【摘 要】
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适宜的仓库环境对于提高存储周期、减少腐坏率,起到至关重要的作用。将分组自适应加权融合算法与改进的BP神经网络算法相结合,应用到仓库环境监控系统中。通过使用分组自适应
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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适宜的仓库环境对于提高存储周期、减少腐坏率,起到至关重要的作用。将分组自适应加权融合算法与改进的BP神经网络算法相结合,应用到仓库环境监控系统中。通过使用分组自适应加权融合算法计算同类环境因素的估计值,再与异类传感器融合算法相结合,融合仓库中各种环境因子相互作用的影响,以提高输出结果的准确度。在仓库中收集温度,湿度,气味和二氧化碳浓度四个主要环境因素,并给出四类传感器数据融合处理的实时智能决策结果,从而实现对仓库环境的精确控制。结果表明,算法融合可以有效地提高数据处理精确度,节省各节点能耗,提高监测水平。
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