[发明专利]一种基于减法聚类分类器的青椒温室环境智能监测系统有效

专利信息
申请号: 201910320161.1 申请日: 2019-04-19
公开(公告)号: CN110083190B 公开(公告)日: 2020-08-25
发明(设计)人: 马从国;姜仲秋;汪超;梁欢;丁晓红;马海波;周恒瑞;王建国 申请(专利权)人: 淮阴工学院
主分类号: G05D27/02 分类号: G05D27/02;G05B13/04;G05B13/02;G05B19/042;G01D21/02;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 淮安市科文知识产权事务所 32223 代理人: 李锋
地址: 223005 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于减法聚类分类器的青椒温室环境智能监测系统,其特征在于:所述智能监测系统由基于无线传感器网络的青椒温室环境参数检测平台和青椒温室产量智能预警系统两部分组成;本发明提供了一种基于减法聚类分类器的青椒温室环境智能监测系统,本发明有效解决了现有技术仅依靠设备监测青椒温室环境参数,只能获取青椒温室环境参数,而无法根据青椒温室环境温度和光照对青椒温室产量进行预警问题。
搜索关键词: 一种 基于 减法 分类 青椒 温室 环境 智能 监测 系统
【主权项】:
1.一种基于减法聚类分类器的青椒温室环境智能监测系统,其特征在于:所述智能监测系统由基于无线传感器网络的青椒温室环境参数检测平台和青椒温室产量智能预警系统两部分组成;青椒温室产量智能预警系统包括温室青椒产量预测子系统、青椒温室温度预测子系统、青椒温室光照预测子系统、温室青椒产量环境参数校正模型和最小二乘支持向量机温室青椒产量等级分类器,根据青椒温室的历史产量和青椒温室的温度和光照对青椒温室产量的影响实现对青椒温室的产量进行预警;所述温室青椒产量预测子系统包括温室青椒产量经验模态(EMD)分解模型、多个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)产量预测模型和多个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)产量预测模型值等权重相加和得到青椒产量预测值;温室青椒产量历史数据作为温室青椒产量经验模态(EMD)分解模型的输入,温室青椒产量经验模态(EMD)分解模型把温室青椒产量历史数据分解为低频趋势部分和多个高频波动部分,温室青椒产量历史数据的低频趋势部分和多个高频波动部分分别作为多个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)产量预测模型的输入,多个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)产量预测模型分别对温室青椒产量历史数据的低频趋势部分和多个高频波动部分各分量进行预测,多个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)产量预测模型值等权重相加和得到温室青椒产量预测值;所述青椒温室温度预测子系统包括青椒温室温度减法聚类分类器、多个HRFNN递归神经网络温度预测模型、ANFIS神经网络温度预测融合模型;青椒温室多个检测点温度值作为青椒温室温度减法聚类分类器的输入,青椒温室温度减法聚类分类器把青椒温室多个检测点温度值分为多种类型,每种类型的青椒温室温度值分别作为多个HRFNN递归神经网络温度预测模型的输入,多个HRFNN递归神经网络温度预测模型分别对多种类型青椒温室温度值进行预测,多个HRFNN递归神经网络温度预测模型的预测值作为ANFIS神经网络温度预测融合模型的输入,ANFIS神经网络温度预测融合模型实现对多个HRFNN递归神经网络温度预测模型的预测值进行融合得到青椒温室温度预测值;所述青椒温室光照预测子系统包括青椒温室光照度减法聚类分类器、多个ANFIS神经网络光照度预测模型和HRFNN递归神经网络光照度预测融合模型;青椒温室多个检测点光照度值作为青椒温室光照度减法聚类分类器的输入,青椒温室光照度减法聚类分类器把青椒温室多个检测点光照度值分为多种类型,每种类型的青椒温室光照度值分别作为多个ANFIS神经网络光照度预测模型的输入,多个ANFIS神经网络光照度预测模型分别对多种类型青椒温室光照度值进行预测,多个ANFIS神经网络光照度预测模型的预测值作为HRFNN递归神经网络光照度预测融合模型的输入,HRFNN递归神经网络光照度预测融合模型实现对多个ANFIS神经网络光照度预测模型的预测值进行融合得到青椒温室光照预测值;所述温室青椒产量环境参数校正模型由4个微分算子S和GRNN神经网络组成,4个微分算子S平均分成2组,每组2个微分算子S相串联分别构成微分回路1和微分回路2;温室青椒产量预测子系统的输出作为GRNN神经网络A端的输入,青椒温室温度预测子系统的输出作为微分回路1的输入和GRNN神经网络B端的输入,微分回路1的2个微分算子S的连接端的输出为GRNN神经网络D端的输入,微分回路1的输出为GRNN神经网络C端的输入;青椒温室光照预测子系统的输出作为微分回路2的输入和GRNN神经网络E端的输入,微分回路2的2个微分算子S的连接端的输出为GRNN神经网络I端的输入,微分回路2的输出为GRNN神经网络F端的输入;GRNN神经网络由7个输入端节点分别为A、B、C、D、E、F和I,13个中间节点和1个输出端节点组成,温室青椒产量环境参数校正模型实现对温室温度和光照度对青椒产量影响程度的校正,反映了温室温度和光照度的实际值变化对温室青椒产量的影响大小,提高温室青椒产量预测的精确度;所述最小二乘支持支持向量机(LS‑SVM)温室青椒产量等级分类器根据温室青椒产量环境参数校正模型输出温室青椒产量预测值的大小、青椒种类和青椒温室面积作为最小二乘支持向量机(LS‑SVM)温室青椒产量等级分类器的输入,最小二乘支持支持向量机(LS‑SVM)温室青椒产量等级分类器的输出把温室青椒产量分为温室青椒高产、温室青椒比较高产、温室青椒中产、温室青椒低产和温室青椒很低产五个温室青椒产量等级。
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