專利名稱：一種活魚養殖水質等級的評價方法
技術領域：
本發明涉及水產養殖領域，具體涉及一種智能的活魚養殖水質等級的評價方法。
背景技術：
我國是一個水產大國，水產養殖技術水平基本代表了發展中國家的水平和發展方向，主要特點是，規模大，但仍以池塘自然生態條件下的養殖方式居多。在池塘自然生態條件下進行魚類養殖，池塘水質的質量成了制約魚類生存，養殖產量的重要因素。近幾年來，我國正在不斷地加強對池塘養殖水質質量的監控，以保證魚類能夠在一個適合的水質條件下生存，從而能夠提高我國水產品養殖質量。為了能夠對池塘水質進行很好的監控，需要對池塘水質做出明確的評價標準，然而在現實生活和生產之中，我國只對地下飲用水和工業污水有著明確的劃分等級，同時在池塘養殖過程之中，水質的好壞和很多因素相關，其中包括了不同魚類自身的體質因子，季節，地理位置，周圍環境等等因素的影響，要對池塘養殖水質做出明確的等級劃分是非常困難，而且是很不現實的，從而也給池塘水質質量監控帶了一定的困難。隨著近幾年我國對水產品養殖重視度加大之后，國內很多學者針對這個問題做出了很多研究。文獻I (水質評價中的指標權重與隸屬度轉換算法，Journal of LanzhouUniversity of Technology, Vol.35N0.1, Feb.2009)分析現有評價方法中最優權、超標權及專家權用于水質評價的缺陷，從目標分類角度出發，提取指標對樣本分類所作貢獻的量化值，定義指標區分權，給出指標隸屬度到樣本隸屬度的轉換算法，但是此類算法主要針對從目標分類的角度出發進行的等級評判，然而要在評判之前得到水質的目標分類，也就是水質的具體劃分等級是很不現實，這種方法往往只適合那些已經有了明確的等級目標分類的水質才能進行評判。文獻2 (基于LM-BP算法的綜合水質評價研究，水資源研究，Vol.25N0.1，March2004)提出了一種基于神經網絡的評價方法，以分類好的等級數據作為訓練樣本，通過訓練好的網絡去評價水質的具體等級，這類方法和文獻I都有一樣的弊端，就是做出評價之前都要得到具體的評價等級劃分，所以文獻2也不適用。文獻3 (池塘水質智能決策支持系統研究，王瑞梅，學位論文，Jun2003)提出了一種專家意見評價方法，通過不斷地咨詢專家們的意見得到不同水質因子的不同分類等級，從而構成了一個詳細的分類等級表，再通過這個分類等級表對池塘水質進行等級評判。文獻3中提出的方法確實能夠解決池塘水質等級分類表難生成的困難，但是也給專家們帶來很重的負擔，同時也給水質分類等級加上了很多主觀因素，水質等級評價的過程也變得越來越臃腫，這時候需要一種更加智能的解決方案。
發明內容
本發明的目的是提供一種智能的活魚養殖水質評價方法。通過該方法，不但解決了等級分類困難，等級分類數量多的情況，而且能夠智能地得到同意等級下不同水質因子的優劣性，從而能夠很好地對池塘水質進行綜合地評價。
本發明的目的是這樣實現的:1、針對不同的池塘養殖特點，把池塘養殖劃分為三中類型，分別是溫水魚養殖，凍水魚養殖，混水魚養殖。2、在進行評價之前，如圖1、2、3所示，通過專家意見得到三種類型魚在養殖過程之中6項水質因子(水溫,PH值，溶解氧，氨氮，亞硫酸鹽氮，硫化物)的最佳范圍和合適范圍。3、由于6項水因子的評價都采用區間表示，用區間數表征事物特征更符合科學的嚴謹性，模糊理論在研究和解決模糊性問題方面有其獨特的優勢。同時由于不同的區間之間存在一個偏移中心和區間之間不是呈現基本的線性關系，所以其不能直接使用傳統的梯形隸屬函數構建評價模型，同時調查，水因子越接近某個區間的，其對整個水質因子的綜合影響越為重要，那么其得到的其值越趨近，所以根據這一特點，本文提出復合高斯梯形隸屬函數構建活魚水質評價模型。根據復合高斯梯形隸屬函數計算得到每條水質信息之中6個水質因子的隸屬值，也可稱評分值。