基于決策樹的溫室環(huán)境調(diào)控規(guī)則設(shè)計及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著無線傳感網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的興起，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為一種新的發(fā)展趨勢。在溫室培育領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)就是將領(lǐng)域?qū)＜叶嗄甑某晒ε嘤?jīng)驗轉(zhuǎn)化成可用于調(diào)控溫室小氣候、預(yù)測產(chǎn)量等的決策規(guī)則和經(jīng)驗知識庫。
　　本研究針對現(xiàn)有溫室調(diào)控系統(tǒng)大多只是簡單地采集環(huán)境參數(shù)，其決策規(guī)則的實現(xiàn)方式也只是通過設(shè)置簡單的閾值，并且缺乏長期評估和有效反饋機制的問題，提出了一種學(xué)習(xí)算法來生成細粒度的溫室作物培育規(guī)則。相比較于利用專家的培

2、育經(jīng)驗來調(diào)控溫室氣候的方式，本文的細粒度決策規(guī)則可以在時間維度上對作物的生長氣候做到較精準的控制。首先，將諸如空氣溫度和空氣濕度的空間信息連同時間信息相結(jié)合進行分析，這樣可以在保證作物品質(zhì)的同時縮短培育周期。然后，為了能生成上述的自適應(yīng)決策規(guī)則，我們將一個無監(jiān)督的合并聚類算法應(yīng)用到溫室傳感數(shù)據(jù)上，從而創(chuàng)建帶有最佳時空特性標簽的數(shù)據(jù)樣本用于分類。接著，通過決策樹模型的訓(xùn)練和測試，生成相應(yīng)的作物培育規(guī)則。實驗結(jié)果表明，我們的細粒度決策規(guī)則有