针对新一代智能温室中无线传感器在多路双向传输状况下的数据处理问题,提出一种将Kalman滤波器与支持向量机相结合的传感器数据融合模型。模型利用Kalman滤波器对传感器数据进行预处理,并使用基于核函数方法的支持向量机对采集数据信息进行训练学习后分类。借助该模型可在传感器级完成预决策,实现传感器数据融合。实验结果表明,该数据融合模型分类准确率达到95%,可在较低硬件成本下实现温室高效数据采集与决策。
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