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一种利用复合极限学习机神经网络控制温室环境方法

发明专利无效专利

申请号：CN201810764208.9
申请人：沈阳大学
申请日：2018-07-12
主分类号：G05D27/02
公开（公告）日：2018-12-11
公开/公告号：CN108983849A

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摘要：一种利用复合极限学习机神经网络控制温室环境方法，涉及一种控制温室环境方法，所述方法搜集样本数据，将不同时间的各个偏差数据对应的控制调节量作为极限学习机网络的样本输出数据；将归一化处理后的样本数据分别用于对各神经网络进行训练；建立BP神经网络控制模型；利用复合极限学习机网络控制模型对温室环境进行控制：将求得的各个神经网络的加权系数带入复合极限学习机网络模型，利用该复合极限学习机网络控制模型计算出控制调节量各数值进行反归一化处理，便得到温室控制参数。应用于温室环境参数的控制中，依据农作物生长的规律，实现了对温室环境参数的智能控制，实现了对温室农作物生长环境的精确控制，提高了温室农作物的产量和品质。

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