摘要
本发明公开了一种利用对虾虾壳发酵物培养海水轮虫的方法,包括如下步骤:S1、对对虾虾壳进行清洗,获得发酵基质;S2、采用多智能体协同强化学习算法动态优化发酵条件;S3、采用混合图卷积神经网络和自适应遗传算法预测发酵最佳完成时间,并通过光谱分析技术提供稀释建议;S4、动态计算稀释比例,混合发酵液与海水;S5、将稀释液倒入轮虫培养池,采用Vision Transformer模型预测轮虫的健康状态并自动调整营养配方或环境条件;S6、通过YOLOv5目标检测模型和摄像头实时监控轮虫密度,保持轮虫在预设的密度范围内;S7、基于非支配排序的多目标进化算法对废弃物处理进行智能管理。本发明采用多智能体协同算法与深度学习技术,实现了海水轮虫智能培养与废弃物优化处理。
技术关键词
海水轮虫
发酵液
多智能体协同
光谱分析技术
资源循环利用率
对虾
图像块
稀释装置
遗传算法
进化算法
强化学习算法
矩阵
废弃物处理过程
参数
卷积神经网络提取
系统实时监测
强化学习策略
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扫描测量方法
激光雷达传感器
传感器组件
多模态
主动结构光
多智能体协同
协同感知方法
异构特征
监督学习算法
协同感知装置
多智能体协同
任务分配策略
匈牙利算法
智能体系统
元素