【摘 要】
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为了提高食用菌菇房环境监测水平,降低菇房异常环境发生造成的食用菌生产损失,抛弃了常用的阈值方法判断菇房异常环境,提出一种基于前向模糊推理的菇房异常环境推理方法,该方
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,国家农业信息化工程技术研究中心
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为了提高食用菌菇房环境监测水平,降低菇房异常环境发生造成的食用菌生产损失,抛弃了常用的阈值方法判断菇房异常环境,提出一种基于前向模糊推理的菇房异常环境推理方法,该方法首先通过物联网技术对菇房环境进行实时数据采集,通过数据预处理方法去除原始感知数据中的异常值,采用加权平均法的数据融合技术融合同一菇房内多传感器数据,通过前向模糊推理方法对菇房异常环境进行推理。最终设计和实现了菇房异常环境预警系统,该系统采用B/S的系统架构,可方便用户随时随地查看菇房环境情况,接收异常环境预警信息。系统在经过一段时间的测试运行
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