4、由于隸屬值是在區間O到I之間，把區間分成五個等級，分別是優，良，中，中下和差，根據隸屬值越靠近中心值，其對評價因子的貢獻值就越大，這也和水質因子中評價性質一樣，水質因子值越接近最佳區間，其代表著水質越好，越接近于合適區間的邊緣，其水質越不好，所以按照上述原因，把五個等級區間分別對應到不同的隸屬度上。如圖4所示，當水質因子的值屬于最佳區間范圍時，得到的隸屬值為1，為了能夠很好地用區間表示等級，把最佳區間范圍的最大和最小邊界值設置為1，所以優的區間為[1，1]，同樣當當水質因子的值屬于合適區間范圍外時，得到的隸屬值為0，為了能夠很好地用區間表示等級，把最佳區間范圍的最大和最小邊 界值設置為0，所以差的區間為
，其他區間分別表示是良
，中
，中下
。這樣就把隸屬度和區間等級聯系起來了。6項水質因子通過復合高斯梯形隸屬函數計算后，分別得到了 6項評分值，6項評分值相加可以得到池塘水質的一個綜合分數，以用來做同一等級下的優劣劃分。同時由于溶解氧有單邊極限性，即溶解氧小于合適范圍左值時才會造成水質污染，溶解氧越大對水質影響越小，所以當溶解氧的取值大于最適右值時，溶解氧不會造成水質污染，這時候把溶解氧值大于最適右值的隸屬等級統統劃分為良。同理氨氮，亞硝酸鹽氮和硫化物也即有單邊極限性，但是其值確是大于合適范圍右值時才會造成水質污染，其值越小對水質影響越小，所以當這三項取值小于最適左值時，溶解氧不會造成水質污染，這時候也把這三項小于最適左值的隸屬等級統統劃分為良。5、由于把每個因子都化為5個等級，這時綜合評價指標就有了 5的六次方中等級劃分可能，給綜合等級評價造成了困難，同時又不能簡單地從綜合評價指標的總體隸屬度值上得到總體的評價等級，這時候我們需要采取一些方法對等級進行進一步劃分。如果我們把六個水質因子分別拆開看的話，確實很難確定其評價等級，因為其組合數據很多，但是從調研的過程之中，發現選取的6項水質因子是在池塘養殖過程中必不可少的水質因子，也成六合一多項水質因子，這時候我們發現其實這六項因子都是對水質評判之中必不可少的，其之間的關系也是很微妙的，而且重要程度也差不多一致，這時候我們如果從總體上看的六項因子也就可以模糊的可以看成一項整體的因子，簡稱μ，但是其這時其表現形式為六項因子出現在五個等級μ = (μ P μ 2 …μ J μ P μ 2，…μ J Sy1U2,…μ 彡5次數了，并且為優，良，中，中下，差在出現在綜合評價指標k中的個數。根據調查和一般性等級分類形式，我們可以根據等級數目得到最終的等級值。如圖5所示，轉換原則如下:當各項水質因子之中，優的個數達到6個的時候，由于其在此時各項因子都達到了最佳狀態，所以可以把這種情況劃分為優；當各項水質因子之中有I項出現了差，也就是差項的個數大于或等于I的時候，這時候表明其中有一項或幾項已經對整體的水質造成了嚴重的污染和影響，所以把這種情況歸為差；當各項水質因子之中良和優的數目達到了大于或等于5個的時候，并且屬于中項的個數小于或等于1，同時中下和差項個數為零，表明水質整體處于良性狀態，所以把此種情況歸為良。當各項水質因子之中，中項或在其上等價數目加起來大于或等于5個，同時中下的數目小于等于1，差項數目為零時，表明水質狀況一般，剩余的一種情況則為中下，也就是中下或在其上等級的數目加起來等于6個時，表明水質已經快接近污染狀態，此時期水質狀態對應為中下。6、根據綜合水質評價值劃分同一等級下的水質因子優劣。
圖1為溫水魚最佳和合適范圍示意2為凍水魚最佳和合適范圍示意3為混水魚最佳和合適范圍不意4為隸屬值和等級轉化關系5為等級評價數目和等級轉化關系6為自動化活魚水質監測系統圖
