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　　在多傳感器融合系統(tǒng)中,各種傳感器的數(shù)據(jù)可以有不同的特性,可以實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)線程、模糊或識(shí)別,相互支持,或補(bǔ)充,也可能相互矛盾或競(jìng)爭(zhēng)。它與單傳感器數(shù)據(jù)處理或低水平的多傳感器數(shù)據(jù)處理方法,相對(duì)于多傳感器資源可以更有效地使用。單傳感器數(shù)據(jù)處理或低水平的多傳感器數(shù)據(jù)處理是一個(gè)低水平的大腦信息處理模仿,不像多傳感器融合系統(tǒng)可以獲得更多的信息來衡量的目標(biāo)和環(huán)境。多傳感器融合和經(jīng)典的信號(hào)處理方法也有區(qū)別,多傳感器融合系統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)處理更復(fù)雜的形式,而且可以在不同層次的信息,包括數(shù)據(jù)層、特征層和決策層。
　　
　　溫室智能控制系統(tǒng)控制技術(shù)的核心技術(shù)?，F(xiàn)代大型溫室,所有的環(huán)境因素,如室內(nèi)溫度、光、空氣、濕、熱、水培營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)和溫度,根因素如環(huán)境溫度和濕度監(jiān)測(cè)、遙感、調(diào)整,由計(jì)算機(jī)綜合管理、自動(dòng)控制。溫室智能控制系統(tǒng)對(duì)溫室環(huán)境控制的目的是基于不同作物本身的生理特點(diǎn),部分或全部外氣候環(huán)境和客觀條件的限制,建立不同作物生長(zhǎng)的最佳環(huán)境。目前,大多數(shù)的溫室環(huán)境控制采用工業(yè)控制系統(tǒng)。一方面,成本高,不能滿足設(shè)施農(nóng)業(yè)的低成本的要求,在其研究和發(fā)展,另一方面,把主要精力集中于計(jì)算機(jī)技術(shù)本身,而不是農(nóng)業(yè)專家,缺乏本身包含各種作物專家系統(tǒng)的生理信息,管理應(yīng)用程序有一些局限性。
　　
　　溫室智能控制系統(tǒng)基于證據(jù)理論和專家系統(tǒng)相結(jié)合的方法對(duì)溫室溫度、濕度和光線三個(gè)主要環(huán)境參數(shù)融合處理。溫室環(huán)境可能出現(xiàn)的情況,根據(jù)專家知識(shí)定義合理的識(shí)別框架,并通過本地?cái)?shù)據(jù)融合分配的基本概率賦值,從而滿足初始條件的DS理論。后D-S證據(jù)理論的融合規(guī)則,結(jié)合全局收斂性結(jié)果到專家系統(tǒng)的知識(shí)庫,結(jié)合專家的經(jīng)驗(yàn),作為專家系統(tǒng)推理的基礎(chǔ)上,對(duì)溫室環(huán)境的現(xiàn)狀作出準(zhǔn)確的判斷,并采取適當(dāng)措施,適應(yīng)環(huán)境參數(shù),和作物生長(zhǎng)所需的環(huán)境條件。