针对温室环境复杂、温室湿度变化明显等特点,采用多传感器信息融合方法对采集的温室湿度进行数据融合。传统温室湿度采用平均值算法进行数据的融合,具有融合结果误差较大、无法消除传感器失效产生的误差等缺点,采用模糊C均值（FCM）聚类算法对温室湿度进行数据融合,结果显示：FCM算法优于平均值算法,提高了检测的准确性。

可制造性评价是缩短开发周期、优化制造工艺、降低产品成本的有效途径。产品的可制造性取决于特定制造资源的加工能力。制造资源模型的开发是可制造性评价的基础。为了更好地利用制造资源信息,提出一种模糊C均值聚类算法与遗传算法相结合的混合算法,根据制造特征对制造资源进行分组,基于制造资源约束的Object-Oriented方法建立制造资源信息模型,设计可制造性评价框架。通过对32台加工设备进行划分,使用混合算法动态确定最优分组数目和该数目下