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申请/专利权人：江苏省东辛农场水产养殖有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于大数据的智能淡水养殖清理方法及系统，包括：获取淡水养殖水池的养殖环境数据、水质数据、养殖生物活动，养殖环境数据不处于预设的标准环境数据范围内时，对淡水养殖水池进行养殖环境调节，否则根据水质数据对淡水养殖水池进行水质分析，得到水质指数，当水质指数低于预设的水质指数阈值时，发出预警信息，对淡水养殖水池进行清理，否则根据活动数据生成饲喂方案对所述养殖生物投放饲料。本发明还提出一种基于大数据的智能淡水养殖清理系统。本发明可以提高淡水养殖的效率。

主权项：1.一种基于大数据的智能淡水养殖清理方法，其特征在于，所述方法包括：获取淡水养殖水池的养殖环境数据，获取淡水养殖水池的水质数据，以及获取淡水养殖水池中养殖生物的活动数据；若所述养殖环境数据不处于预设标准环境数据范围内，则根据所述标准环境数据范围对所述淡水养殖水池进行养殖环境调整；若所述养殖环境数据处于所述标准环境数据范围内，则利用所述水质数据与公开水质数据集合中的数据进行相似度匹配，得到样本水质数据；对所述水质数据进行特征提取，得到水质数据特征，以及对所述样本水质数据进行特征提取，得到样本水质数据特征；利用水质分析模型根据所述水质数据特征对淡水养殖池进行水质分析，得到水质指数，以及利用所述水质分析模型根据所述样本水质数据特征对淡水养殖池进行水质分析，得到样本水质指数；计算所述水质指数与所述样本水质指数的样本梯度值；根据所述样本梯度值确认所述水质指数；若所述水质指数小于预设的水质指数阈值，则发出预警信息，并利用预先设定清理方案对淡水养殖水池进行清理；若所述水质指数大于或等于预设水质指数阈值，则根据所述活动数据生成饲喂方案，根据所述饲喂方案对所述养殖生物投放饲料；所述利用预先训练的水质分析模型根据所述水质数据对淡水养殖水池进行水质分析，得到水质指数之前，所述方法还包括：获取预设数量的公开的养殖场淡水养殖的水质数据，得到公开水质数据集合；对所述公开水质数据集合进行特征提取，得到公开水质数据特征；创建神经网络模型，初始化所述神经网络模型的权重参数以及偏置项；利用所述神经网络模型根据所述公开水质数据特征对淡水养殖池进行水质分析，得到第一水质指数；计算所述第一水质指数与所述公开水质数据集合中预置的标准水质指数的梯度值；根据所述梯度值对所述神经网络模型的学习率进行调整；根据所述梯度值以及调整后的学习率调整所述神经网络模型的权重参数后，重新执行上述利用所述神经网络模型根据所述公开水质数据特征对淡水养殖池进行水质分析的步骤，得到第二水质指数；计算所述二水质指数与所述标准水质指数的损失值；若所述损失值大于或等于预设的损失值阈值，则根据所述损失值利用反向传播算法调整所述神经网络模型的权重参数和偏置项后，重新执行上述利用所述神经网络模型根据所述公开水质数据特征对淡水养殖池进行水质分析，得到第一水质指数的步骤；若所述损失值小于预设的损失值阈值，则确认模型训练完成，得到水质分析模型；所述利用所述水质分析模型根据所述水质数据特征对淡水养殖池进行水质分析，得到水质指数，包括：利用所述水质分析模型对所述水质数据特征进行数据转换处理，得到特征矩阵；利用所述水质分析模型通过卷积层对所述特征矩阵进行卷积操作，得到卷积特征；利用所述水质分析模型通过池化层对所述卷积特征进行最大池化操作，得到池化特征；利用所述水质分析模型通过全连接层根据所述池化特征对淡水养殖池进行水质分析，得到水质指数。

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