基于SVM的多傳感器數(shù)據融合研究.pdf

1、本文以營養(yǎng)液離子濃度檢測為背景，研究多傳感器數(shù)據融合系統(tǒng)的理論和方法。論文主要包括以下內容：1.綜述了多傳感器數(shù)據融合的研究現(xiàn)狀與進展，分析了目前多傳感器數(shù)據融合系統(tǒng)典型的功能模型、結構模型與融合算法，研究了一種基于SVM的營養(yǎng)液檢測多傳感器數(shù)據融合系統(tǒng)。2.在分析SVM回歸預測以及多傳感器數(shù)據融合系統(tǒng)的數(shù)據預處理的基礎上，提出了基于SVM回歸預測進行傳感器可靠性診斷的方法，以提高融合系統(tǒng)的可靠性，并增強融合系統(tǒng)的抗干擾能力。3.

2、深入分析了多傳感器數(shù)據融合與軟測量的本質聯(lián)系、軟測量模型的建立與評價，研究了基于SVM的營養(yǎng)液組分的軟測量模型，以實現(xiàn)多傳感器數(shù)據融合系統(tǒng)的融合計算，擴展系統(tǒng)的觀測范圍。4.在標準SVM軟測量模型的基礎上，提出特征加權的SVM軟測量模型，采用遺傳算法實現(xiàn)對權值的優(yōu)化，實現(xiàn)對各種輔助變量的區(qū)別對待。通過本文的研究工作，進行了基于SVM的多傳感器數(shù)據融合系統(tǒng)的總體結構及其軟硬件模塊設計，并應用于設施農業(yè)營養(yǎng)液離子濃度檢測，在實驗中體現(xiàn)出良