数据融合技术在水产养殖监控系统的应用
    水产养殖监控系统是进行科学水产养殖的重要系统，而这一系统的建立和形成主要是依靠数据融合技术。但是很多用户对这个技术不是很了解，下面为大家简单介绍一下。
    数据融合(又称多传感器数据融合)是指对不同知识源和传感器采集的数据进行融合，以实现对观测现象更好的理解。近年来，这一技术广泛应用于目标识别、战场监视、图像处理、机器人、损伤识别和复杂工业过程控制等领域，但应用于水产养殖方面的文章鲜有报道。水产养殖监控系统能对水温、溶解氧、pH,水位等环境因了进行白动监控，准确地为科学管理提供技术参数，以提高集约化养殖程度，增加水产品养殖产量。但在实际监控过程中，由于传感器所处的方位不同和传感器自身质量的差异，以及养殖环境中一些无法控制的随机因素的作用，各传感器所测定的数据会有误差。为了保证测量数据的准确性，往往采用多点测量，这与只利用单一传感器进行测量获得的结果相比，可以更精确地估计出被测参数的值，从而减少在信息处理中可能出现的失误。传统方法是采用多个传感器的算术平均值，虽有一定的抗干扰能力，但并不是处理数据的方法。本研究中作者结合疏失误差剔除法和适应加权数据融合算法对多传感器参数进行融合。实测和分析结果表明，采用这种方法可以提高环境参数的测量精度，有效解决由于传感器失效引起的误差。
    水产养殖监控系统是高效养殖的重要技术，它的出现可以提高养殖的智能化和信息化，确保了养殖业健康、安全、绿色、环保的发展。
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