【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,越來越多的專家學(xué)者意識到將計算機(jī)技術(shù)和傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)種植專家經(jīng)驗相結(jié)合,將可以構(gòu)建出精細(xì)化的作物生長控制環(huán)境。本文設(shè)計并實現(xiàn)了面向植物工廠的環(huán)境調(diào)控規(guī)則匹配技術(shù),通過收集種植專家的高效作物種植經(jīng)驗數(shù)據(jù),然后利用專家系統(tǒng)理論知識進(jìn)行分析并構(gòu)建出相應(yīng)的作物生長控制規(guī)則數(shù)據(jù)庫,再利用相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計并開發(fā)出用于植物工廠的環(huán)境調(diào)控規(guī)則推理自動化控制系統(tǒng),最后結(jié)合實際的植物工廠,試驗作物生長環(huán)境的自動化調(diào)控實驗。本文首先介紹了相關(guān)的研究背景和研究現(xiàn)狀,并對主要工作做了簡單的介紹。然后梳理了已有的專家規(guī)則模式匹配算法,主要包括Rete、Treat和Leaps等比較常見的模式匹配算法,并從算法的執(zhí)行效率、內(nèi)存利用率等方面對這幾個算法進(jìn)行了對比,然后對Rete提出改進(jìn)方案,最終得出改進(jìn)后的Rete算法是比較適合本課題研究的理論基礎(chǔ)需要。并在已有的理論基礎(chǔ)上,設(shè)計出課題研究的核心模塊部分,即植物工廠的環(huán)境調(diào)控規(guī)則推理方法。最后,在基于環(huán)境調(diào)控規(guī)則推理方法的基礎(chǔ)上,我們設(shè)計并實現(xiàn)了面向植物工廠的環(huán)境調(diào)控專家系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)我們可以做到,收集并在系統(tǒng)中導(dǎo)入專家種植經(jīng)驗數(shù)據(jù),由計算機(jī)進(jìn)行規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的推理和構(gòu)建,最終實現(xiàn)了基于環(huán)境調(diào)控規(guī)則推理技術(shù)的作物生長實時數(shù)據(jù)監(jiān)測控制效果。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：S31;TP181
【圖文】：

規(guī)則引擎是一種在規(guī)則基礎(chǔ)上的專家決策系統(tǒng)，而專家系統(tǒng)中專家決策系統(tǒng)逡逑只是一個分支子系統(tǒng)。基于規(guī)則專家系統(tǒng)（ＲＢＥＳ）包括三部分：事實庫（Ｆａｃｔｓ）、逡逑規(guī)則庫（Ｒｕｌｅｓ）和推理引擎［２３］，它們的結(jié)構(gòu)如圖２．１所示。逡逑推理引擎主要的子模塊有三部分，分別是執(zhí)行引擎、議程管理器以及模式匹逡逑７逡逑

第２章規(guī)則推理相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)逡逑為推理引擎（Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ邋Ｅｎｇｉｎｅ）。推理引擎是推理調(diào)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中的重要模塊之一，逡逑結(jié)構(gòu)圖２．邋２所示。推理引擎按照經(jīng)驗規(guī)則表示的不同所采用的控制策略也不一樣，逡逑常見的包括基于基于規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于案例的推理機(jī)［３３］。由于基于規(guī)則的推逡逑理引擎比較易于獲取、易于理解、易于管理，因而被業(yè)界廣泛應(yīng)用，這種推理機(jī)逡逑也叫做“規(guī)則引擎”。逡逑專家、知識工程師邐管理員＇用戶逡逑ｔ邐｜逡逑１邐ｉ邐逡逑人機(jī)交互界面逡逑ｔ邐ｔ邐ｔ逡逑專業(yè)知識逡逑Ｉ逡逑ｉ邐士邐邐ｉ逡逑知識獲取邐解釋器？邐綜合數(shù)據(jù)庫逡逑４邐個逡逑機(jī)器能理解的表達(dá)形式逡逑邐%煎危海哄五邋危斟五義現(xiàn)犢忮危危客評砘義賢跡玻滄蟻低辰峁雇煎義希媯浚潁兀裕潁戾危誨義閑巖駑義希掊五五濉五五蜰B’逡逑規(guī)則庫｜邐如模式匹配器，邐事實庫逡逑（Ｒｕｌｅｓ）邐（Ｐａｔｔｅｒｎ邋Ｍａｔｃｈｅｒ）邐（Ｆａｃｔｓ）逡逑Ｆ邐，邐Ｉ逡逑．．＿＿＿ｕ－’邐Ｉ邋＾邐＾＾１－－，！邐？邋．邋—逡逑議程管理器逡逑（Ａｇｅｎｄａ）逡逑Ｉ邐邐邐Ｊ逡逑圖２．３規(guī)則推理引擎結(jié)構(gòu)圖逡逑在規(guī)則機(jī)的表示結(jié)構(gòu)中，我們將總結(jié)的知識稱之為規(guī)則（Ｒｕｌｅ），而需要進(jìn)行逡逑匹配分析處理的情況表達(dá)為事實（Ｆａｃｔ）。他們在內(nèi)存中的部分分別稱為規(guī)則庫和逡逑１０逡逑

Rete網(wǎng)絡(luò)簡易圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李瑾;郭美榮;高亮亮;;農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用及創(chuàng)新發(fā)展策略[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2015年S2期

2 許世衛(wèi);;我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及對策[J];中國科學(xué)院院刊;2013年06期

3 唐珂;;國外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展及對我國的啟示[J];中國科學(xué)院院刊;2013年06期

4 何勇;聶鵬程;劉飛;;農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與傳感儀器研究進(jìn)展[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報;2013年10期

5 武丹鳳;曾廣平;閆京穎;;支持演化規(guī)則引擎的Rete算法研究[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2013年06期

6 張仁貢;;水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行智能決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[J];水力發(fā)電學(xué)報;2012年04期

7 彭程;;基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展策略研究[J];西安郵電學(xué)院學(xué)報;2012年02期

8 張煜東;吳樂南;王水花;;專家系統(tǒng)發(fā)展綜述[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年19期

9 耿慶宦;呂良雙;;產(chǎn)生式系統(tǒng)規(guī)則匹配算法研究[J];計算機(jī)與現(xiàn)代化;2009年11期

10 安茂春;;故障診斷專家系統(tǒng)及其發(fā)展[J];計算機(jī)測量與控制;2008年09期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 余昀錦;保險行業(yè)中Drools規(guī)則引擎的研究與應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2014年

2 韓焱云;服務(wù)于林農(nóng)的森林培育專家決策支持系統(tǒng)開發(fā)[D];北京林業(yè)大學(xué);2012年

3 童毅;規(guī)則引擎中模式匹配算法及規(guī)則引擎應(yīng)用的研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

4 何徐輝;基于規(guī)則引擎的服務(wù)計費(fèi)研究和應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2010年

本文編號：2762468