基于改进D-S理论与SVM后验概率的温室智能控制决策

卜娜娜; 刘新良; 李国民; 朱代先

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基于改进D-S理论与SVM后验概率的温室智能控制决策

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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。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第7期|20-25|共6页
作者
卜娜娜; 刘新良; 李国民; 朱代先;
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作者单位

西安科技大学通信与信息工程学院;

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正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
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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