Resumen

El problema de las fugas nucleares preocupa cada vez a más industrias, por lo que la investigación sobre la vigilancia del entorno ecológico costero es cada vez más importante. Por lo tanto, es necesario estudiar el actual sistema no sistemático de vigilancia y protección del entorno ecológico costero. Con el objetivo de mejorar la precisión de la fusión de características y la representación de la información medioambiental de corta duración, este artículo compara los efectos de clasificación de los tres métodos de fusión en cuatro clasificadores: regresión logística, SVM, bosque aleatorio y Bayes ingenuo, para verificar la eficacia de la fusión de modelos LDA y DS y determinar el método de representación de vectores de coherencia de los datos de información medioambiental de corta duración. Este trabajo recopila y analiza los datos costeros de los últimos años mediante la toma de decisiones de fusión de información multifuente. En este artículo, se utiliza el algoritmo de evidencia DS (Dempster Shafer) para recopilar los datos del grado de salinización costera y la humedad relativa del aire y, a continuación, se introduce el modelo de coincidencia de características DS para fusionar todo el sistema de índices. El método del artículo completa el procesamiento normalizado y estandarizado de la conversión digital de los datos de monitorización, el control de calidad y la clasificación de los datos, forma datos espaciotemporales cuatridimensionales interrelacionados y establece una base de datos distribuida, orientada a objetos y de gestión dinámica en tiempo real y diferido orientada a Internet. Por último, este trabajo lleva a cabo un procesamiento de decisiones en árbol sobre los datos de seguimiento del entorno ecológico costero de la fusión de información multifuente, para lograr la extracción y el análisis intuitivo de datos especiales, y propone estrategias de protección específicas para el entorno ecológico costero de acuerdo con los resultados de datos del algoritmo DS. La investigación muestra que el número de indicadores en la fusión de información multifuente en este trabajo es 16, un total de 3251 datos, 2866 información significativa, y 1869 datos incluyendo el ciclo ecológico. Estos datos son el resultado de la recopilación de datos de información múltiple. Basándose en la naturaleza multinivel del sistema de vigilancia tridimensional del medio marino existente, el estudio estableció un marco global de recursos garantizados y lo dividió en cuatro niveles según el nivel del sistema de vigilancia marina: país, zona marítima, localidad y punto de acceso a los datos. En el análisis específico, se introducen los recursos de garantía implicados en cada nivel. Sobre la base de un análisis en profundidad de los requisitos de la garantía de funcionamiento del sistema de vigilancia tridimensional del medio marino y de la estructura de los recursos de garantía, se describe el sistema de garantía integral de funcionamiento de la vigilancia tridimensional del medio marino a partir de la estructura interna y la conexión externa. El algoritmo DS extrae los recursos de información de estado de varios sistemas de monitorización tridimensional del medio marino, a través de la interacción de varios subsistemas, realiza la operación y el mantenimiento del sistema de monitorización, y proporciona varios soportes técnicos como la evaluación del sistema y el análisis de fallos. Tras la fusión de información multifuente y la toma de decisiones, se obtiene que el módulo de índice de equilibrio en el algoritmo DS de este trabajo es de 0,52, la sensibilidad es de 0,68 y la independencia es de 0,42. Entre ellos, el rango de sensibilidad es el mayor. En los resultados de la simulación, el coeficiente ecoeconómico puede aumentar del 12% al 36%. Por lo tanto, el uso del método de fusión de información multifuente para el análisis de índices cuantitativos puede proporcionar datos de apoyo para la detección del entorno ecológico costero, con el fin de establecer un sistema de protección más perfecto.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:fusión de información multifuente, datos, artículo, entorno ecológico costero, algoritmo ds, entorno marino, modelo de correspondencia de características ds, detección de entorno ecológico costero, vigilancia de entorno ecológico costero, método de representación vectorial coherente
• Keywords:multisource information fusion, data, paper, coastal ecological environment, ds algorithm, marine environment, ds feature matching model, coastal ecological environment detection, coastal ecological environment monitoring, consistency vector representation method