Se sabe que los materiales de decoración de interiores y los muebles nuevos que utilizan formaldehído, amoníaco y otras sustancias tóxicas son las principales fuentes de contaminación del aire interior. Sin embargo, sigue siendo un gran reto estimar con precisión la calidad general del aire utilizando las herramientas de medición actuales. En consecuencia, en este artículo se propone el algoritmo de fusión región-punto (RDF) para evaluar la calidad del aire. Para la conversión de una región en un punto, la función región-punto se define en primer lugar como la suma de la función de creencia y la anchura ponderada del intervalo de creencia. En el algoritmo RDF, los intervalos de creencia de los dos sensores con las funciones de probabilidad básicas se calculan a partir de las mediciones del sensor de formaldehído y del sensor de amoníaco. A continuación, los intervalos de creencia se convierten en valores específicos. Tras el cálculo del grado de colisión y la combinación, el nivel de contaminación representado por un intervalo de creencia con la máxima probabilidad se selecciona como resultado de la decisión de fusión. En comparación con el algoritmo de fusión ponderada y el método de razonamiento de pruebas D-S, se ha demostrado experimentalmente que el algoritmo RDF puede mejorar la separabilidad de los intervalos de creencia de las funciones de creencia. Además, el grado de colisión de pruebas disminuye drásticamente.
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