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摘要:
为了有效解决在极端环境下智慧温室内部分传感器不工作导致产生缺失值及数据准确性的问题.以智慧温室传感器采集的数据为研究对象,利用多种机器学习算法进行数据插补,同时利用3σ定律和数据融合对插补后的数据集进行预处理,提高了数据集的完整性与准确性.为技术人员进一步分析、处理数据,实现智慧温室精确控制提供了更加准确可靠的数据源.
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文献信息
篇名 机器学习算法与3σ定律在智慧温室数据预处理中的应用
来源期刊 吉林农业大学学报 学科
关键词 传感器 数据处理 缺失值预测 数据融合 填补准确率 3σ定律
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 237-243
页数 7页 分类号 S126|TP181
字数 语种 中文
DOI 10.13327/j.jjlau.2021.1083
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
传感器
数据处理
缺失值预测
数据融合
填补准确率
3σ定律
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林农业大学学报
双月刊
1000-5684
22-1100/S
大16开
吉林省长春市新城大街2888号
1979
chi
出版文献量(篇)
3333
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33048
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