【摘 要】
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研究海洋参数数据检测评价融合问题。在海洋环境监测系统中,由于监测项目繁多,测量数据存在着大量的冗余,使海洋环境的监测准确性差。传统的数据融合算法复杂度较高,难以实时
【机 构】
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钦州学院数学与计算机科学学院,吉林大学农学部公共教学中心
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研究海洋参数数据检测评价融合问题。在海洋环境监测系统中,由于监测项目繁多,测量数据存在着大量的冗余,使海洋环境的监测准确性差。传统的数据融合算法复杂度较高,难以实时利用,为了消除数据冗余性,针对钦州湾海洋数据的特点,提出了一种粗糙集的属性约简改进算法。结合贪心算法和遗传算法,在编码、交叉、变异、选择方面做了改进,能生成属性个数较少的约简,提高算法效率。通过钦州湾海洋数据融合实例,提出的算法可有效挖掘钦州湾海洋数据间的关联性,通过实验,结果表明了算法的有效性,为海洋环境监测及后续处理提供有力的决策依据。
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