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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明提出了面向农业温室环境的ICDO‑RBF多传感器数据融合方法，包括：获取待融合的农业温室环境的多传感器数据；将待融合的所述多传感器数据输入至预设的融合模型，获取多传感器数据融合结果；其中，所述融合模型基于优化的径向基函数神经网络构建，并通过数据集进行训练获得，所述数据集包括：室外大气数据和室内温湿度数据。本发明所提出的多传感器数据融合方法精度高，相对误差低，稳健性好。
主权项：1.面向农业温室环境的ICDO-RBF多传感器数据融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的农业温室环境的多传感器数据；将待融合所述多传感器数据输入预设的融合模型，获取多传感器数据融合结果；其中，所述融合模型基于优化的径向基函数神经网络构建，并通过数据集进行训练获得，所述数据集包括：室外大气数据和室内温湿度数据；优化所述径向基函数神经网络包括：改进切诺贝利灾难优化器；利用改进后的切诺贝利灾难优化器，对所述径向基函数神经网络进行优化；改进所述切诺贝利灾难优化器包括：引入佳点集初始化种群；改进位置更新方程；在局部开发阶段动态地引入拉普拉斯交叉算子；所述佳点集为：其中，Pnk表示佳集点，r表示佳点，k表示[1,n]的常数，n表示输入维度；改进的位置更新方程为：其中，xT表示新的位置，Vα表示α粒子位置，Vβ表示β粒子位置，Vγ表示γ粒子位置，xjd和xid表示随机选择的个体且j≠i，表示个体学习因子，、均为[0，1]间的随机数，表示粒子在第t次迭代后，第i个粒子搜索得到的最优解，表示群体交流因子；拉普拉斯的密度函数为：分布函数为： 其中，fx表示密度函数，b表示比例参数，x表示输入，a表示位置参数，Fx表示分布函数；利用改进后的切诺贝利灾难优化器，对所述径向基函数神经网络进行优化包括：结合改进后的切诺贝利灾难优化器与K-均值聚类方法，搜索所述径向基函数神经网络的扩展常数和最优基函数中心。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 面向农业温室环境的ICDO-RBF多传感器数据融合方法
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