10.3969/j.issn.1000-386x.2022.07.004
基于改进D-S理论与SVM后验概率的温室智能控制决策
温室环境中多参数间相互耦合,针对传统温室调控方法的决策因子单一而导致决策片面及精度低的问题,提出利用温室环境中多变量参数特征信息,将权值修正D-S理论与后验概率SVM结合的决策融合方法.利用后验概率SVM构造D-S理论的关键参数基本概率赋值函数(BPA),结合参数间的支持度、相关度和可靠度进行D-S权值修正,利用修正后的权值对BPA进行加权融合处理,根据融合结果对温室环境进行及时调控.实验结果表明,该方法可以准确调控温室环境,有效降低决策的不确定性,显著提高决策的可信度及收敛性.
温室环境调控、D-S证据理论、权值修正、SVM后验概率、多源数据融合
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;陕西省教育厅专项科研计划项目
2022-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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