信息熵法优化的海洋溶解氧传感器数据融合策略

本文主要探讨了在海洋光学溶解氧传感器的测量数据处理过程中，如何利用信息熵这一理论工具来提升数据质量和准确性。作者针对传感器测量数据中存在的不确定性和粗差问题，提出了一个创新的方法。首先，他们采用了最大熵方法（Maximum Entropy Method, MEM），这是一种统计学上的优化技术，用于估计离散样本数据的概率分布。这种方法的优势在于它能最小化对先验知识的依赖，从而更客观地反映数据本身的特性。 接着，作者考虑到了测量列的不确定度，通过推算样本数据的置信区间，实现了粗差剔除的过程。这一步骤有助于过滤掉那些测量偏差较大的异常值，确保后续数据分析的稳健性。粗差剔除是数据预处理中的关键环节，它直接影响到最终结果的可信度。 最后，基于信息熵的融合策略被应用于有效样本，这是对传统数据融合方法的一种改进。信息熵是衡量信息不确定性的量，通过最大化信息熵，可以使得融合后的数据更具有代表性，减少噪声干扰，从而得到更“干净”的标定数据。这种方法强调的是数据之间的相关性，通过量化并整合各个数据源的信息，提高了数据融合的精度。 在实际应用中，作者以HJY1-1型光学溶解氧传感器的标定实验为例，对该方法进行了验证。结果显示，该信息熵融合方法的融合结果在绝对误差和均方误差上都优于传统的参考方法，分别达到了0.01和0.0189，这表明该方法在克服主观测量因素对数据影响方面表现出色，显著提高了传感器测量数据的稳定性和可靠性。 总结来说，这篇文章的研究核心是利用信息熵理论在海洋光学溶解氧传感器数据处理中的应用，通过概率分布估计、粗差剔除和信息熵融合，优化了数据处理流程，提升了测量结果的质量，为海洋环境监测提供了更为精确的技术支持。这对于海洋生态研究、水质监控以及相关设备的研发都有着重要的实际意义。