水产养殖是提高鱼类食物或者渔业资源的有效途径。近些年,差不多50%的海鲜源自水产养殖,并以每年大约9%的增长率增长。然而在水产养殖过程中,由于技术和资源利用不当,造成差不多有60%的饲料被浪费。合适的水产养殖管理,例如:水质管理、鱼类喂食管理、鱼病诊断管理和技术资源的有效利用等能有效解决以上问题。针对水产养殖中的鱼类生长所采用的传感技术、无线传感网络、监控系统、机器视觉以及建模策略已不再新颖。大多数与建模相关的文章多与多因子缺省数学模型相关,技术相关的文章缺少整合系统。因此,本文的目的是研究与讨论影响采食量建模的因子,并以信息融合的方式整合在水产养殖中应用的技术。此外,基于对声波压力数据的时间序列分析,构建依据鱼类生物量探索水情变化的软件系统。本文简要地确定并描述了当前的采食量建模发展现状,并概述传感器技术、机器视觉技术在水产养殖方面的应用,例如水质、鱼类行为、鱼病、废弃物管理。作者提出环境因子、营养因素、饲养因素、生理学因素是影响采食量所需考虑的重要因素,并以此为依据对饲养策略进行建模,以更有助于鱼类的生长。作者同时提出了基于传感器与机器视觉,对多方面的水产养殖因素例如水质、鱼类投喂、鱼类行为、鱼病诊断与废弃物管理的进行融合。此外,在实验室环境下设计的监控系统已被用于研究鱼类生物量对声波压力频率、振幅、周期的影响。我们采用声波压力传感器、模拟接收器(示波器)与软件程序flukview来检测在水产养殖用箱体中的波动现象。另外,文章还对在有鱼、无鱼状态下的时间函数的参数进行了对比与数理统计。同样地,以统计学的方式解释了基于不同音程的离差测量(MOD)以及中心趋势测量(MCT)结果。本研究证明了声频测量是一种简单而有效的集约化水产养殖环境分析工具。相对于在空气中传播,声波信号在水中传播迅速,因此可以通过声波压力频率测量出来。本研究成果是对基于声波压力测量来控制饲养废弃物、高效饲养来提高水产养殖鱼类生长的创新。本研究在结论部分对使用声波压力测量的需求、以及集成声波技术与机器视觉技术的混合系统进行了展望。