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专利号: 2019103201575
申请人: 淮阴工学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2024-04-12
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于ANFIS神经网络的番茄温室环境参数智能监测装置,其特征在于:所述监测装置由基于无线传感器网络的番茄温室环境参数智能检测平台和番茄温室产量智能预警系统组成;番茄温室产量智能预警系统包括番茄温室产量预测子系统、番茄温室土壤水分预测子系统、番茄温室产量水分校正模型和ANFIS神经网络番茄温室产量等级分类器,实现对番茄温室产量的智能化预测与预警;所述番茄温室产量预测子系统包括番茄温室产量减法聚类分类器、多个ANFIS神经网络产量预测模型;利用番茄温室产量减法聚类分类器对番茄温室产量的历史数据进行分类,每类数据输入对应的ANFIS神经网络产量预测模型,对应的ANFIS神经网络产量预测模型的输出作为番茄温室产量预测子系统预测番茄温室产量的预测值;所述番茄温室土壤水分预测子系统包括番茄温室水分小波分解模型、多个GRNN神经网络水分预测模型和HRFNN递归神经网络水分预测融合模型;番茄温室水分小波分解模型把番茄温室土壤水分检测数据分解为低频趋势部分和多个高频波动部分,低频趋势部分和多个高频波动部分分别作为多个GRNN神经网络水分预测模型的输入,多个GRNN神经网络水分预测模型的输出作为HRFNN递归神经网络水分预测融合模型的输入,HRFNN递归神经网络水分预测融合模型的输出值作为番茄温室土壤水分预测子系统预测番茄温室土壤水分的预测值;所述番茄温室产量水分校正模型由2个微分算子S、2个积分单元D和HRFNN递归神经网络组成,  2个微分算子S相串联构成微分回路1,2个积分单元D相串联构成积分回路2;番茄温室产量预测子系统的输出作为HRFNN递归神经网络的A端的输入,番茄温室土壤水分预测子系统的输出作为微分回路1的输入、HRFNN递归神经网络的B端的输入和积分回路2的输入,微分回路1的2个微分算子S的连接端的输出为HRFNN递归神经网络的I端输入,微分回路1的输出为HRFNN递归神经网络的C端输入;积分回路2的输出为HRFNN递归神经网络的E端输入,积分回路2的2个积分单元D的连接端的输出为HRFNN递归神经网络的F端输入;HRFNN递归神经网络由6个输入端节点分别为A、B、C、I、E和F,15个中间节点和1个输出端节点组成,番茄温室产量水分校正模型实现对温室温度对番茄产量影响程度的校正,反映了温室温度的实际值变化对番茄温室产量的影响大小;所述ANFIS神经网络番茄温室产量等级分类器根据番茄温室产量水分校正模型输出番茄温室产量预测值的大小、番茄种类和番茄温室面积作为ANFIS神经网络番茄温室产量等级分类器的输入,ANFIS神经网络番茄温室产量等级分类器的输出把番茄温室产量分为番茄温室高产、番茄温室比较高产、番茄温室中产和番茄温室低产四个番茄温室产量等级。2.根据权利要求1所述的一种基于ANFIS神经网络的番茄温室环境参数智能监测装置,其特征在于:所述基于无线传感器网络的番茄温室环境参数智能检测平台由检测节点、控制节点和现场监控端组成,它们以自组织方式通过无线通信模块NRF2401构建成番茄温室环境参数智能检测平台,实现对番茄温室环境参数参数进行检测、调节和监控。3.根据权利要求2所述的一种基于ANFIS神经网络的番茄温室环境参数智能监测装置,其特征在于:所述检测节点分别由传感器组模块、单片机和无线通信模块NRF2401组成,传感器组模块负责检测番茄温室环境的温度、湿度、风速和光照度等番茄温室小气候环境参数,由单片机控制采样间隔并通过无线通信模块NRF2401发送给现场监控端。4.根据权利要求2所述的一种基于ANFIS神经网络的番茄温室环境参数智能监测装置,

其特征在于:所述控制节点实现对番茄温室环境参数的调节设备进行控制。5.根据权利要求2所述的一种基于ANFIS神经网络的番茄温室环境参数智能监测装置,其特征在于:所述现场监控端由一台工业控制计算机组成,实现对检测节点检测番茄温室环境参数进行管理和对番茄温室环境的土壤水分浓度进行智能检测。