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基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法
资料介绍
物联网技术已广泛应用在畜禽养殖中,针对畜禽养殖物联网中数据异常实时检测以及多源感知数据融合的需求,该文提出了一种畜禽养殖物联网数据融合模型.首先对传感器采集到的原始数据进行一致性检测,确保数据准确性;其次针对来自同类型传感器的多源同构数据,采用基于改进型支持度函数的加权算法进行数据融合处理,提高融合数据准确度;最后根据畜禽养殖物联网编码规则和数据组织格式,对畜禽养殖过程中的异构感知数据进行统一描述并转换为标准数据格式,为数据分析和应用提供数据基础.该文采用实际生产中的生猪养殖物联网数据进行试验,结果表明:在数据一致性检测阶段,异常数据检测率为96.67%,保证了数据质量;在多源同构数据融合计算中,该文提出的改进型支持度函数与高斯型、新型2种支持度函数相比融合方差最小,为0.1925,能够有效提高数据融合准确度,满足畜禽养殖物联网数据分析要求.
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