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贝叶斯理论在室内空气质量等级识别中的应用 被引量:4

Application of Bayesian Theory to Indoor Air Quality Grade Diagnosis
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摘要 利用贝叶斯理论在不确定性的表示、推理方面的优势,结合多传感器数据融合技术,以新装修居室的空气为研究对象,构建基于贝叶斯理论的室内空气质量等级的数据融合模型,并借助JAVA语言实现基于贝叶斯理论的室内空气质量等级方法。实验证明该方法正确可行,其计算结果稳定准确。 In this article,the indoor air quality grade identification methodology based on Bayesian is proven to be practical by using the advantages of Bayesian Theory in the uncertainty of expression and combining the multi-sensor data fusion technology,taking the newly decorated indoor air as the research object,constructing data fusion model of indoor air quality grade recognition based on Bayesian theory,and utilizing JAVA language.Experiments show that this methodology is feasible and correct,and the calculating result of this method is stable and accurate.
出处 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期63-67,共5页 Environmental Monitoring in China
基金 国家自然科学基金项目(50878078)
关键词 贝叶斯理论 室内空气质量 等级识别 Bayesian theory Indoor air quality Grade identify
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