作者：马占飞,金溢,江凤月,刘保卫 单位：中国科学院软件研究所 出版：《计算机系统应用》2019年第10期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTYY2019100160 DOC编号：DOCXTYY2019100169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 利用多源传感器采集的数据不仅存在大量冗余，而且会影响最终监测结果.为了提高监测的准确度，本文提出一种面向草原环境监测的两级数据融合模型.在一级数据融合中，首先采用自适应加权平均法对各区域内的同类传感器进行融合，然后利用BP神经网络对该区域内的异类传感器进行训练和融合，从而得到对各区域环境状况的初步判断.由于经BP神经网络融合的结果具有不确定性，因此，二级融合利用D-S证据理论对一级融合结果进行综合分析，从而得到对草原环境的决策判断.最后对模型及算法进行了有效性验证与分析，实验结果表明本文的方法能够较准确地监测草原环境状况，同时对草原环境的高效管理和科学养护等提供一些有价值的指导和决策依据。

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