基于模糊粗糙集和D-S证据理论的多源灌溉信息融合方法

摘要：

针对多源灌溉信息决策过程中不确定性信息难以融合的问题,提出了一种基于模糊粗糙集和D-S证据理论相结合的决策融合方法.运用模糊粗糙集理论,建立基本概率分配函数,计算各灌溉因子与灌溉决策之间的依赖程度,构建多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架;然后运用改进的D-S证据理论,进行多源灌溉信息决策层级的融合,最终解决不确定信息的表达和合成问题.应用上述方法对华北地区冬小麦土壤水分、光合速率和气孔导度等信息进行灌溉决策融合,结果显示:灌溉决策的不确定性由融合前的最高38％降至9.84％,该方法可有效地提高灌溉决策精度,降低灌溉决策的不确定性.

关键词：模糊粗糙集、不确定性信息、D-S证据理论、多源信息融合、权重系数

所属期刊栏目：33

分类号：TP391;S274.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51079154;国家863计划项目2011AA100502;现代农业产业技术体系建设专项资金资助项目CARS-3-1-30;农业部作物需水与调控重点开放实验室基金资助项目CWRR201006

在线出版日期：2013-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2811-2814