隨著我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的飛速發(fā)展和水產(chǎn)養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)的調(diào)整,養(yǎng)殖水質(zhì)的監(jiān)控對提高產(chǎn)量、降低成本、防止魚類病害和提高經(jīng)濟(jì)效益起著決定性作用。本文將信息融合方法應(yīng)用到養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控中,從而實(shí)現(xiàn)水質(zhì)各參數(shù)的精準(zhǔn)監(jiān)測和對養(yǎng)殖水質(zhì)作出預(yù)報(bào)與評價。（1）本文在闡述國內(nèi)外水質(zhì)監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出了一種基于無線傳感的分布式計(jì)算機(jī)水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng),分析了各子系統(tǒng)技術(shù)要點(diǎn)和功能。（2）設(shè)計(jì)了養(yǎng)殖水質(zhì)無線傳感信息采集子節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)溫度、溶氧、pH、濁度多傳感器參數(shù)獲取。同時,為了保證精度,進(jìn)行了溫度、濁度檢測的非線性補(bǔ)償,溶氧、pH對溫度的補(bǔ)償研究。（3）本文重點(diǎn)研究了信息融合方法在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控中的應(yīng)用。首先,研究了一種兩級養(yǎng)殖水質(zhì)信息融合模型：第一級進(jìn)行同類傳感器融合,利用自適應(yīng)加權(quán)融合算法來提高同類水質(zhì)參數(shù)的檢測精度；第二級進(jìn)行異類傳感器融合,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合方法來實(shí)現(xiàn)水質(zhì)預(yù)報(bào)和水質(zhì)評價。然后,提出了一種改進(jìn)的LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)異類傳感器信息融合,將其與標(biāo)準(zhǔn)BP算法和傳統(tǒng)LMBP算法進(jìn)行試驗(yàn)比較,結(jié)果表明本文改進(jìn)算法精度高收斂最快。最后,運(yùn)用養(yǎng)殖基地?cái)?shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),結(jié)果表明融合模... 

【文章來源】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 信息融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)和系統(tǒng)整體方案
    2.1 相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)
        2.1.1 養(yǎng)殖水質(zhì)技術(shù)指標(biāo)及其傳感器技術(shù)
        2.1.2 信息融合技術(shù)
    2.2 系統(tǒng)整體方案
    2.3 本章小結(jié)
第三章 傳感器信息采集系統(tǒng)
    3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    3.2 采集系統(tǒng)硬件部分
        3.2.1 溫度采集
        3.2.2 溶氧采集
        3.2.3 pH值采集
        3.2.4 濁度采集
        3.2.5 主控制部分
        3.2.6 電源部分
    3.3 精度補(bǔ)償研究
        3.3.1 溫度非線性補(bǔ)償研究
        3.3.2 溶氧溫度補(bǔ)償研究
        3.3.3 pH溫度補(bǔ)償研究
        3.3.4 濁度非線性補(bǔ)償研究
    3.4 本章小結(jié)
第四章 信息融合方法在養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控中應(yīng)用的研究
    4.1 信息融合結(jié)構(gòu)
        4.1.1 融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        4.1.2 第一級融合模型
        4.1.3 第二級融合模型
    4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合算法研究
        4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)BP算法
        4.2.2 LMBP算法
        4.2.3 改進(jìn)的LMBP算法
    4.3 水質(zhì)預(yù)報(bào)與評價
        4.3.1 第一級融合結(jié)果分析
        4.3.2 第二級融合分析
        4.3.3 水質(zhì)預(yù)報(bào)和評價結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控軟件開發(fā)
    5.1 系統(tǒng)概述
        5.1.1 開發(fā)平臺
        5.1.2 開發(fā)語言和窗體
        5.1.3 數(shù)據(jù)庫
    5.2 監(jiān)控系統(tǒng)功能分析
    5.3 各功能模塊的實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 主界面
        5.3.2 用戶管理模塊
        5.3.3 操作管理模塊
        5.3.4 報(bào)表管理模塊
        5.3.5 水質(zhì)評價和預(yù)報(bào)模塊
        5.3.6 視頻與圖像模塊
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文研究的結(jié)論
    6.2 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 本文的不足與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1
附錄2
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]池塘養(yǎng)殖水質(zhì)變化特性及其改善方法[J]. 宋飛彪,王偉洪,宋月林,吳禮廣,夏曉燕.  農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技. 2013(04)
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博士論文
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碩士論文
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[2]便攜式光電濁度儀的研究[D]. 羅民富.重慶大學(xué) 2010
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[5]便攜式多參數(shù)水質(zhì)檢測儀的信號采集及傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)[D]. 易繼坤.重慶大學(xué) 2009
[6]基于Riccati方程的自校正信息融合濾波方法研究[D]. 王強(qiáng).黑龍江大學(xué) 2009
[7]基于現(xiàn)場總線的水環(huán)境多參數(shù)智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究[D]. 耿嬌.江蘇大學(xué) 2009
[8]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障診斷方法研究[D]. 孫士慧.中國石油大學(xué) 2008
[9]區(qū)域水質(zhì)遠(yuǎn)程監(jiān)測及分析系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D]. 錢亞利.浙江大學(xué) 2007



本文編號：3533661