基于移动技术的养殖水质调控技术服务系统

基于移动技术的养殖水质调控技术服务系统是以Android智能手机为终端，利用智能手机的便携性、普适性和不受有线网络环境限制等特点，向养殖户提供水质调控技术服务。解决了因先进的养殖技术推广信息化程序不强、不及时而导致的养殖产业发展受阻的问题，使其真正应用到养殖生产一线，系统的研发具有较高的实用价值和应用前景。

【关键词】水质调控技术服务 移动技术 Android系统 智能手机

水产养殖、渔业经济是我国沿海城市的重要产业，以广东湛江为例，依托丰富的海洋资源环境大力发展对虾养殖，形成了养殖、加工出口系列对虾产业链。然而对虾养殖快速发展的同时存在一些突出问题，如：养殖成功率低，投资风险大；养殖中的残饵、排泄物、肥料、药物等带来的自身污染非常严重，养殖环境的恶化导致水产病害的频发。而大多数养殖户多是农民或个体户，没有受过专业技术的培训，缺乏科学的养殖知识，因此在养殖过程中会出现一些不规范的养殖行为，如采用一些不合理的防病害技术、不规范的用药或使用违禁药品等，这些都会对水产品的安全带来不利的影响。因此开展无公害健康养殖、推动产业可持续发展成为迫切需要。

高校、科研机构等在对虾健康养殖技术方面进行了深入广泛的研究，取得了丰富的研究成果。如何把这些研究成果借助高科技的手段送到养殖户手中，成为当前水产信息化建设的重要任务。上海海洋大学杨宁生等针对对虾养殖管理设计开发了基于Web的管理信息平台，该系统以对虾养殖的基础地理数据和实时生产数据为信息源，实现了对信息的采集、传输、管理、存储、分析等功能。广东海洋大学刘双印等设计开发了基于.NET的对虾病害防治专家系统，该系统针对我国对虾养殖存在的问题，采用ASP.NET技术设计实现了基于B/S结构的对虾增养殖及病害防治专家系统。然而这些信息平台由电脑+有线宽带网络构建，对于位置分散偏僻、有线宽带难普及的广大渔农村来说，使用不方便，取得的效果不明显。

随着移动通信技术的蓬勃发展以及移动通信设备的普及，智能手机特别是Android智能手机在中国的市场占有率不断提升。一方面Android智能手机是集通话、上网、多媒体等功能于一体的智能终端，且支持语音、触屏等人机交互技术；另一方面，开源、免费的Android操作系统提供了灵活的自主设计空间。因此，本文以对虾养殖为例，研究开发基于Android手机平台的养殖水质调控技术服务系统，使养殖户在养殖过程中能够随时随地掌握水质调控技术、轻松获取帮助、资讯等信息，从而改善养殖生产环境，实现对虾健康养殖，推动对虾产业的健康可持续发展。

1 系统目标

以智能手机作为信息终端，构建基于互联网和移动技术的对虾养殖水质调控技术服务系统。该系统分“用户子系统”和“专家子系统”两大模块，具有虾池水质的物理调控技术、化学调控技术及虾池水色培养、微生态试剂应用、微藻培养方法、浮游生物鉴定等生物调控技术。其中浮游生物鉴定包含了丰富的浮游生物实体图像、生理特征的查询与展示。如图1所示。

2 系统的结构设计

本系统的结构设计主要包括系统用户端、领域专家端的设计。系统用户有养殖农户、养殖技术人员，通过智能手机客户端访问系统平台。针对Android智能手机在数据库支持和硬件资源等方面相对有限的特点，故在Android系统平台上，采用SQlite搭载精简数据库及数据文件外存设计思路实现数据的读写操作。

相关领域专家可以通过手机客户端或PC端访问系统，本系统的数据库是独立于应用程序开发的，因此专家对数据库并进行更新后，系统用户则可通过3G/4G/WiFi网络对数据库进行更新，以完成对整个对虾养殖水质调控技术服务系统的更新。

3 关键技术的实现

3.1 硬件开发环境

基于移动技术的对虾养殖水质调控技术服务系统是建立在Internet和智能手机移动网络基础上的应用，系统建设包括服务器端、客户端及网络架构。其中服务器端包括：数据库服务器，提供数据存储管理；Web网站服务器，提供PC互联网网站页面服务和系统后台管理服务。

养殖户的智能手机安装客户端程序到手机上，由于客户端搭载SQlite轻量级数据库，当移动信号较弱或无信号覆盖的地区，可以离线使用数据库获得技术支持，从而摆脱时间与空间限制。

