基于WSN的智能养殖控制系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外智能养殖控制系统研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 水质评价研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 养殖智能控制系统研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 养殖实时监控系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 研究目标及技术路线 | 第14-15页 |
| 1.6 章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于神经网络的水质评价研究 | 第17-31页 |
| 2.1 人工神经网络理论基础 | 第17-21页 |
| 2.2 水质评价方法介绍 | 第21-22页 |
| 2.3 综合水质评价神经网络 | 第22-30页 |
| 2.3.1 网络结构的确定 | 第23-25页 |
| 2.3.2 测试样本 | 第25-26页 |
| 2.3.3 网络模型训练 | 第26-28页 |
| 2.3.4 实验结果及分析 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 智能决策研究 | 第31-55页 |
| 3.1 理论基础及专家系统工具Jess | 第31-36页 |
| 3.1.1 模糊数学理论基础 | 第31-33页 |
| 3.1.2 专家系统工具Jess | 第33-36页 |
| 3.2 溶解氧的模糊专家控制 | 第36-44页 |
| 3.2.1 模糊专家控制器 | 第36-38页 |
| 3.2.2 溶解氧模糊专家控制器的设计 | 第38-43页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第43-44页 |
| 3.3 溶解氧的调控策略 | 第44-50页 |
| 3.3.1 养殖水体中溶解氧变化规律 | 第44-45页 |
| 3.3.2 溶解氧调控策略分析 | 第45-46页 |
| 3.3.3 溶解氧专家调控策略及实现 | 第46-50页 |
| 3.4 泛塘预测策略及其实现 | 第50-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 系统设计与实现 | 第55-73页 |
| 4.1 系统总体框架 | 第55-59页 |
| 4.1.1 云服务平台 | 第55-56页 |
| 4.1.2 网络拓扑结构 | 第56-59页 |
| 4.2 系统硬件 | 第59页 |
| 4.3 系统软件 | 第59-68页 |
| 4.3.1 服务器端软件设计 | 第60-61页 |
| 4.3.2 网关软件设计 | 第61-64页 |
| 4.3.3 无线传感网软件设计 | 第64-68页 |
| 4.4 测试与分析 | 第68-72页 |
| 4.4.1 功能测试与客户端兼容性测试 | 第68-69页 |
| 4.4.2 并发测试 | 第69-70页 |
| 4.4.3 实时性能测试 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第73-74页 |
| 5.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录1 Jess中专家经验的知识表示 | 第79-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第91页 |
