[发明专利]基于粗糙集理论的南美白对虾白斑病监控预警系统及方法

摘要

本发明提供了一种基于粗糙集理论的南美白对虾白斑病监控预警系统及方法，所述系统包括：警源信息获取模块，用于获取南美白对虾的水质监测数据；预警模型构建模块，用于基于粗糙集理论构建白斑病预警模型；预警模块，用于根据所述警源信息获取模块获取的水质监测数据以及所述预警模型构建模块建立的白斑病预警模型，确定南美白对虾白斑病的预警等级。本发明能够实现对南美白对虾白斑病的预警分析，有利于科学合理的规划养殖，减少养殖损失，增加养殖效益。

主权项

1.一种基于粗糙集理论的南美白对虾白斑病监控预警系统，其特征在于，包括：警源信息获取模块，用于获取南美白对虾的水质监测数据；预警模型构建模块，用于基于粗糙集理论构建白斑病预警模型；预警模块，用于根据所述警源信息获取模块获取的水质监测数据以及所述预警模型构建模块建立的白斑病预警模型，确定南美白对虾白斑病的预警等级；其中，所述警源信息获取模块，具体用于：获取南美白对虾的水质监测数据，其中，水质监测数据包括：水温、溶解氧、盐度、PH值、NH₃浓度和浊度；其中，所述预警模型构建模块，具体用于：建立决策表，其中决策表采用如下的四元组进行描述：DT＝(U,C∪D,V,f)；其中，U为论域，U＝{R1,R2,…,Rn}，n为决策表中的规则数，C为条件属性集，D为决策属性集，V是信息函数f的值域，f是决策表的信息函数；将水质监测数据作为条件属性集C，C＝{水温，溶解氧，PH，NH₃，浊度，盐度}；将预警等级作为决策属性集D，D＝{无警、低警、中警、重警}；其中，所述预警模块，具体用于：利用获取的水质监测数据，根据建立的决策表，采用正向推理的方法对决策规则进行推理，获取南美白对虾白斑病的预警等级；其中，所述系统还包括：更新模块；所述更新模块，用于对所述决策表进行约简处理；其中，所述更新模块具体通过下面的约简算法对所述决策表进行约简处理：S1、依据建立南美白对虾白斑病预警系统的决策表DT差别矩阵的定义建立差别矩阵M_n×n(DT)＝(c_ij)_n×n的下三角矩阵，其中i，j＝1,2,…,n，n为决策表中的规则数；S2、搜索差别矩阵的所有元素，若没有φ，则转到步骤S3，否则退出；S3、搜索矩阵中的所有单属性元素，将其赋值给CORE_C(D)输出：S4、求出包含相对D核的所有可能的属性组合，判断是否满足以下规则：①当c_ij≠φ时，是否有B∩c_ij≠φ，不考虑c_ij＝φ∨‑的情形；②B是否为独立；若满足上述规则，则将其赋给RED_C(D)，遍历所有包含相对D核的属性组合；S5、输出RED_C(D)，算法结束得出最终决策表；对原始决策表进行划分的基础上，得出条件属性集C各参数关于决策属性集D中各参数的重要度；其中以条件属性中的NH₃为高，将论域U中包含此条件属性的规则按预警等级进行划分π(U)₁,π(U)₂,π(U)₃,π(U)₄；代入上面重要度公式可以得出结果；同时，在出现规则集与监测数据无匹配的规则时，就求监测数据的各属性值与预警等级的重要度之和，根据结果来选取重要度高的预警等级，生成新的规则进入规则集。