[发明专利]一种活鱼养殖水质等级的评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及水产养殖领域，具体涉及一种智能的活鱼养殖水质等级的评价方法。 

背景技术

我国是一个水产大国，水产养殖技术水平基本代表了发展中国家的水平和发展方向，主要特点是，规模大，但仍以池塘自然生态条件下的养殖方式居多。在池塘自然生态条件下进行鱼类养殖，池塘水质的质量成了制约鱼类生存，养殖产量的重要因素。近几年来，我国正在不断地加强对池塘养殖水质质量的监控，以保证鱼类能够在一个适合的水质条件下生存，从而能够提高我国水产品养殖质量。为了能够对池塘水质进行很好的监控，需要对池塘水质做出明确的评价标准，然而在现实生活和生产之中，我国只对地下饮用水和工业污水有着明确的划分等级，同时在池塘养殖过程之中，水质的好坏和很多因素相关，其中包括了不同鱼类自身的体质因子，季节，地理位置，周围环境等等因素的影响，要对池塘养殖水质做出明确的等级划分是非常困难，而且是很不现实的，从而也给池塘水质质量监控带了一定的困难。 

随着近几年我国对水产品养殖重视度加大之后，国内很多学者针对这个问题做出了很多研究。文献1(水质评价中的指标权重与隶属度转换算法，Journal of Lanzhou University of Technology，Vol.35No.1，Feb.2009)分析现有评价方法中最优权、超标权及专家权用于水质评价的缺陷，从目标分类角度出发，提取指标对样本分类所作贡献的量化值，定义指标区分权，给出指标隶属度到样本隶属度的转换算法，但是此类算法主要针对从目标分类的角度出发进行的等级评判，然而要在评判之前得到水质的目标分类，也就是水质的具体划分等级是很不现实，这种方法往往只适合那些已经有了明确的等级目标分类的水质才能进行评判。文献2(基于LM-BP算法的综合水质评价研究，水资源研究，Vol.25No.1，March2004)提出了一种基于神经网络的评价方法，以分类好的等级数据作为训练样本，通过训练好的网络去评价水质的具体等级，这类方法和文献1都有一样的弊端，就是做出评价之前都要得到具体的评价等级划分，所以文献2也不适用。文献3(池塘水质智能决策支持系统研究，王瑞梅，学位论文，Jun2003)提出了一种专家意见评价方法，通过不断地咨询专家们的意见得到不同水质因子的不同分类等级，从而构成了一个详细的分类等级表，再通过这个分类等级表对池塘水质进行等级评判。 

文献3中提出的方法确实能够解决池塘水质等级分类表难生成的困难，但是也给专家们 带来很重的负担，同时也给水质分类等级加上了很多主观因素，水质等级评价的过程也变得越来越臃肿，这时候需要一种更加智能的解决方案。 

发明内容

本发明的目的是提供一种智能的活鱼养殖水质评价方法。通过该方法，不但解决了等级分类困难，等级分类数量多的情况，而且能够智能地得到同意等级下不同水质因子的优劣性，从而能够很好地对池塘水质进行综合地评价。 

本发明的目的是这样实现的： 

1、针对不同的池塘养殖特点，把池塘养殖划分为三中类型，分别是温水鱼养殖，冻水鱼养殖，混水鱼养殖。 

2、在进行评价之前，如图1、2、3所示，通过专家意见得到三种类型鱼在养殖过程之中6项水质因子(水温，PH值，溶解氧，氨氮，亚硫酸盐氮，硫化物)的最佳范围和合适范围。 

3、由于6项水因子的评价都采用区间表示，用区间数表征事物特征更符合科学的严谨性，模糊理论在研究和解决模糊性问题方面有其独特的优势。同时由于不同的区间之间存在一个偏移中心和区间之间不是呈现基本的线性关系，所以其不能直接使用传统的梯形隶属函数构建评价模型，同时调查，水因子越接近某个区间的，其对整个水质因子的综合影响越为重要，那么其得到的其值越趋近，所以根据这一特点，本文提出复合高斯梯形隶属函数构建活鱼水质评价模型。根据复合高斯梯形隶属函数计算得到每条水质信息之中6个水质因子的隶属值，也可称评分值。