论智能手机温室智慧型作物生长环境监测和管理技术

摘要:我国是世界农业大国,农业是我国的传统和基础产业。随着我国农业的基础条件、投入程度、科技程度等的不断改良和进步,农产品产量大幅度增加。但是,我国在农业进展中仍然面对着诸多的不足与挑战,普及符合我国国情的科技农业是推动我国农业进展的必经之路。本探讨面向广大农村,针对我国北方地区简易温室大棚中的作物生长环境监测及作物生产管理展开,主要探讨工作及革新由两大部分组成:1、基于太阳能供电的环境监测系统。主要探讨工作包括:(1)针对简易大棚的内部简陋等实际环境,系统采取太阳能供电案例,提升了监测装置安装的方便性;(2)通过以微处理器作为制约器集成各种传感器实现了对简易大棚内环境的空气温湿度、光照强度、CO2浓度和土壤湿度等参数的采集、存储;(3)探讨了环境监测系统通过蓝牙技术与智能手机进行通讯,对各项参数信息进行传输。主要革新包括:(1)监测装置新颖的结构设计以及太阳能供电案例使得监测系统的灵活性、便携性得到了很大的提升,并且整个监测装置的便携性以及低成本使得其在农村简易大棚中推广奠定了基础;(2)监测系统中蓝牙技术的运用,可以快速便捷的为智能手机提供足够的数据进行现场决策。2、分布式专家决策系统。主要探讨工作包括:(1)结合专家系统论述以及农业专家系统的系统结构,在后台的PC机端开发了农业专家决策系统,其中的推理机采取了基于改善GP(Genetic Programming)的不确定性推理算法,来增加其推理能力;(2)在WM(Windows Mobile)系统下的智能手机平台上开发了简化的专家决策系统,对简易大棚内的况进行现场决策指导,其中推理部分采取混合推理算法,环境制约决策部分采取模糊解耦算法,实现了温湿度解耦制约,提升了决策的准确性;(3)针对智能手机端决策系统无法解决的复杂情况,利用G网络,将不足发送给后台的PC机端决策系统进行解决,实现了分布式专家决策系统之间的通信。并且可以将该决策结果存入当前智能手机端系统数据库,实现了系统知识库的动态更新。主要革新包括:(1)以WM智能手机为桥梁,实现了普通农户和专家决策系统的无缝链接,真正实现了专家决策系统的普及运用;(2)针对PC和智能手机各自的硬件特点设计了分布式专家决策系统;(3)针对现有农业专家决策系统只能处理况,对于复杂多变情况很难准确的给出解决案例,在推理机部分采取改善的GP算法增加了后台PC端专家决策系统的推理能力。通过实地测试,本探讨中的监测系统能够在我国北方简易大棚环境条件下良好地运转,实现了对各项参数数据进行实时、精确的监测和采集;分布式系统中的智能手机端系统可以在现场给出有效的决策管理案例,对于较为复杂的病虫害等不足通过后台PC端系统也能得到有效的解决。低成本、安装简便灵活以及智能手机的普及使得本探讨达到了在广大农村简易大棚中进行普及推广的要求。关键词:简易温室大棚论文WM智能手机论文专家决策系统论文改善GP算法论文

    摘要4-5

    Abstract5-9

    1 绪论9-15

    1.1 目的作用9-10

    1.2 探讨近况10-12

    1.3 系统组成及探讨内容12-15

    2 相关技术综述15-21

    2.1 专家系统15-18

    2.2 WM 智能手机概述18-19

    2.3 蓝牙技术19-21

    3 作物生长环境监测系统原理与实现21-34

    3.1 作物生长环境监测系统的结构与组成21

    3.2 监测系统的太阳能供电电源案例21-25

    3.2.1 太阳能供电电源的结构和特点22

    3.2.2 太阳能供电设计考虑因素22-23

    3.2.3 太阳能供电电源电路设计23-25

    3.3 监测系统的传感器模块25-28

    3.3.1 土壤湿度监测模块25-26

    3.3.2 空气温湿度检测模块26

    3.3.3 CO2浓度监测模块26-27

    3.3.4 光照强度监测模块27-28

    3.4 监测系统的蓝牙传输模块28-30

    3.5 监测系统的软件设计30-31

    3.6 监测系统的装置结构31-33

    3.7 本章小结33-34

    4 基于改善 GP 的后台农业专家决策系统34-59

    4.1 分布式专家决策系统结构34

    4.2 后台 PC 端农业专来源小学班主任教育家决策系统34-46

    4.2.1 后台系统知识库的构建34-40

    4.2.2 后台数据库的构建40-43

    4.2.3 后台的推理机探讨43-46

    4.3 GP 算法的改善46-57

    4.3.1 GP 算法概述46-48

    4.3.2 GP 算法原理48-51

    4.3.3 GP 算法的改善51-54

    4.3.4 GP 的推理算法54-57

    4.4 本章小结57-59

    5 基于 WM 智能手机的农业专家决策系统59-83

    5.1 系统概述59

    5.2 智能手机端系统的知识库构建59-65

    5.3 智能手机端系统的推理机探讨65-67

    5.4 基于智能手机的模糊解耦制约器67-72

    5.4.1 调控机构67-68

    5.4.2 模糊制约解耦器的构建68-72

    5.5 智能手机端系统主要模块构建72

    5.6 智能手机端系统的构建72-82

    5.7 本章小结82-83

    6 系统的通讯83-94

    6.1 智能手机与环境监测系统通讯83-86

    6.2 智能手机与后台通讯86-93

    6.2.1 G 技术概述86-87

    6.2.2 G 通讯案例87-93

    6.3 本章小结93-94

    7 系统的运用效果与浅析94-99

    7.1 运用环境94-95

    7.2 运用效果与结论95-98

    7.3 运用浅析98-99

    8 结论与展望99-102

    8.1 完成的工作及革新点99-101

    8.1.1 主要完成工作99-100

    8.1.2 主要革新点100-101

    8.2 展望101-102

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