摘要
本发明涉及一种基于人工智能的教学用农业管理平台控制方法及平台,通过采集平台的育苗环境数据及控制器参数,结合深度学习模型对发芽率和幼苗生长状态的精准预测,生成推荐的目标环境参数,根据目标环境参数,结合控制器运行信息与静态控制器属性,PID控制算法优化控制器运行参数,实时调节育苗环境最优化;学生通过手动编程控制控制器,平台记录学生的控制参数和控制器运行结果,将学生控制结果与深度学习模型推荐的参数进行对比,评估差异指标,学生通过查看比对结果和系统建议,调整控制逻辑,改进设备操作策略。学生不仅可以通过编程手动控制设备,还能通过与深度学习模型推荐结果的对比,直观了解深度学习的优化能力和原理,从而提高学生解决复杂农业问题的能力,推动智能农业人才的培养。
技术关键词
农业育苗
育苗环境
PID控制算法
深度学习图像识别
深度学习模型
风扇运行时间
时间序列预测模型
构建图像特征提取模型
卷积神经网络提取
生成历史数据
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