3.2 软件开发环境

3.2.1 前台手机端

基于Android智能手机平台开发，采用SQLite轻量级关系型数据库及数据文件外存设计思路实现数据的读写操作；

3.2.2 后台管理端

采用基于.net平台下的ASP.NET、C#、jQuery、Ajax、DHTML开发技术。

3.2.3 运行平台

Web服务端选择Window2003 Server作为服务器操作系统，并运行基于MS IIS + .NET Framework的WEB服务平台，服务器数据库系统选择SQL Server2005；移动计算端运行于GPRG传输下的WAP服务协议、公办WiFi及ISP的WLAN等多种方式。

3.3 关键服务的技术实现

在水质调控技术中，生物调控所涉及到的各类浮游生物种类繁多、形态各异、生理机制复杂，从事对虾养殖的技术人员因为缺乏相关的知识难以轻松辩识，说出其基本的生理特征，更不用说普通的养殖农户，能熟练应用其进行水质调控也就无从谈起了。因此系统实现了常见浮游生物鉴定服务的功能，并采用基于规则的分类器进行生物识别。用户输入所要鉴定的浮游生物形态特征，系统根据生成的分类规则查询并确定浮游生物的种类，同时反馈该类生物的图片给予用户确认。

基于规则的分类器使用训练样本学习分类模型，即一组IF-THEN规则，再利用规则进行分类。首先，根据养殖专家意见，从浮游生物库中选定养殖虾塘常见的种类。将这些种类作为鉴定对象，提取出较为显著的特征属性A = （轮廓， 纹理， 颜色， 群体性， 突出物， 运动性），那么每一个训练元组即可表示为n维属性向量，训练样本集由专家从图谱中根据特征属性生成，并加入了一些非专家的特征提取样本，增加样本集噪声。分类规则由RIPPER算法通过学习生成，首先选择一个类来创建规则，并将标记该类的样本看成是正类集合，而其它类都归为负类集合，一次为一个类学习规则集。

为了产生中的一条新规则，将样本集按照2：1随机地分为两个子集，一个作为生成集（包括正样本和负样本），另一个作为修剪集（包括正样本和负样本）。从一个前件为空的规则开始，在特征属性中选择能使其FOIL信息增益最大的条件添加到中，不断重复该过程继续增长规则，直到覆盖生成集的所有数据项。紧接着对新生成的规则进修剪，修剪操作从中最后加入的条件开始删除，重复执行删除直到无法提升的值为止，为度量公式，定义为，其中，和分别是和中被规则覆盖的样本数。学习完成后如果的MDL大于阈值则停止学习，否则将新规则添加到初始规则集中，然后将规则所覆盖样本从样本集中删除。重复进行该过程直到集合为空，则完成一个类的初始训练。

最后对初始进行后修剪优化得到类的最终。删除被覆盖的样本后，进入下一个类的规则集学习，直到只剩单个类为止，便完成了整个规则模型的学习过程。

3.4 系统的更新

该对虾养殖水质调控技术服务系统为数据的更新提供了良好的机制，如图3所示。数据更新分为领域专家端和系统用户端，其中专家端通过智能手机终端或PC端对数据库进行增、删、查、改等操作，并在网络畅通的情况下，上传至服务器以更新系统的数据库文件；系统用户端则可以在获取更新提示的前提下，选择是否更新，如果需要更新则可以从新获取最新的数据库文件，实现系统的更新。

4 结束语

基于移动技术的养殖水质调控技术服务系统是利用先进的移动信息技术手段向养殖从业人员提供“养殖水质调控”技术服务。解决了因先进的养殖技术推广信息化程序不强、不及时而导致的对虾产业发展受阻的问题。同时智能手机的便携性、普适性、动态更新也使其能够真正应用到生产养殖一线，具有较高的使用价值。

参考文献

[1]杨宁生，邓祥征，葛常水等. 对虾养殖管理信息平台设计与开发[J].上海海洋大学学报，2011（04）.

[2]刘双印，徐龙琴，沈玉利.基于.NET的对虾病害防治专家系统的设计与实现[J]. 计算机工程与设计，2008（13）.

[3]杨林楠，郜鲁涛，林尔升，彭琳，李文峰.基于Android系统手机的甜玉米病虫害智能诊断系统[J].农业工程学报，2012（09）.

[4]袁晓航，杜小勇.iRIPPER——一种改进的基于规则学习的文本分类算法[J].山东大学学报（理学版），2007（11）.

[5]王红军，徐小力.基于RIPPER的旋转机械故障诊断知识获取[J].计算机工程与应用，2007（28）.

作者简介

张雪英（1974-），女，广东省汕头市人。硕士学位。现为广东海洋大学讲师。研究方向为嵌入式系统及信息技术的研究。

通信作者

陈小瀚（1976-），男，广东省潮州市人。硕士学位。现为广东海洋大学讲师。研究方向为信息管理系统、图像处理。

作者单位

广东海洋大学 广东省湛江市 524088