基于WSN的智能養(yǎng)殖控制系統(tǒng)研究.pdf

1、水體是高復雜度、非線性、大時滯的系統(tǒng)，水體水質特別是溶解氧一直以來都是人工手動調控。人類專家通過觀察水體水質狀況，結合養(yǎng)殖經驗、氣象要素即可做出決策。本研究使用人工神經網絡完成水質分類，使用專家系統(tǒng)的知識和規(guī)則表示氣象要素以及控制經驗，通過將二者相結合的方式解決水體溶解氧調控和泛塘預測問題。
　　(1)采用神經網絡對水質進行評價本質是多分類問題，建立綜合水質評價神經網絡對水質進行分類，并自定義評價指標以指導網絡訓練過程，并闡明綜合

2、水質評價網絡的有效性、合理性。
　　(2)本研究根據(jù)文獻以及養(yǎng)殖專家提供的知識，利用Jess實現(xiàn)溶解氧的“專家調控策略”，采用模糊專家控制和“專家調控策略”相結合的方法完成對水體溶解氧的控制，對比實驗表明可達到專家調控效果。由于養(yǎng)殖過程中泛塘出現(xiàn)頻率高且對水產品影響嚴重，本研究使用綜合水質評價網絡的評價結果結合氣象因素以及專家經驗對養(yǎng)殖水體是否發(fā)生泛塘進行預測，使用Jess完成實驗，實驗驗證了此方法的可行性。
　　(3)為解