基于物联网络的植物生命体征监控仿真分析

摘要

Research the accurate plants vital signs monitoring of coupling networks.The paper put forward an immune multi-Agent plant vital signs monitoring algorithm.In the physical network,the immune method and dynamic evolution of content network were used to extract abnormal plant vital signs.A wavelet decomposition method was used to realize plant monitoring vital signs.The simulation results show that the algorithm can improve the accuracy of the monitoring,which provides accurate data for the biological sciences.%在生物种类监控问题的研究中,由于物种分布成随机性,生长周期不统一,使得传统的物联网监控系统面对这些非常规变化因素的过程中,存在对于大规模采集的数据处理时的高冗余度、数据融合性能差、难以提供有效通信性能等问题.为了提高监控性能,提出了一种免疫多Agent的植物生命体征监控方法.在物联网络中,利用免疫多Agent方法,对物联网络进行动态演化,从而提取异常的植物生命体征.融人一种特征小波分解方法,对采集的生命体征数据进行压缩传输,最大程度的去处冗余干扰,保证结果在多特征环境下实现融合.实验结果表明,改进算法进行物联网络的植物生命体征监控,能够提高监控的准确性,从而为生物科学提供准确的研究数据.