具體實施例方式本發明提供了一種智能的活魚水質等級的評價方法，其基本基本思想是:通過池塘水質評價模型實時地對獲取到的池塘水質信息進行等級評測，以給池塘工作者提供一個有利的參考，已達到實時監控池塘水質的目的。具體步驟如如圖6所示:1.通過把水質檢測儀置于養殖池塘之中，用來獲得水質中六項水質因子的值，分別是水溫，酸堿度，溶解氧，氨氮，亞硝酸鹽氮和硫化物，假設分別獲得的六項因子的值是sw—value、ph_value、dod—value、nh_value、nah_value、hso_value。2.通過無線傳輸協議，諸如3G，WIFI進行數據傳輸，把數據傳輸到服務器上的數據庫。3.啟動在服務器上的智能活魚水質監控系統實時處理放置在數據庫中的池塘水質信息。4.智能活魚水質監控系統通過專家調查表信息生成專家知識庫，如果專家知識庫已經建立，則根據新增的專家調查表信息重新生成知識庫，假如生成的專家知識庫信息中，水溫的最佳范圍是[sw_best_min, sw_best_max],合適范圍是[sw_min, sw_max];酸堿度的最佳范圍是[ph_best_min, ph_best_max],合適范圍是[ph_min, ph_max];溶解氧的最佳范圍是[dod_best_min, dod_best_max],合適范圍是[dod_min, dod_max];氨氮的最佳范圍是[nh_best_min, nh_best_max],合適范圍是[nh_min, nh_max];亞硝酸鹽氮的最佳范圍是[nah_best_min, nah_best_max],合適范圍是[nah_min, nah_max];硫化物的最佳范圍是[hso_best_min，hso_best_max]，合適范圍是[hso_min, hso_max]；5.通過專家知識庫信息和復合高斯梯度隸屬模型構建池塘水質中各項因子的評價模型，復合高斯梯度隸屬度模型的基本理論和模型原理如下:(I)基本理論定義I設[互，a]，_°o彡互彡a彡+ ο ;[么習，-oo S々S孑幺+oo為區間數。則它們的
加法、乘法運算分別定義如下[α,α\ + [ Γ ]^[α+ ,α + ~ ](I) U [a, a] = [ U a, U a], U 為大于零的吊數 (2)[a, a] X [ , ~b\ = [min {ad, ab, ab, ab)，max {ab, ab, qb, ab) ](3)定義2設[這，a], -< a < + 00 ;[么石]oo<衫孑<+oo為區間數。稱a Sb
可能度為ρ([α, a] < \b, ^]) = max {1- max {{a- ) I {{a-α)Λ-{ - )), \, 0}(4)孫越大，[么習大于[旦，a]的可能性越大；當/<[公^1< [么習)=1時，[么習完全大于[a, a] ;^ρ([￡,α]<[ , >]) =0，[么習完全小于[a, a]。(2)模型原理
設有A1, A2,..，Anl等m個因子，每個因子的值Xi (I彡i彡m)都有一個合適Rimin ki maJ區間和最適合[K best>，ki best_maJ區間,根據合適區間和最適合區間構建復合高斯梯形隸屬函數:
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max.(5)由此池塘水質的六項因子可以分別構成六組復合高斯梯度隸屬模型，每組模型的構建如公式5所示，當水質因子的值處于最適合范圍的時候，得到的隸屬值為I ;當水質因子的值處于合適范圍外時，得到的隸屬值為O ;當水質因子的值處于最適左值與合適左值范圍之間時，構造一個高斯函數，函數的中心為最適左值，函數的方差為最適左值減去合適左值的差。通過高斯隸屬函數算出處于這中間的隸屬值；當水質因子的值處于最適右值與合適右值范圍之間時，構造一個高斯函數，函數的中心為最適右值，函數的方差為合適右值減去最適右值的差。通過高斯隸屬函數算出處于這中間的隸屬值；把經過各自復合高斯梯度隸屬模型得到的隸屬值相加可以得到六項水質因子的一個綜合隸屬值。6.得到六項水質因子的隸屬值和一個綜合隸屬值之后，按區間將隸屬值分成五個等級，分別是優，良，中，中下和差，當隸屬值等于I時，屬于區間[1，I]，處于優等級范圍，當隸屬值屬于
