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1、水产养殖管理专家系统与决策支持解决方案3.3.1 水产养殖管理存在问题与发展趋势水产养殖管理专家系统是指采用智能信息处理技术、先进传感技术、智能传输技术，通过对养殖水质及环境信息的智能感知，安全可靠传输，智能处理以及控制机构的智能控制，实现对水质和环境信息的实时在线监测、异常报警与水质预警和智能控制，健康养殖过程精细投喂，疾病实时预警与远程诊断。水产养殖管理专家系统是通过信息技术改变传统水产养殖业存在的养殖现场缺乏有效监控手段、水产养殖饵料和药品投喂不合理、水产养殖疾病频发等问题，促进水产养殖业生产方式转变，提高生产效率55。1. 存在问题我国是水产养殖大国，水产品总量连续20余年位居世界第1
2、位， 水产养殖业在改善民生，增加农民收入方面发挥了重要作用。当前我国已进入由传统渔业向现代渔业转变的关键时期，现代渔业要求养殖模式由粗放式放养向精细化喂养转变，以工厂化养殖和网箱养殖为代表的集约化养殖模式正逐渐取代粗放式放养模式，但集约化养殖模式需要对水产养殖环境进行实时调控、对养殖过程饵料投喂和用药进行科学管理、对养殖过程疾病预防预警进行科学管控，这需要以信息化、自动化和智能化技术为保障，其中，人工智能技术可以有效地提升现代水产养殖业的信息化、自动化、智能化水平。水产养殖管理专家系统包括水产养殖环境监控模块、精细喂养决策模块、疾病预警与远程诊断模块、生产管理信息化模块四部分内容。（1）水产养
3、殖环境监控模块主要指通过物联网技术，实现对水质和环境信息的实时在线监测、异常报警与水质预警。从而保持水质稳定，为水产品创造健康的水质环境。其中，智能感知和优化控制模型是实现智能监控的关键技术。（2）精细喂养决策模块通过建立养殖品种的生长阶段与投喂率、投喂量间定量关系模型，实现水产品的按需投喂，从而降低饵料损耗， 节约成本。该部分关键技术是饲料配方模型和精细投喂模型，重点解决“喂什么、喂多少、何时喂”的问题。（3）疾病预警与远程诊断系统是基于水环境因素和非水质环境因素，对水产疾病进行实时预警和远程诊断。该部分的核心问题是预警及时有效，疾病诊断自动准确。（4）生产智能管理子系统主要是将大数据技术应
4、用到水产生产中，通过对生产、经营数据进行分析，给水产养殖提供决策依据。目前，在各专家系统中，存在着“数据丰富，知识贫乏”的问题，因此， 生产经营数据分析模型一直是本领域的研究重点和热点。经过多年的研究，水产养殖管理专家系统已初步形成了从关键技术研究、产品研发、平台建设、应用示范为一体的发展技术路线56。目前我国水产养殖管理专家系统所存在的挑战主要表现在农业物联网关键技术不成熟、产业化程度低、标准规范缺失等方面。2. 发展趋势利用信息技术实现水产养殖健康养殖过程信息化监测、科学化管理、智能化决策、自动化控制是现代渔业未来发展趋势，如何提高信息感知的精度、完善精细投喂知识库、扩展疾病预警与诊断在不
5、同养殖类型中的应用是信息化技术水产养殖领域应用的关键。采用信息技术，实现水产养殖全程信息可测、可控，健康养殖过程精细化喂养， 疾病实时预警与网络化远程诊断，提高水产养殖生产管理效率，降低养殖风险，促进传统生产方式转变，实现水产养殖高效、安全、健康、环保和可持续发展必将成为水产养殖业未来发展趋势。从技术角度看，水产养殖管理专家系统是多种技术的协同工作， 涵盖了身份识别、物联网架构、通信、传感器、搜索引擎、信息安全、信号处理和电源与能量存储等关键技术。将朝着规模化、协同化和智能化方向发展。需要更深入的感知、更全面的互联互通、更深入的智慧服务和更优秀的集成。3.3.2 水产养殖环境监控水产养殖环境监
