面向植物工厂的环境调控规则推理技术应用研究

发布时间：2020-07-19 13:14

【摘要】：随着物联网技术和机器学习等计算机技术的快速发展和广泛应用,越来越多的专家学者意识到将计算机技术和传统的农业种植专家经验相结合,将可以构建出精细化的作物生长控制环境。本文设计并实现了面向植物工厂的环境调控规则匹配技术,通过收集种植专家的高效作物种植经验数据,然后利用专家系统理论知识进行分析并构建出相应的作物生长控制规则数据库,再利用相关的物联网和互联网技术设计并开发出用于植物工厂的环境调控规则推理自动化控制系统,最后结合实际的植物工厂,试验作物生长环境的自动化调控实验。本文首先介绍了相关的研究背景和研究现状,并对主要工作做了简单的介绍。然后梳理了已有的专家规则模式匹配算法,主要包括Rete、Treat和Leaps等比较常见的模式匹配算法,并从算法的执行效率、内存利用率等方面对这几个算法进行了对比,然后对Rete提出改进方案,最终得出改进后的Rete算法是比较适合本课题研究的理论基础需要。并在已有的理论基础上,设计出课题研究的核心模块部分,即植物工厂的环境调控规则推理方法。最后,在基于环境调控规则推理方法的基础上,我们设计并实现了面向植物工厂的环境调控专家系统。通过该系统我们可以做到,收集并在系统中导入专家种植经验数据,由计算机进行规则数据结构的推理和构建,最终实现了基于环境调控规则推理技术的作物生长实时数据监测控制效果。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S31;TP181
【图文】：

结构图,推理引擎,结构图

规则引擎是一种在规则基础上的专家决策系统，而专家系统中专家决策系统逡逑只是一个分支子系统。基于规则专家系统（ＲＢＥＳ）包括三部分：事实库（Ｆａｃｔｓ）、逡逑规则库（Ｒｕｌｅｓ）和推理引擎［２３］，它们的结构如图２．１所示。逡逑推理引擎主要的子模块有三部分，分别是执行引擎、议程管理器以及模式匹逡逑７逡逑

结构图,规则推理,匹配分析,引擎

第２章规则推理相关技术基础逡逑为推理引擎（Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ邋Ｅｎｇｉｎｅ）。推理引擎是推理调控系统结构中的重要模块之一，逡逑结构图２．邋２所示。推理引擎按照经验规则表示的不同所采用的控制策略也不一样，逡逑常见的包括基于基于规则、神经网络和基于案例的推理机［３３］。由于基于规则的推逡逑理引擎比较易于获取、易于理解、易于管理，因而被业界广泛应用，这种推理机逡逑也叫做“规则引擎”。逡逑专家、知识工程师逦管理员＇用户逡逑ｔ逦｜逡逑１逦ｉ逦逡逑人机交互界面逡逑ｔ逦ｔ逦ｔ逡逑专业知识逡逑Ｉ逡逑ｉ逦士逦逦ｉ逡逑知识获取逦解释器？逦综合数据库逡逑４逦个逡逑机器能理解的表达形式逡逑逦%煎危海哄五邋危斟五义现犊忮危危客评砘义贤迹玻沧ḿ蚁低辰峁雇煎义希妫浚颍兀裕颍戾危诲义闲岩驽义希掊五五濉五五蜰B’逡逑规则库｜逦如模式匹配器，逦事实库逡逑（Ｒｕｌｅｓ）逦（Ｐａｔｔｅｒｎ邋Ｍａｔｃｈｅｒ）逦（Ｆａｃｔｓ）逡逑Ｆ逦，逦Ｉ逡逑．．＿＿＿ｕ－’逦Ｉ邋＾逦＾＾１－－，！逦？邋．邋—逡逑议程管理器逡逑（Ａｇｅｎｄａ）逡逑Ｉ逦逦逦Ｊ逡逑图２．３规则推理引擎结构图逡逑在规则机的表示结构中，我们将总结的知识称之为规则（Ｒｕｌｅ），而需要进行逡逑匹配分析处理的情况表达为事实（Ｆａｃｔ）。他们在内存中的部分分别称为规则库和逡逑１０逡逑

面向植物工厂的环境调控规则推理技术应用研究

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【参考文献】