智能溫室大棚控制系統(tǒng)的數據融合技術主要應用在無線傳感器網絡中，在大規(guī)模的無線傳感器網絡中，傳輸數據量巨大，必然存在著數據傳輸可靠性、擁塞以及能耗等問題，高效的數據融合技術能夠有效的解決這些問題

結合分簇路由算法的特征，采用兩層融合技術，首先簇內節(jié)點與簇首節(jié)點的融合，簇內節(jié)點根據閾值來判斷是否需要發(fā)送數據，簇首節(jié)點根據接收到的數據，進行數據一致性檢驗，剔除異常數據，第二層采用BP神經網絡算法對簇首節(jié)點與基站的融合，得到所需要的結果。

實驗表明，智能溫室大棚控制系統(tǒng)的數據融合技術，進行融合后的數據可靠性高，較大減少了數據的傳輸量與冗余度、降低了能量的消耗，從而提高了整個網絡的性能。

數據融合技術涉及到檢測技術、模式識別、決策論、不確定性理論、估計理論、最優(yōu)化理論等眾多學科領域。目前關于無線傳感器網絡數據融合技術的發(fā)展情況，大體可以分為有損融合、無損融合、依賴于應用的數據融合，如應用層開發(fā)面向應用的數據融合接口，在網絡層開發(fā)與路由相結合的數據融合技術。

智能溫室大棚控制系統(tǒng)的數據融合技術，獨立于應用的數據融合、基于分布式數據庫的數據融合、基于中心的數據融合等[3]。本文主要針對在網絡層與路由相結合的數據融合技術的研究，目前關于該方面比較典型的方法有 LEACH 分簇算法[4]，使用分簇的方法使得數據融合技術在算法中起到了非常重要的作用。然而在該算法中偏重路由技術，在簇首節(jié)點融合數據中，并沒有提到具體的融合技術。