基于改进D-S证据理论的鸡舍环境控制决策模型研究  

作　　者：谢苗苗[1] 李华龙 

机构地区：[1]安徽大学江淮学院,合肥230031 [2]中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031

出　　处：《黑龙江畜牧兽医》2020年第6期45-48,53,共5页Heilongjiang Animal Science And veterinary Medicine

基　　金：安徽省高等学校自然科学研究重点资助项目(KJ2017A789);安徽大学江淮学院校级重点资助项目(2018KJ0001)。

摘　　要：由于鸡舍环境是多环境因子相互耦合作用的复杂非线性时变系统,其环境质量影响蛋鸡健康水平、生产性能。针对鸡舍内环境因子复杂且难以精准控制的问题,本试验构建基于改进D-S证据理论的鸡舍环境控制决策模型,首先采用箱线图法和基于专家系统的自适应修正算法,对传感器采集的环境参数异常值进行检测修复,再利用自适应方差加权距离算法实现同类传感器采集数据进行一级融合,最后结合改进的D-S证据理论算法,根据证据间距离矩阵确定相似度矩阵和证据信任因子,得到期望证据的基本概率分配函数并进行迭代合成,实现全局融合决策。结果表明:相对于传统的D-S证据理论算法,改进算法可有效避免因冲突证据带来的融合决策误差,可以实现鸡舍环境控制精准决策,具有推广应用价值。

关 键 词：鸡舍环境 箱线图 证据信任因子 冲突证据 D-S证据理论 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]