本文以营养液离子浓度检测为背景，研究多传感器数据融合系统的理论和方法。论文主要包括以下内容： 1.综述了多传感器数据融合的研究现状与进展，分析了目前多传感器数据融合系统典型的功能模型、结构模型与融合算法，研究了一种基于SVM的营养液检测多传感器数据融合系统。 2.在分析SVM回归预测以及多传感器数据融合系统的数据预处理的基础上，提出了基于SVM回归预测进行传感器可靠性诊断的方法，以提高融合系统的可靠性，并增强融合系统的抗干扰能力。 3.深入分析了多传感器数据融合与软测量的本质联系、软测量模型的建立与评价，研究了基于SVM的营养液组分的软测量模型，以实现多传感器数据融合系统的融合计算，扩展系统的观测范围。 4.在标准SVM软测量模型的基础上，提出特征加权的SVM软测量模型，采用遗传算法实现对权值的优化，实现对各种辅助变量的区别对待。通过本文的研究工作，进行了基于SVM的多传感器数据融合系统的总体结构及其软硬件模块设计，并应用于设施农业营养液离子浓度检测，在实验中体现出良好的性能，本文的研究为营养液的多组分检测提供了一条有效的途径。