该文主要探讨了在人工智能和深度学习背景下,如何利用先进的技术设计一个规模化养猪场群体母猪的精细饲喂控制系统。该系统旨在通过精准管理和优化饲喂策略,提高养猪业的效率和经济效益。
首先,硬件设计中考虑了抗干扰措施,这对于在复杂的农业环境中稳定运行至关重要。文中提到的硬件设计包括选择合适的开发工具、程序主循环流程的设计以及读写器的软件设计。通信协议的制定确保了设备间的数据传输准确无误,防冲突指令则避免了多个设备同时操作时的混乱。MCU(微控制器)主程序设计是硬件部分的核心,它负责处理数据采集和设备控制。
然后,文章深入介绍了系统采用的模糊控制建模。模糊控制是一种基于不精确或模糊信息的控制方法,适合处理不确定性和非线性问题。文中概述了模糊控制的发展、应用及其数学基础,包括模糊集合、模糊关系运算和模糊逻辑推理。在系统模糊控制器的建立过程中,明确了模糊控制器的结构,确定了模糊变量的赋值表,建立了模糊推理规则,并构建了模糊控制量查询表,这些步骤都是为了实现对母猪饲喂的精细化管理。
接着,文章讨论了母猪精细饲喂管理系统的软件开发。软件设计涵盖了总体分析、功能模块划分、开发工具的选择、数据库设计等。数据库表的建立和ADO数据访问技术确保了数据的有效存储和访问。串口通信控件用于设备间的通信,而各种功能模块界面如系统主界面、采食信息记录、母猪生产管理模块和数据分析决策模块,则提供了用户友好的交互体验,帮助管理者监控和分析猪群的饲养状况。
最后,文章总结了研究工作,强调了系统在提高养猪效率、降低成本和实现智能化养殖方面的贡献,并对未来可能的研究方向进行了展望。这篇论文不仅展示了将人工智能和深度学习应用于农业实践的可能性,也为规模化养猪场的现代化管理提供了理论和技术支持。
综上所述,本文研究的人工智能和深度学习在养猪场中的应用,特别是在母猪精细饲喂控制系统的开发,是农业领域科技进步的重要体现。通过软硬件结合的方式,实现了对母猪饲养的智能化管理,有助于提升养猪业的整体效益,对于推动我国农业现代化和可持续发展具有积极意义。