随着我国水产养殖业的飞速发展和水产养殖结构的调整,养殖水质的监控对提高产量、降低成本、防止鱼类病害和提高经济效益起着决定性作用。本文将信息融合方法应用到养殖水质监控中,从而实现水质各参数的精准监测和对养殖水质作出预报与评价。(1)本文在阐述国内外水质监控关键技术研究发展现状的基础上,提出了一种基于无线传感的分布式计算机水质监控系统,分析了各子系统技术要点和功能。(2)设计了养殖水质无线传感信息采集子节点,实现温度、溶氧、pH、浊度多传感器参数获取。同时,为了保证精度,进行了温度、浊度检测的非线性补偿,溶氧、pH对温度的补偿研究。(3)本文重点研究了信息融合方法在水产养殖水质监控中的应用。首先,研究了一种两级养殖水质信息融合模型：第一级进行同类传感器融合,利用自适应加权融合算法来提高同类水质参数的检测精度；第二级进行异类传感器融合,利用神经网络融合方法来实现水质预报和水质评价。然后,提出了一种改进的LMBP神经网络学习算法来实现异类传感器信息融合,将其与标准BP算法和传统LMBP算法进行试验比较,结果表明本文改进算法精度高收敛最快。最后,运用养殖基地数据对模型进行验证试验,结果表明融合模型可靠,水质的预报、评价精度较高。(4)基于Visual Studio2010开发平台和winform窗体,运用C#编程语言,开发了水产养殖水质监控系统客户端应用软件,实现了养殖水质的远程监控,具有较好的实用价值。