一种基于人工智能的多参数环境传感器芯片数据融合方法

本发明提供一种基于人工智能的多参数环境传感器芯片数据融合方法，属于农产品生长环境监测技术领域，本发明通过多参数环境传感器芯片构建连续数据序列，利用异常跳变矩阵和干扰异常矩阵对数据质量进行评估和预处理，构建多维度融合算法计算收敛指数、稳定性指数和紊乱度指数来量化数据融合状态，采用自适应校准算法结合跳变补偿矩阵和异常补偿矩阵对传感器基线漂移和灵敏度衰减现象进行实时动态补偿，通过特征调节函数动态调整注意力近似特征数量，最终实现农产品生长环境的分类预测和质量评估，解决了多参数环境传感器在长期运行过程中基线漂移和灵敏度衰减导致数据融合精度随时间推移而显著下降的技术问题。