[发明专利]一种基于云平台的水分检测系统

权利要求书

1.一种基于云平台的水分检测系统，其特征在于：所述检测系统由粮仓环境参数采集与控制平台和粮仓环境大数据处理子系统两部分组成，粮仓环境参数采集平台实现对粮仓环境参数检测、调节和监控；粮仓环境参数大数据处理子系统包括多个水分检测模型和检测参数融合模型，实现对粮食的水分进行预测；

粮仓环境参数大数据处理子系统包括多个水分检测模型和检测参数融合模型，多个水分检测模型输出的水分梯形模糊数作为检测参数融合模型的输入，检测参数融合模型输出的水分梯形模糊数作为多个检测点的水分预测值的融合值；

所述水分检测模型包括水分传感器、按拍延迟线TDL、Adaline神经网络模型、多个微分回路、ESN神经网络模型和LSTM神经网络模型，由2个微分算子D相串联构成1个微分回路，每个微分回路的2个微分算子连接端的输出和每个微分回路的输出分别作为ESN神经网络模型的对应的输入；水分传感器的输出作为按拍延迟线TDL的输入，按拍延迟线TDL输出的一段时间的多个水分传感器值分别作为多个Adaline神经网络模型的输入，每个Adaline神经网络模型的输出分别作为对应的每个微分回路的输入和ESN神经网络模型的对应的输入，ESN神经网络模型的输出为代表一段时间水分大小的动态梯形模糊数，动态梯形模糊数的每个数值分别作为对应的LSTM神经网络模型的输入，LSTM神经网络模型输出构成的水分梯形模糊数作为水分检测模型的输出，水分检测模型把一段时间检测点的水分值转换为水分梯形模糊数预测值；

所述检测参数融合模型的一段时间多个水分检测点的水分检测模型输出的水分梯形模糊数构成水分时间序列梯形模糊数值阵列，同一时刻所有水分检测点的水分梯形模糊数预测值的平均值构成时间序列水分梯形模糊数阵列的正理想值，同一时刻所有水分检测点的水分梯形模糊数预测值与正理想值距离最大的梯形模糊数值构成时间序列水分梯形模糊数阵列的负理想值，每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的负理想值距离除以每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的负理想值距离与每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的正理想值距离的和得到的商为该水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的距离相对贴近度，每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的距离相对贴近度除以所有水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的距离相对贴近度的和得到的商为每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的距离融合权重；

每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的正灰色关联度除以该水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的正灰色关联度与该水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的负灰色关联度的和得到的商为每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的灰色关联度相对贴近度；每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的灰色关联度相对贴近度除以所有水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的灰色关联度相对贴近度的和得到的商为该水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的灰色关联度融合权重。

2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的水分检测系统，其特征在于：所述每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的距离融合权重和灰色关联度融合权重分别构成均方根组合权重、博弈论组合权重、线性组合权重和乘积组合权重，由均方根组合权重、博弈论组合权重、线性组合权重和乘积组合权重组成该水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的梯形模糊数融合权重，每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值与该水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的梯形模糊数融合权重的积相加得到的和为所有水分检测点的时间序列梯形模糊数融合值。

3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的水分检测系统，其特征在于：所述每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的负理想值为每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值与时间序列梯形模糊数阵列的负理想值距离，每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的正理想值距离的每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值与时间序列梯形模糊数阵列的正理想值距离。

4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的水分检测系统，其特征在于：所述每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的正灰色关联度为每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值与时间序列梯形模糊数阵列的正理想值的灰色关联度，水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值的负灰色关联度为每个水分检测点的水分时间序列梯形模糊数值与时间序列梯形模糊数阵列的负理想值的灰色关联度。