水产养殖管理专家系统与决策支持解决方案.docx

《水产养殖管理专家系统与决策支持解决方案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《水产养殖管理专家系统与决策支持解决方案.docx（9页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、水产养殖管理专家系统与决策支持解决方案水产养殖管理存在问题与开展趋势水产养殖管理专家系统是指采用智能信息处理技术、先进 传感技术、智能传输技术，通过对养殖水质及环境信息的智能感 知，平安可靠传输，智能处理以及控制机构的智能控制，实现对 水质和环境信息的实时在线监测、异常报警与水质预警和智能控 制，健康养殖过程精细投喂，疾病实时预警与远程诊断。水产养 殖管理专家系统是通过信息技术改变传统水产养殖业存在的养殖 现场缺乏有效监控手段、水产养殖饵料和药品投喂不合理、水产养 殖疾病频发等问题，促进水产养殖业生产方式转变，提高生产效率 的。1.存在问题我国是水产养殖大国，水产品总量连续20余年位居世界第

2、1位，水产养殖业在改善民生，增加农民收入方面发挥了重要 作用。当前我国已进入由传统渔业向现代渔业转变的关键时期， 现代渔业要求养殖模式由粗放式放养向精细化喂养转变，以工厂化与数学诊断方法所用到的知识信息分别的从案例库和数值诊断知识库中得到。水产生产智能管理水产养殖智能管理是将大数据技术应用到水产生产 中，针对水产品养殖、经营过程中存在的问题，采用数据 挖掘、指数预警、统计预警和模型预警等方法，构建预测 分析和预警模型，为管理者和养殖户提供生产和销售决策支 持。在生产方面主要包括上面已经提到的精细投喂、环境控 制等功能，在经营方面主要包括市场价格预测、个性化服 务等功能。目前，各专家系统中，普遍

3、存在着“数据丰富， 知识贫乏”的问题，因此，生产智能管理的广泛研究一直是研 究重点和热点。养殖和网箱养殖为代表的集约化养殖模式正逐渐取代粗放式放养模 式，但熟勺化养殖模式需要对水产养殖环境进行实时调控、对养殖过 程饵柑S喂和用药进行科学管理、对养殖过程购预防预警进行科学 管控，这需要以信息化、自动化和智能化技术为保障，其中，人工智 育触术可以有效地提升现代水产养殖业的信息化、自动化、智能化水 平。水产养殖管理专家系统包括水产养殖环境监控模块、精细 喂养决策模块、疾病预警与远程诊断模块、生产管理信息化模块四 局部内容。(1)水产养殖环境监控模块主要指通过物联网技术，实 现对水质和环境信息的实时在

4、线监测、异常报警与水质预警。 从而保持水质稳定，为水产品创造健康的水质环境。其中，智能 感知和优化控制模型是实现智能监控的关键技术。精细喂养决策模块通过建立养殖品种的生长阶段与投 喂率、投喂量间定量关系模型，实现水产品的按需投喂，从而降低 饵料损耗，节约本钱。该局部关键技术是饲料配方模型和精细投 喂模型，重点解决喂什么、喂多少、何时喂”的问题。（3）疾病预警与远程诊断系统是基于水环境因素和非水 质环境因素，对水产疾病进行实时预警和远程诊断。该局部的 核心问题是预警及时有效，疾病诊断自动准确。（4）生产智能管理子系统主要是将大数据技术应用到水 产生产中，通过对生产、经营数据进行分析，给水产养殖提

5、供决 策依据。目前，在各专家系统中，存在着“数据丰富，知识贫乏”的 问题，因此，生产经营数据分析模型一直是本领域的研究重点和热 点。经过多年的研究，水产养殖管理专家系统已初步形成了从关 键技术研究、产品研发、平台建设、应用示范为一体的开展技术 路线的。目前我国水产养殖管理专家系统所存在的挑战主要 表现在农业物联网关键技术不成熟、产业化程度低、标准规 范缺失等方面。2.开展趋势利用信息技术实现水产养殖健康养殖过程信息化监测、科 学化管理、智能化决策、自动化控制是现代渔业未来开展趋势， 如何提高信息感知的精度、完善精细投喂知识库、扩展疾病预警与诊断在不同养殖类型中的应用是信息化技术水产养殖领域应用