之間時，處于良等級范圍，當隸屬值屬于
之間時，處于中等級范圍，當隸屬值屬于
之間時，處于中下等級范圍，當隸屬值等于O時，屬于區間
，處于差等級范圍同時由于溶解氧有單邊極限性，即溶解氧小于合適范圍左值時才會造成水質污染，溶解氧越大對水質影響越小，所以當溶解氧的取值大于最適右值時，溶解氧不會造成水質污染，這時候把溶解氧值大于最適右值的隸屬等級統統劃分為良。同理氨氮，亞硝酸鹽氮和硫化物也即有單邊極限性，但是其值確是大于合適范圍右值時才會造成水質污染，其值越小對水質影響越小，所以當這三項取值小于最適左值時，溶解氧不會造成水質污染，這時候也把這三項小于最適左值的隸屬等級統統劃分為良。7.六項水質因子經過隸屬值和等級之間轉換關系處理之后，得到了六項水質因子的具體等級值。根據等級數目與等級之間的轉換關系:當各項水質因子之中，優的個數達到6個的時候，由于其在此時各項因子都達到了最佳狀態，把這種情況劃分為優；當各項水質因子之中有I項出現了差，也就是差項的個數大于或等于I的時候，這時候表明其中有一項或幾項已經對整體的水質造成了嚴重的污染和影響，把這種情況歸為差；當各項水質因子之中良和優的數目達到了大于或等于5個的時候，并且屬于中項的個數小于或等于1，同時中下和差項個數為零，表明水質整體處于良性狀態，把此種情況歸為良。當各項水質因子之中，中項或在其上等價數目加起來大于或等于5個，同時中下的數目小于等于1，差項數目為零時，表明水質狀況一般，剩余的一種情況則為中下，也就是中下或在其上等級的數目加起來等于6個時，表明水質已經快接近污染狀態，把此時期水質狀態對應為中下。這樣就可以得到池塘水質最終的具體綜合等級。8.得到池塘水質的具體綜合等級和池塘水質的具體綜合評價值之后，可以根據具體綜合評價值來評判處于同一具體綜合等級下的池塘水質的優劣，當池塘水質的具體綜合等級相同時，具體綜合評價值越高代表池塘水質越好，具體綜合評價值越低代表池塘水質越差。9.通過智能活魚水質測控系統分析處理后，把得到的池塘水質綜合等級和相應的六項水質因子的值以及具體等級值顯示在池塘養殖工作者的客戶機屏幕上，以供池塘養殖工作者對池塘水質環境進一步操作提供參考價值。
權利要求
1.一種活魚養殖水質等級的評價方法，其特征在于: A、采用專家意見的方法，獲得6項水質因子的最佳范圍和合適范圍； B、通過6項水質因子的最佳范圍和合適范圍構建復合高斯梯度隸屬模型，經過模型的分析與計算，得到每項水質因子的隸屬值和一項綜合隸屬值，也稱評價值； C、通過隸屬值與等級劃分轉換關系，得到六項水質因子的具體等級； D、通過等級數目與等級劃分轉換關系，得到整體評價等級值； E、通過綜合隸屬值區別處于同一整體評價等級下水質的優劣。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟B具體包括: B1、復合高斯梯度隸屬模型根據水質因子的最佳范圍和合適范圍來構造的，其模型的包括三部分，左邊一部分為高斯模型，模型的中心為最佳左值，方差為最佳左值與合適左值的差；中間一部分為恒定的值1，取值范圍在合適范圍內；右邊一部分也為高斯模型，模型的中心為最佳右值，方差為合適右值與最佳右值的差。
B2、當水質因子的值處于最適合范圍的時候，得到的隸屬值為I ;當水質因子的值處于合適范圍外時，得到的隸屬值為O ; B3、當水質因子的值處于最適左值與合適左值范圍之間時，構造一個高斯函數，函數的中心為最適左值，函數的方差為最適左值減去合適左值的差，通過高斯隸屬函數算出處于這中間的隸屬值； B4、當水質因子的值處于最適右值與合適右值范圍之間時，構造一個高斯函數，函數的中心為最適右值，函數的方差為合適右值減去最適右值的差。通過高斯隸屬函數算出處于這中間的隸屬值； B5、六項池塘水質因子經過各自的復合高斯梯度隸屬模型分析計算后，得到各自的隸屬值，然后六項水質因子的隸屬值相加得到一個綜合隸屬值。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟C具體包括: Cl、得到六項池塘水質因子的隸屬值后，按區間將隸屬值分成五個等級，分別是優，良，中，中下和差；當隸屬值等于I時，屬于區間[1，1]，處于優等級范圍；當隸屬值屬于
