改进PSO-BP网络在温室数据融合中的应用研究

• 作者: 张林 张酉军 徐保国 熊伟丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 温室温度 粒子群优化算法 传感器 数据融合
• 年，卷（期）: 2009,（17）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 218-220
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.17.066

摘要

由于温室环境受到各种因素影响,导致分布在各点的温度值不均匀,为了获得温度的准确值,提出了基于改进PSO的神经网络对其进行数据融合,并且采用分布图法剔除多传感器离异数据,最终得到准确有效的数据,为温室管理提供了精确的信息.仿真结果表明,采用这种方法可以提高温度采集的准确性,并且有效地消除了由于传感器失效引起的误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学通信与控制工程学院	277	2198	22.0	30.0
2	熊伟丽	江南大学通信与控制工程学院	119	960	17.0	25.0
3	张林	清华大学电子系	51	329	9.0	16.0
4	张酉军	江南大学通信与控制工程学院	2	5	1.0	2.0