【摘要】：隨著無線傳感網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的興起,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為一種新的發(fā)展趨勢。在溫室培育領域中,數(shù)據(jù)挖掘的任務就是將領域?qū)＜叶嗄甑某晒ε嘤?jīng)驗轉(zhuǎn)化成可用于調(diào)控溫室小氣候、預測產(chǎn)量等的決策規(guī)則和經(jīng)驗知識庫。本文針對現(xiàn)有溫室調(diào)控系統(tǒng)大多只是簡單地采集環(huán)境參數(shù),其決策規(guī)則的實現(xiàn)方式也只是通過設置簡單的閾值,并且缺乏長期評估和有效反饋機制的問題,提出了一種學習算法來生成細粒度的溫室作物培育規(guī)則。相比較于利用專家的培育經(jīng)驗來調(diào)控溫室氣候的方式,本文的細粒度決策規(guī)則可以在時間維度上對作物的生長氣候做到較精準的控制。首先,將諸如空氣溫度和空氣濕度的空間信息連同時間信息相結(jié)合進行分析,這樣可以在保證作物品質(zhì)的同時縮短培育周期。然后,為了能生成上述的自適應決策規(guī)則,我們將一個無監(jiān)督的合并聚類算法應用到溫室傳感數(shù)據(jù)上,從而創(chuàng)建帶有最佳時空特性標簽的數(shù)據(jù)樣本用于分類。接著,通過決策樹模型的訓練和測試,生成相應的作物培育規(guī)則。實驗結(jié)果表明,我們的細粒度決策規(guī)則有著近80%的分類準確率。我們方法的優(yōu)勢在于,溫室培育人員在沒有培育經(jīng)驗的情況下,也可以實現(xiàn)對溫室環(huán)境的較精準控制,而且方法具有普適性,可以推廣應用到多種溫室作物上。最后在對上述方法理論研究的基礎上,開發(fā)了一個綜合傳感、決策、執(zhí)行反饋的溫室花卉自適應調(diào)控系統(tǒng)。
[Abstract]:With the development of wireless sensor network technology and the rise of data mining technology, precision agriculture based on data drive has become a new development trend. In the field of greenhouse cultivation, the task of data mining is to transform the successful cultivation experience of field experts into decision-making rules and empirical knowledge base which can be used to regulate greenhouse microclimate and predict yield. In view of the fact that most of the existing greenhouse control systems simply collect environmental parameters, their decision rules are implemented only by setting simple thresholds, and lack of long-term evaluation and effective feedback mechanism. A learning algorithm is proposed to generate fine-grained rules for greenhouse crop cultivation. Compared with the way of using the experience of experts to control the greenhouse climate, the fine-grained decision rules in this paper can accurately control the growing climate of crops in time dimension. Firstly, spatial information such as air temperature and air humidity is combined with time information to ensure the quality of crops and shorten the breeding period. Then, in order to generate the adaptive decision rules mentioned above, we apply an unsupervised merging clustering algorithm to greenhouse sensor data, and create data samples with the best spatio-temporal characteristics tag for classification. Then, through the training and testing of decision tree model, the corresponding crop cultivation rules are generated. The experimental results show that our fine-grained decision rules have nearly 80% classification accuracy. The advantage of our method is that the greenhouse cultivator can also achieve more accurate control of greenhouse environment without training experience, and the method is universal and can be applied to many kinds of greenhouse crops. Finally, based on the theoretical research of the above methods, an adaptive control system for greenhouse flowers is developed, which integrates sensing, decision making and execution feedback.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S625;TP311.13

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本文編號：2128899