羊肚菌种植的智能调控方法及系统

本发明涉及羊肚菌种植，具体而言，涉及一种羊肚菌种植的智能调控方法及系统。

背景技术：

1、羊肚菌种植对温度、湿度、光照、气体浓度（co2、o2）等环境因子的精准度要求极高，传统方舱种植多依赖人工经验调控，存在环境参数匹配度低、羊肚菌生长周期长、产量与品质不稳定的问题；且现有自动化调控系统多采用固定阈值控制，无法适配羊肚菌不同生长阶段的动态需求，难以实现方舱内环境因子的协同优化。

技术实现思路

1、鉴于现有技术中存在的问题，本发明提供了一种羊肚菌种植的智能调控方法，所述方法包括以下步骤：

2、步骤s1: 将羊肚菌生长化划分为为菌丝期-原基期-子实体期三大核心阶段;

3、步骤s2: 通过方舱内传感器采集实时环境数据，搭配高清视觉采集设备获取羊肚菌菌丝密度、原基数量、子实体长势形态数据，构建环境和生长的双维度多源特征数据集；

4、步骤s3:针对菌丝期、原基期、子实体期分别设定分层奖励权重，构建基于深度确定性策略梯度的深度强化学习模型；

5、步骤s4: 在深度强化学习模型中，优化actor-critic双网络架构、设计分阶段优先级经验回放机制、加入策略平滑正则化项；

6、步骤s5: 基于实时反馈数据快速迭代修正输出参数，形成完整闭环调控；

7、步骤s6: 映射方舱内物理环境与菌株生长状态,最终深度强化学习模型输出精准、平滑的调控指令。

8、优选地，在所述步骤s4中，加入策略平滑正则化项，抑制策略更新波动，避免调控参数骤变损伤羊肚菌生长，同时适配分层奖励函数，针对各阶段核心需求训练专属最优控制策略。

9、优选地，在所述步骤s2中，所述传感器包括高精度温湿度传感器、光照传感器、co2/o2浓度传感器、土壤理化传感器。

10、优选地，在所述步骤s3中，在菌丝期，侧重菌丝存活率、抗污染性设定奖励权重；在原基期，侧重原基分化率、整齐度设定奖励权重；在子实体期，侧重产量、菇形品质设定奖励权重。

11、优选地，在所述步骤s4中，actor网络采用全连接卷积融合结构，负责输出温湿度、光照、气体浓度的连续调控动作值，critic网络引入注意力机制，精准评估各动作的长期收益，贴合羊肚菌生长周期长、环境影响滞后性的特点。

12、本发明还提供了一种羊肚菌种植的智能调控系统，所述系统包括环境多源感知模块、识别模块、差异化深度强化学习决策模块、执行及协同调控模块及数字孪生实时映射模块；

13、所述识别模块将羊肚菌生长化划分为为菌丝期-原基期-子实体期三大核心阶段;

14、所述环境多源感知模块通过方舱内传感器采集实时环境数据，搭配所述识别模块获取的羊肚菌菌丝密度、原基数量、子实体长势形态数据，构建环境和生长的双维度多源特征数据集；

15、所述差异化深度强化学习决策模块针对菌丝期、原基期、子实体期分别设定分层奖励权重，构建基于深度确定性策略梯度的深度强化学习模型；优化actor-critic双网络架构、设计分阶段优先级经验回放机制、加入策略平滑正则化项；

16、所述执行及协同调控模块基于实时反馈数据快速迭代修正输出参数，形成完整闭环调控；

17、所述数字孪生实时映射模块映射方舱内物理环境与菌株生长状态,最终深度强化学习模型输出精准、平滑的调控指令。

18、优选地，在所述差异化深度强化学习决策模块中加入策略平滑正则化项，抑制策略更新波动，避免调控参数骤变损伤羊肚菌生长，同时适配分层奖励函数，针对各阶段核心需求训练专属最优控制策略。

19、优选地，所述传感器包括高精度温湿度传感器、光照传感器、co2/o2浓度传感器、土壤理化传感器。

20、优选地，在所述识别模块中，在菌丝期，侧重菌丝存活率、抗污染性设定奖励权重；在原基期，侧重原基分化率、整齐度设定奖励权重；在子实体期，侧重产量、菇形品质设定奖励权重。

21、优选地，在所述差异化深度强化学习决策模块中，actor网络采用全连接卷积融合结构，负责输出温湿度、光照、气体浓度的连续调控动作值，critic网络引入注意力机制，精准评估各动作的长期收益，贴合羊肚菌生长周期长、环境影响滞后性的特点。

22、说明书实施例的创新点包括：

23、1、针对方舱式羊肚菌植物工厂的密闭、可控特性，解决传统固定阈值调控、通用强化学习调控无法适配羊肚菌三阶段生长异质性需求、环境扰动适配性差的问题，提供精细化、自适应的环境智能调控方案，实现方舱内温、湿、光、气的动态精准调控，提升羊肚菌产量与品质，降低人工干预成本。

24、2、本发明通过构建菌丝-原基-子实体三阶段差异化深度强化学习模型，设计“生长适配型分层奖励函数+环境扰动自适应微调机制”，突破传统强化学习单模型通用调控的局限。

1.一种羊肚菌种植的智能调控方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤s4中，加入策略平滑正则化项，抑制策略更新波动，避免调控参数骤变损伤羊肚菌生长，同时适配分层奖励函数，针对各阶段核心需求训练专属最优控制策略。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤s2中，所述传感器包括高精度温湿度传感器、光照传感器、co2/o2浓度传感器、土壤理化传感器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤s3中，在菌丝期，侧重菌丝存活率、抗污染性设定奖励权重；在原基期，侧重原基分化率、整齐度设定奖励权重；在子实体期，侧重产量、菇形品质设定奖励权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤s4中，actor网络采用全连接卷积融合结构，负责输出温湿度、光照、气体浓度的连续调控动作值，critic网络引入注意力机制，精准评估各动作的长期收益，贴合羊肚菌生长周期长、环境影响滞后性的特点。

6.一种羊肚菌种植的智能调控系统，其特征在于：所述系统包括环境多源感知模块、识别模块、差异化深度强化学习决策模块、执行及协同调控模块及数字孪生实时映射模块；

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：在所述差异化深度强化学习决策模块中加入策略平滑正则化项，抑制策略更新波动，避免调控参数骤变损伤羊肚菌生长，同时适配分层奖励函数，针对各阶段核心需求训练专属最优控制策略。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述传感器包括高精度温湿度传感器、光照传感器、co2/o2浓度传感器、土壤理化传感器。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：在所述识别模块中，在菌丝期，侧重菌丝存活率、抗污染性设定奖励权重；在原基期，侧重原基分化率、整齐度设定奖励权重；在子实体期，侧重产量、菇形品质设定奖励权重。

10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：在所述差异化深度强化学习决策模块中，actor网络采用全连接卷积融合结构，负责输出温湿度、光照、气体浓度的连续调控动作值，critic网络引入注意力机制，精准评估各动作的长期收益，贴合羊肚菌生长周期长、环境影响滞后性的特点。