【摘 要】
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摘要:该文以農业控制中温度测定为例,主要研究了在智能农业控制中WSNs数据融合方面的内容,运用了人工神经网络和自适应加权方法。结果显示:该文的方法能够准确的对测定的温度数据进行判断检测,与其他的方法相比较其结果的精确度高,而且具有较强的鲁棒性。 关键词:WSNs;人工神经网络;自适应加权 中图分类号:TP318 文献标识码:A 文章编号:1009—3044(2009)12—3305—02
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摘要:该文以農业控制中温度测定为例,主要研究了在智能农业控制中WSNs数据融合方面的内容,运用了人工神经网络和自适应加权方法。结果显示:该文的方法能够准确的对测定的温度数据进行判断检测,与其他的方法相比较其结果的精确度高,而且具有较强的鲁棒性。
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