之間時，處于良等級范圍，當隸屬值屬于
之間時，處于中等級范圍;當隸屬值屬于
之間時，處于中下等級范圍；當隸屬值等于O時，屬于區間
，處于差等級范圍； C2、同時由于溶解氧有單邊極限性，即溶解氧小于合適范圍左值時才會造成水質污染，溶解氧越大對水質影響越小，所以當溶解氧的取值大于最適右值時，溶解氧不會造成水質污染，這時候把溶解氧值大于最適右值的隸屬等級統統劃分為良； C3、同理氨氮，亞硝酸鹽氮和硫化物也即有單邊極限性，但是其值確是大于合適范圍右值時才會造成水質污染，其值越小對水質影響越小，所以當這三項取值小于最適左值時，溶解氧不會造成水質污染，這時候也把這三項小于最適左值的隸屬等級統統劃分為良。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟D具體包括: D1、當各項水質因子之中，優的個數達到6個的時候，由于其在此時各項因子都達到了最佳狀態，所以可以把這種情況劃分為優； D2、當各項水質因子之中有I項出現了差，也就是差項的個數大于或等于I的時候，這時候表明其中有一項或幾項已經對整體的水質造成了嚴重的污染和影響，所以把這種情況歸為差； D3、當各項水質因子之中良和優的數目達到了大于或等于5個的時候，并且屬于中項的個數小于或等于1，同時中下和差項個數為零，表明水質整體處于良性狀態，把此種情況歸為良； D4、當各項水質因子之中，中項或在其上等價數目加起來大于或等于5個，同時中下的數目小于等于1，差項數目為零時，表明水質狀況一般，把此種情況歸為中； D5、當各項水質因子之中，中下或在其上等級的數目加起來等于6個時，表明水質已經快接近污染狀態，把此時期水質狀態對應為中下。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟E具體包括:得到池塘水質的具體綜合等級和池塘水質的具體綜合評價值之后，可以根據具體綜合評價值來評判處于同一具體綜合等級下的池塘水質的優劣，當池塘水質的具體綜合等級相同時，具體綜合評價值越高代表池塘水質越好，具 體綜合評價值越低代表池塘水質越差。
全文摘要
本發明涉及一種活魚養殖水質等級的評價方法，其基本思想是針對不同的池塘養殖特點，把池塘養殖劃分為三中類型，分別是溫水魚養殖，凍水魚養殖，混水魚養殖。通過專家意見得到三種類型魚在養殖過程之中6項水質因子(水溫，PH值，溶解氧，氨氮，亞硫酸鹽氮，硫化物)的最佳范圍和合適范圍。采用復合高斯梯形隸屬函數構建活魚水質評價模型，通過模型的分析得到水質各項因子的值，同時通過隸屬值與等級轉化關系表，得到各項水質因子的具體等級，接著通過等級評價數目和等級轉換關系表，最后通過對等級數目表進行分析，得到最終的池塘水質綜合等級評價值。本發明克服了水質等級劃分種類繁多，分類困難的問題，從整體的角度看待6個水質因子，通過等級數目與等級之間的轉化關系巧妙地減低了水質等級劃分的困難性，實現了等級劃分與等級評價的智能性，提高了池塘養殖的效益。
文檔編號G01N33/18GK103217508SQ20131008820
公開日2013年7月24日 申請日期2013年3月19日 優先權日2013年3月19日
發明者常會友, 林海, 馬爭鳴, 路永和, 胡勇軍 申請人:中山大學
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