6、 的关键。采用信息技术，实现水产养殖全程信息可测、可控，健康 养殖过程精细化喂养，疾病实时预警与网络化远程诊断，提高水产 养殖生产管理效率，降低养殖风险，促进传统生产方式转变，实现 水产养殖高效、平安、健康、环保和可持续开展必将成为水产养殖 业未来开展趋势。从技术角度看，水产养殖管理专家系统是多种技术的协同 工作，涵盖了身份识别、物联网架构、通信、传感器、搜索引擎、 信息平安、信号处理和电源与育缰存储等关顺术。将朝着规模化、 协同化和智能化方向开展。需要更深入的感知、更全面的互联互通、 更深入的智慧服务和更优秀的集成。3.3.2 水产养殖环境监控水产养殖环境监控是解决我国现有的水产养殖场缺乏

7、有效信息监测技术和手段，水质在线监测和控制水平低等问题。 其主要功能是保持水质稳定，为水产品创造健康的水质环境。水 产养殖环境监控在我国一些大型的集约化养殖场已有一定的应用 基础57网。水产养殖环境监控系统通常由智能水质传感器、水产养殖 无线监控网络和水质智能调控模块组成。其中结构如下列图3-1 所示。远程12控中心WEB浏览图3-1水产养殖环境监控模块目前的传感器多采用智能传感器，智能传感器多采用 IEEE1451智能传感器设计思想，使传感器具有自识别、自标 定、自校正、自动补偿功能；智能传感器还具有自动采集数 据并对数据进行预处理功能，双向通讯、标准化数字输出 等其他功能。无线传感网络可实

8、现2.4GHz短距离通讯和GPRS通信，现 场无线覆盖范围3公里；采用智能信息采集与控制技术，具 有自动网络路由选择、自诊断和智能能量管理功能固。在水产养殖中水质是水产养殖最为关键的因素，水质好坏 对水产养殖对象的正常生长、疾病发生甚至生存都起着极为重要 的作用，因而在水产养殖场的管理中,水质管理是最为重要的局部。 水质智能调控系统通过对水产养殖物联网实时监测溶氧、温 度、pH、盐度、水温、气压、空气温湿度、光照数据进行分析， 揭示水质参数变化趋势及规律，采用智能算法实现对水质溶解氧 等参数变化趋势进行预测预警，以解决水质参数预测的难题。3.3.3 精细喂养决策精细喂养决策是根据各养殖品种长度

9、与重量关系，通过分析光 照度、水温、溶氧量、浊度、氨氮、养殖密度等因素与鱼饵料营养 成分 的吸收能力、饵料摄取量关系，建立养殖品种的生长阶段与投 喂率、投喂量间定量关系模型，实现按需投喂，降低饵料损耗，节 约本钱。精细喂养决策的核心技术主要包括：饲料配方优化模型和精细喂养决策。饵料配方优化模型是通过分析不同养殖对象在不同生长 阶段对营养成分的需求情况，在保证养殖对象正常生长所需养分 供给的情况下，根据不同原材料的营养成分及本钱，采用遗传算 法、微粒群等优化设计方法，优化原材料配比，降低饵料本钱。 目前大型的水产养殖企业已有比拟成熟的配方和模型。精细喂养决 策模型主要根据各养殖品种长度与重量关系

10、，光照度、水温、溶氧 量、浊度、氨氮、养殖密度等因素鱼饵料营养成分的吸收能力、饵 料摄取量关系，研究不同养殖品种的生长阶段与投喂率、投喂量间 定量关系模型。目前主要有一些皿品的投喂模型。3.3.4 疾病预警和远程诊断疾病预警主要包括分为水环境预警模块和非水环境预 警模块两局部。水环境预警模块通常采用的方法是利用专家调查 方法，确定集约化养殖的主要影响因素为溶氧、水温、盐度、 氨氮、pH、等水环境参数为准的预测预警。对于每一个影响因子, 根据专家调查的方法，综合多个水产养殖专家的意见，来确定每个 水质戮的无警、中警、重警的边界点，进而确定每一个警级的区 间。水环境趋势预警模块是利用数据挖掘模型，

11、根据当前水环境各 个参数数值，预测两个小时或三个小时后的水环境各个参数数值,然 后再利用状态预警的方法得出两个小时和三个小时后的警级大小和预 警预案。非水环境幡模块是通过对饵料质量、鱼体损伤等因素的评 价，确定当前的警级大小和预警预案。其中鱼体损伤根据无损伤、 轻损伤和重损伤所占百分比来确定此因素的警级区间，而其他因素 那么同样按专家调查方法确定每个因素的警级区间，非水环境预警主 要是对单因子进行评价，当某一个因素超过确定的警限就输出相应 的预警预案。用户诊断推理模块案例诊断数学诊断知识曦学诊断知识维护用户界面图3-2疫病诊断流程如图3-2所示，疾病诊断通过案例诊断和数值诊断，对疾 病进行综合推理并得出结论，最后将诊断结果返回给用户。其 中，案例诊断