基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法
本文选题：数据融合 + 传感器 ； 参考：《农业工程学报》2017年S1期
【摘要】：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0.192 5,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。
[Abstract]:Internet of things technology has been widely used in livestock and poultry breeding. Aiming at the demand of real-time data detection and multi-source perceptual data fusion in livestock and poultry Internet of things, a data fusion model for livestock and poultry breeding Internet of things is proposed in this paper. Firstly, the original data collected by the sensor are detected consistently to ensure the accuracy of the data. Secondly, for the multi-source isomorphic data from the same type of sensor, the weighted algorithm based on the improved support function is used to process the data fusion. Finally, according to the coding rules and data organization format of the network of things in livestock and poultry breeding, the heterogeneous perceptual data in the process of livestock and poultry breeding are described uniformly and converted into standard data format. Provide data basis for data analysis and application. In this paper, the experiment is carried out by using live pig breeding Internet of things data in actual production. The results show that in the phase of data consistency detection, the detection rate of abnormal data is 96.67, which ensures the data quality, and in the multi-source isomorphic data fusion calculation, In this paper, the improved support function was compared with the Gao Si type, and the fusion variance of the two new support functions was 0.192, which can effectively improve the accuracy of data fusion and meet the requirements of data analysis in the livestock and poultry Internet of things.
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;北京市农业物联网工程技术研究中心;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA102306) 山东省自主创新资助项目(2014XGA13054)
【分类号】：S818.9;TP391.44;TN929.5
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：1891984
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