浙江太末农业科技有限公司

采集实验池的氨氮，亚硝酸盐，PH值，溶解氧，NTU（浊度），氢浓度，盐度，流速等数据，监测减脂率的变化，评估环境条件对富氢水鱼养殖的影响，构建富氢水鱼品质与环境参数关联的深度网络模型，为基于数据驱动的环境智能调控方法提供有效的数据支持，同时可将优化经验应用于外部环境，形成富氢鱼养殖环境的多维度感知与控制，促进富氢水鱼产业向科学、高效、模式可移植的方向发展。1、采用氨氮检测仪器、亚硝酸盐检测仪器、PH酸碱值检测仪器、溶氧检测仪器、浊度检测仪器，建立指标即时检测，构建大数据平台，分层分布式系统结构，实现氨氮，亚硝酸盐，PH值，溶解氧，NTU（浊度），氢浓度等多维数据的全方位感知传输；2、利用数据收集整理分析技术对采集到的氨氮（指标数值低于0.6），亚硝酸盐（指标数值低于0.2），PH值（指标数值7.2-8.5），溶解氧（指标数值高于6mg/h），NTU（浊度，指标数值低于30NTU），氢浓度，盐度，流速等数据进行处理和合并，完成数据预处理以提高数据质量并实现多源数据融合，调控分析减脂率的数据变化，利用人工智能和深度学习在数据挖掘及信息特征提取上的优势，从海量实验样本数据中学习富氢水鱼生长质量与氨氮，亚硝酸盐，PH值，溶解氧，NTU（浊度），氢浓度，盐度，流速，减脂率等多源环境参数间的复杂高维关联，结合时间序列分析方法，构建鱼类品质与环境参数关联的深度网络模型；以上算法中提到的数据均在数据结构中体现，并采用深度强化学习方法和优化控制算法在数字空间实现环境参数的控制与优化。3、为富氢水鱼养殖环境提供数据支撑，增加富氢水鱼产量，实现养殖模式可复制