基于徑向基函數(shù)（RBF）和D-S證據(jù)理論的循環(huán)營養(yǎng)液多組分在線檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、該論文通過對計算機技術(shù)、控制理論、人工智能技術(shù)和設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識等相關(guān)理論的研究,結(jié)合對特定溫室蔬菜生長的研究與機理分析,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的營養(yǎng)液多傳感器數(shù)據(jù)融合(MSDF)系統(tǒng),實現(xiàn)對營養(yǎng)液組分:NO<,3><'->、CL<'->、Ca<'2+>、PH、EC、NH<,4><'+>和K<'+>的在線檢測;對于由于目前傳感器制造工藝的限制而不能在線檢測的離子成分如磷酸根和硫酸根,提出了一種基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的軟測量機制,可以有

2、效地實現(xiàn)對營養(yǎng)液中磷酸根和硫酸根成分的實時檢測;為了提高軟測量結(jié)果的可信度,利用D-S證據(jù)理論的不確定推理能力和合成公式,結(jié)合領(lǐng)域知識對軟測量結(jié)果進行可信度分析.在實驗中,根據(jù)上述理論框架建立了營養(yǎng)液循環(huán)栽培系統(tǒng)的多組分在線檢測系統(tǒng).實驗結(jié)果表明,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器融合系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果能夠有效的逼近實際值,誤差不大于±5﹪,證明了該文所提機制的有效性和可靠性. 綜上所述,該論文提出的營養(yǎng)液多組分在線檢測的多傳感器數(shù)據(jù)融合機制可以