基于卷积神经网络的智慧大棚监控系统的研究

来源 :沈阳理工大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:conanjunn
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以往的各种温室大棚监控系统因为众多因素的限制,不能很好的通过自动控制来维持大棚内的环境始终保持在植物所需的最适宜范围内,本文采用卷积神经网络融入智能控制系统,对温室大棚进行控制。本文的重点在于对大棚参数数据的运用,在处理大棚数据的时候,由于7种温室参数渐变出现,数据量大且特征不明显,导致对数据的处理以及优化算法的选择成为了难题。本文在系统地研究了卷积神经网络的结构以及训练算法后,采用cntk深度学习框架搭建卷积神经网络训练平台。文中首先对卷积神经网络的发展史进行了介绍,包括应用领域及特点等等。其次介绍了训练数据的获取方式以及输入数据整合。然后分析了神经网络的整体结构以及涉及到的各种优化算法,并且成功配置网络训练环境,列举了5种网络结构的训练结果,选取最适宜的网络结构与温室大棚结合,并且进行结果测试与分析总结。经实验证明,基于卷积神经网络的智慧大棚监控系统在处理复杂环境控制方面优势明显,适应性强。
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