6、控是解决我国现有的水产养殖场缺乏有效信息监测技术和手段，水质在线监测和控制水平低等问题。其主要功能是保持水质稳定，为水产品创造健康的水质环境。水产养殖环境监控在我国一些大型的集约化养殖场已有一定的应用基础57,58。水产养殖环境监控系统通常由智能水质传感器、水产养殖无线监控网络和水质智能调控模块组成。其中结构如下图3-1所示。 无线溶解氧控制器GPRS远程接入点无线控制终端增氧机电控箱增氧设备用户短信浏览WEB浏览WAP浏览GPRS远程监控中心WSN无线接入点现场监控中心传感器和采集节点 图 3-1 水产养殖环境监控模块 目前的传感器多采用智能传感器，智能传感器多采用IEEE1451 智能传感
7、器设计思想，使传感器具有自识别、自标定、自校正、自动补偿功能；智能传感器还具有自动采集数据并对数据进行预处理功能，双向通讯、标准化数字输出等其他功能。无线传感网络可实现2.4GHz短距离通讯和GPRS通信，现场无线覆盖范围3公里；采用智能信息采集与控制技术，具有自动网络路由选择、自诊断和智能能量管理功能59。在水产养殖中水质是水产养殖最为关键的因素，水质好坏对水产养殖对象的正常生长、疾病发生甚至生存都起着极为重要的作用，因而在水产养殖场的管理中，水质管理是最为重要的部分。水质智能调控系统通过对水产养殖物联网实时监测溶氧、温度、pH、盐度、水温、气压、空气温湿度、光照数据进行分析，揭示水质参数变
8、化趋势及规律，采用智能算法实现对水质溶解氧等参数变化趋势进行预测预警，以解决水质参数预测的难题。3.3.3 精细喂养决策精细喂养决策是根据各养殖品种长度与重量关系，通过分析光照 度、水温、溶氧量、浊度、氨氮、养殖密度等因素与鱼饵料营养成分 的吸收能力、饵料摄取量关系，建立养殖品种的生长阶段与投喂率、 投喂量间定量关系模型，实现按需投喂，降低饵料损耗，节约成本。 精细喂养决策的核心技术主要包括：饲料配方优化模型和精细喂养决策。饵料配方优化模型是通过分析不同养殖对象在不同生长阶段对营养成分的需求情况，在保证养殖对象正常生长所需养分供给的情况下，根据不同原材料的营养成分及成本，采用遗传算法、微粒群等
9、优化设计方法，优化原材料配比，降低饵料成本。目前大型的水产养殖企业已有比较成熟的配方和模型。精细喂养决策模型主要根据各养殖品种长度与重量关系，光照度、水温、溶氧量、浊度、氨氮、养殖密度等因素鱼饵料营养成分的吸收能力、饵料摄取量关系，研究不同养殖品种的生长阶段与投喂率、投喂量间定量关系模型。目前主要有一些海珍品的投喂模型。3.3.4 疾病预警和远程诊断疾病预警主要包括分为水环境预警模块和非水环境预警模块两部分。水环境预警模块通常采用的方法是利用专家调查方法，确定集约化养殖的主要影响因素为溶氧、水温、盐度、氨氮、pH、等水环境参数为准的预测预警。对于每一个影响因子，根据专家调查的方法， 综合多个水
10、产养殖专家的意见，来确定每个水质参数的无警、中警、重警的边界点，进而确定每一个警级的区间。水环境趋势预警模块是利用数据挖掘模型，根据当前水环境各个参数数值，预测两个小时或三个小时后的水环境各个参数数值，然后再利用状态预警的方法得出两个小时和三个小时后的警级大小和预警预案。非水环境预警模块是通过对饵料质量、鱼体损伤等因素的评价，确定当前的警级大小和预警预案。其中鱼体损伤根据无损伤、轻损伤和重损伤所占百分比来确定此因素的警级区间，而其他因素则同样按专家调查方法确定每个因素的警级区间，非水环境预警主要是对单因子进行评价，当某一个因素超过确定的警限就输出相应的预警预案。用户诊断推理模块案例诊断数学诊断
11、案例维护数学诊断知识维护案例库知识库用户界面图 3-2 疫病诊断流程如图3-2所示，疾病诊断通过案例诊断和数值诊断，对疾病进行综合推理并得出结论，最后将诊断结果返回给用户。其中，案例诊断与数学诊断方法所用到的知识信息分别的从案例库和数值诊断知识库中得到。3.3.5 水产生产智能管理水产养殖智能管理是将大数据技术应用到水产生产中，针对水产品养殖、经营过程中存在的问题，采用数据挖掘、指数预警、统计预警和模型预警等方法，构建预测分析和预警模型，为管理者和养殖户提供生产和销售决策支持。在生产方面主要包括上面已经提到的精细投喂、环境控制等功能，在经营方面主要包括市场价格预测、个性化服务等功能。目前，各专家系统中，普遍存在着“数据丰富，知识贫乏”的问题，因此，生产智能管理的广泛研究一直是研究重点和热点。