基于新型物联网的蚕室环境管理系统设计与应用
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摘要
从江苏省养蚕、制种生产环境调控和物联网技术应用的现状出发,针对现有农业模式的弊端以及农业物联网控制环节的滞后性,设计一种基于深度学习的物联网蚕室环境管理系统。利用神经网络结合CNN深度学习算法对数据样本不断学习训练,除了实现远程智能控制、信息共享外,最重要的是不仅实现了对蚕桑环境因子的进一步精确整定,还提高了整个系统的快速响应能力以及鲁棒性。
Starting from the current situation of sericulture, seed production environment regulation and the application of IoT in Jiangsu Province, aiming at the drawbacks of the existing agricultural model and the lag of the control link of the IoT in agriculture, this paper designed an IoT silkworm room environment management system based on deep learning. We used neural network combined with CNN deep learning algorithm to train data samples continuously to realize remote intelligent control and information sharing. The most important thing is not only to achieve further precise tuning of environmental factors in silkworm room, but also to improve the rapid response ability and robustness of the whole system.
Starting from the current situation of sericulture, seed production environment regulation and the application of IoT in Jiangsu Province, aiming at the drawbacks of the existing agricultural model and the lag of the control link of the IoT in agriculture, this paper designed an IoT silkworm room environment management system based on deep learning. We used neural network combined with CNN deep learning algorithm to train data samples continuously to realize remote intelligent control and information sharing. The most important thing is not only to achieve further precise tuning of environmental factors in silkworm room, but also to improve the rapid response ability and robustness of the whole system.
引文
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