基于机器学习的智能养蚕管理系统设计

孙孝龙　吴德余　徐森　施建军

摘要 目前，养蚕生产面临劳动力紧张、设备陈旧、技术滞后、标准不一等问题，特别是管理养蚕环境和操作技术的方式仍然存在不足，因此不能满足产业化、智能化现代农业的发展需求。依托农业物联网实时记录、监控养蚕环境因子和家蚕生长发育状态，利用机器学习算法不断学习、训练得到一个预测模型，该模型可结合养蚕生产实景，能准确理解养蚕环境、家蚕生长发育状态和生产场景，实时调节环境因子、输出技术方案，能达到优质、高效、精准养蚕生产。

关键词 机器学习;智能养蚕管理系统;系统设计

中图分类号 S 126文献标识码 A文章编号 0517-6611（2020）23-0260-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.23.068

Design of Intelligent Sericulture Management System Based on Machine Learning

SUN Xiao-long1， WU De-yu1， XU Sen2 et al

（1. Yancheng Bioengineering Branch of Jiangsu Union Technical Institute，Yancheng， Jiangsu 224051; 2.School of Information Engineering， Yancheng Institute of Technology， Yancheng， Jiangsu 224007）

Abstract At present， sericulture production has the problems of labor shortage， obsolete equipment， obsolete technology and different standards， especially the ways of managing the environment and operating techniques for silkworm rearing. Therefore， sericulture production could not meet the development requirements of industrialization and intelligent modern agriculture. We relied on real-time recording of agricultural Internet of Things， monitored silkworm rearing environmental factors， growth and development status of silkworm， and finally obtained a prediction model by using machine learning algorithm to learning and training. Combining with silkworm rearing to produce real scene， this model could accurately understand the environment of sericulture， growth and development status of silkworm and production scene， adjust real time environmental factors and output technical solution， which could achieve high quality， efficient and accurate sericulture.

Key words Machine learning;Intelligent sericulture management system;System design

农业智能管理需要对生物环境的温度、湿度、气体、光照以及生物生长发育状态等主要参数进行精准调节和合理保护。传统养蚕生产模式依靠人工对蚕室环境温度、湿度、光照、气体以及家蚕生长发育状态等进行观察、调控和监管，经常会出现环境因子波动幅度大、过程记载不清、操作技术偏差、管理失控等生产事故，严重影响养蚕产业的发展质量。机器学习由神经网络发展而来，是深度学习形式的具体表现。近年来，在大数据技术应用快速发展背景下，机器学习逐渐颠覆了在语音识别、图像识别、场景辨别、文本理解等相关领域算法的设计思路。机器学习通过深度卷积神经网络应用，对散落在不同场景下碎片化、非结构化的文字、图片、声音、视频等数据应用深度学习，对目标对象的特征进行刻画，为管理流程的优化、管理效率的提高提供了新的内生动力[1-3]。……