基于数据挖掘的设施蔬菜水肥智能决策系统的研究与实现

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1、分类号：TP39单位代码：10193密级：公开学号：20130590硕士学位论文基于数据挖掘的设施蔬菜水肥智能决策系统的研究与实现ResearchandImplementationofIntelligentDecisionSystemforWaterandFertilizerofFacilityVegetableBasedonDataMining作者姓名：杨玉琴学位类别：理学硕士专业名称：计算机应用技术研究方向：人工智能与计算机农业应用指导教师：陈桂芬教授所在学院：信息技术学院二〇一六年五月摘要随着人民生活质量的提高，绿色蔬菜越来越受

2、到人们的追捧。在传统农业生产活动中，水肥使用不科学状况异常突出。为了追求高产，农民在生产上多强调大水大肥，结果不单导致水肥资源的严重浪费，还潜藏着污染环境、破坏土壤养分结构的隐患。因此，设计与实现设施蔬菜水肥智能决策系统，旨在保持蔬菜高产稳产的基础上，充分发挥信息技术在农业方面的应用，制定出科学合理的水肥管理制度，为实现精准农业和满足人们对蔬菜质量的需求提供科学依据。本文主要研究内容如下：（1）以物联网技术为手段，构建了温室蔬菜大棚土壤温湿度实时采集、存储和分析处理系统，为后期的研究积累素材。（2）进行了设施蔬菜水肥决策模型调研、分析

3、与构建。在数据库、知识库、模型库的基础上，对已获取的数据进行清理与载入操作，并集成数据仓库。在数据仓库的基础上利用数据挖掘与联机分析处理技术（OLAP），对监测到的数据进行分析处理，并依据相应模型，构建水肥决策模型。（3）明确了模糊神经网络算法在节水灌溉模型中的应用原理，以此为基础设计实现了基于模糊神经网络算法的节水灌溉模型，用于灌水量的计算，为节水灌溉提供科学依据。（4）运用基于模糊神经网络的数据挖掘技术、联机分析处理技术和人工智能技术，研制并实现了基于数据挖掘的设施蔬菜水肥智能决策系统。系统包括：知识学习功能与智能决策功能，其中知

4、识学习功能包括：地块与选种、播种育苗、苗期管理和定值管理模块，智能决策功能包括：节水灌溉、精准施肥与病虫害诊治模块。本文以吉林省世行贷款项目“基于物联网的设施蔬菜安全生产技术研究与应用”和吉林省农委项目“基于物联网的智能温室蔬菜大棚”等课题为依托。结合物联网技术、数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术及专家系统，构建了设施蔬菜水肥智能决策系统，旨在为农业工作者在节水灌溉、精准施肥等方面提供科学依据，最终实现节能、节水、减少农药残留、保护环境、提高蔬菜品质的目标。关键词：模糊神经网络，设施蔬菜，水肥管理，智能决策系统，物联网IAbstra

5、ctWiththeimprovementofpeople'slifequality,greenvegetablemoreandmorepopularwithconsumers.Intraditionalagriculturalproductionactivities,itisveryprominentthatwaterandfertilizerareunscientificused.Inordertopursuehighyield,Farmersintheproductionactivitiesoftenusedexcessivefe

6、rtilizer,notonlyledingtoaseriouswasteofwaterandfertilizerresources,butalsoenvironmentalpollutionandtheriskofdamagetothestructureofsoilnutrients.Therefore，thedesignandimplementationofIntelligentDecisionSystemforWaterandFertilizerofFacilityVegetabletomaintainahighandstabl

7、efoundationonvegetablescangivefullplaytotheapplicationofinformationtechnologyinagriculture,formulatescientificandreasonablewaterandfertilizermanagementsystem,thustoprovideascientificbasisforprecisionagricultureandmeetthepeople'sdemandonthequalityofvegetable.Themainconte

8、ntsareasfollows:(1)BymeansoftheInternetofthingstechnology，webuildthegreenhousevegetablegreenhousesoiltemperatu