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文档简介

一种基于物联网和人工智能的智慧农业方本发明提供了一种基于物联网和人工智能集目标温室内的环境参数和作物生长状态数据化为类传感器数据的格式，得到第二结构化数2通过部署在目标温室内的环境传感器和生理参数传感器，实时采对所述环境参数和所述作物生长状态数据进行甄选，检测和去除对所述高精度环境参数和所述高精度作物生长状态数据进行将置信度为1的所述第一结构化数据记为可信结构化数据，对所述可信结构化数据进所述分析并输出所述第一结构化数据的置信度，是基于所述第二从所述第二结构化数据中提取R个监测周期的历史数据，每个监测周期包含N个监测点，每个监测点的数据包含d个监测指标，构建历史数据参考矩阵H，所述矩阵H的维度为RXNxd；计算所述参考矩阵H中各监测指标的均值向量和标准差向量σ,维度均为d，对于新采对所述可信结构化数据进行作物生长趋势预测，得到未来不同时间信结构化数据中的所述品质评估指标数据，来实时预测所述目标温室的作物生长品质等通过数据优化方法，对所述可信结构化数据中的时间序列数据构建3从历史数据到预测值的映射关系为：X(t-n+1)x(t-在所述作物生长趋势预测模型的基础上，增加产量构成因子作为具体地，所述作物产量预测模型采用经典生长模型，包括分段线性函数所述灌溉时间与量，根据所述环境传感器反馈的土壤湿度实时数据，结感知层：用于通过部署在目标温室内的环境传感器和生理4控制层：作为系统核心，负责对采集的所述环境参数与所述作物生数据处理模块：对所述环境参数和所述作物生长状态数据进行数据整合模块：对所述高精度环境参数和所述高精度作物生长状所述分析并输出所述第一结构化数据的置信度，是基于所述第二应用层：接收所述控制层的实施指令，对所述温室环境5[0012]将置信度为1的所述第一结构化数据记为可信结构化数据，对所述可信结构化数6[0015]基于前述方案，所述基于所述第二结构化数据计算所述第一结构化数据的偏离RXNxd；78[0052]图1是本发明实施例提供的一种基于物联网和人工智能的智慧农业方法的流程[0053]图2是本发明实施例提供的一种基于物联网和人工智能的智慧农业系统的结构本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，[0056]附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对9[0060]如附图1所示，本发明实施例1提供了一种基于物联网和人工智能的智慧农业方[0067]所述环境传感器和所述生理参数传感器按照设定的频率实时采集所述目标温室温室的历史传感器实验数据为所述第二结构RXNxd；[0085]i个监测指标的权重系数，xi为所述第一结构化数据x中第i个监测指的参数值，作为所述Z时期生长阶段的所述环境调控参数设置，并下发给硬件控制模块执[0118]在本实施例中，实时采集目标温室内的环境参数和作物生长状态数据并进行甄采集所述目标温室内的环境参数和作物生长理人员提供信息化支撑，在本实施例中，系统设计了基于Web和移动终端的可视化管理界

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