面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)多環(huán)境信息融合的監(jiān)測(cè)判別研究.pdf

1、快速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)集約、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)等方面都有極其重要的影響，也將農(nóng)業(yè)信息化提供堅(jiān)實(shí)的發(fā)展基礎(chǔ)。本論文面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究建立監(jiān)測(cè)判別模型所使用的數(shù)據(jù)挖掘和多源信息融合算法，具有良好的農(nóng)業(yè)監(jiān)控價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景，為農(nóng)田信息獲取提供了一個(gè)新的思路。
　　論文研究將傳感器節(jié)點(diǎn)布設(shè)于農(nóng)田等目標(biāo)區(qū)域，將采集到的各種環(huán)境信息作為信息源，研究建立監(jiān)測(cè)判別模型所使用的數(shù)據(jù)挖掘和多源信息融合算法，對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘之前的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的信

2、息抽取與集成、模糊推理信息融合之后的用戶交互界面，進(jìn)行了詳細(xì)的研究和設(shè)計(jì)，從而完成整個(gè)系統(tǒng)的集成。系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)下述三個(gè)模塊:
　　實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的信息抽取與集成，異構(gòu)環(huán)境信息抽取與集成模塊或異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的信息抽取與集成模塊。步驟如下:首先，根據(jù)映射文件所提供的信息，提取源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表中所包含的全部環(huán)境信息，并將數(shù)據(jù)信息提取文件輸出到XML文檔中。接著，根據(jù)目的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表中所包含的全部字段名稱和

3、字段類(lèi)型信息，將基于XML文檔結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)信息提取文件，轉(zhuǎn)換成符合目的字段名稱和字段類(lèi)型信息的環(huán)境信息。最后，輸出到目的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表中。其中，異構(gòu)環(huán)境信息抽取與集成模塊包括異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)表字段信息提取模塊、映射文件生成模塊、數(shù)據(jù)信息提取模塊和數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換模塊，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之間、不同數(shù)據(jù)表字段名稱之間和不同數(shù)據(jù)表字段類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換。
　　實(shí)現(xiàn)面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的多環(huán)境信息融合監(jiān)測(cè)判別模型的信息融合層，多環(huán)境信息融合的

4、監(jiān)測(cè)判別模塊。步驟如下:首先，通過(guò)Apriori算法得到各種環(huán)境信息與監(jiān)測(cè)結(jié)果的關(guān)聯(lián)規(guī)則。接著，將實(shí)時(shí)環(huán)境信息作為模糊推理信息融合的輸入，關(guān)聯(lián)規(guī)則作為模糊推理信息融合的規(guī)則，計(jì)算得到的數(shù)值作為監(jiān)測(cè)結(jié)果。最后，根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果，制定相應(yīng)的控制策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多環(huán)境信息融合監(jiān)測(cè)判別模型對(duì)環(huán)境的監(jiān)測(cè)識(shí)別率達(dá)到80％，具有良好的農(nóng)業(yè)監(jiān)控價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。
　　使用Java和Matlab實(shí)現(xiàn)面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的多環(huán)境信息融合監(jiān)測(cè)判別系統(tǒng)平臺(tái)。