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　　在多傳感器融合系統中,各種傳感器的數據可以有不同的特性,可以實時或非實時線程、模糊或識別,相互支持,或補充,也可能相互矛盾或競爭。它與單傳感器數據處理或低水平的多傳感器數據處理方法,相對于多傳感器資源可以更有效地使用。單傳感器數據處理或低水平的多傳感器數據處理是一個低水平的大腦信息處理模仿,不像多傳感器融合系統可以獲得更多的信息來衡量的目標和環境。多傳感器融合和經典的信號處理方法也有區別,多傳感器融合系統的多傳感器數據處理更復雜的形式,而且可以在不同層次的信息,包括數據層、特征層和決策層。
　　
　　溫室智能控制系統控制技術的核心技術。現代大型溫室,所有的環境因素,如室內溫度、光、空氣、濕、熱、水培營養狀態和溫度,根因素如環境溫度和濕度監測、遙感、調整,由計算機綜合管理、自動控制。溫室智能控制系統對溫室環境控制的目的是基于不同作物本身的生理特點,部分或全部外氣候環境和客觀條件的限制,建立不同作物生長的最佳環境。目前,大多數的溫室環境控制采用工業控制系統。一方面,成本高,不能滿足設施農業的低成本的要求,在其研究和發展,另一方面,把主要精力集中于計算機技術本身,而不是農業專家,缺乏本身包含各種作物專家系統的生理信息,管理應用程序有一些局限性。
　　
　　溫室智能控制系統基于證據理論和專家系統相結合的方法對溫室溫度、濕度和光線三個主要環境參數融合處理。溫室環境可能出現的情況,根據專家知識定義合理的識別框架,并通過本地數據融合分配的基本概率賦值,從而滿足初始條件的DS理論。后D-S證據理論的融合規則,結合全局收斂性結果到專家系統的知識庫,結合專家的經驗,作為專家系統推理的基礎上,對溫室環境的現狀作出準確的判斷,并采取適當措施,適應環境參數,和作物生長所需的環境條件。