Ứng Dụng Máy Học Trong Thiết Kế Thiết Bị Biên Hỗ Trợ Quyết Định Nuôi Trồng Nấm Bào Ngư

• Tác giả: Lã Đức Mạnh
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Minh Huân
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Thiết Kế Thiết Bị Biên Hỗ Trợ Quyết Định Trong Nuôi Trồng Nấm Bào Ngư Bằng Máy Học
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. TỔNG QUAN THIẾT BỊ BIÊN
• 2.2. Giới thiệu thiết bị biên
• 2.3. Ứng dụng thiết bị biên
• 2.4. TỔNG QUAN PHẦN CỨNG
• 2.4.1. Raspberry Pi 4
• 2.4.2. Vi điều khiển ESP32
• 2.4.3. Cảm biến DHT11
• 2.5. TẬP DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. THIẾT KẾ TỔNG QUAN HỆ THỐNG
• 3.1.1. Chức năng hệ thống
• 3.1.2. Sơ đồ khối lựa chọn mô hình máy học
• 3.2. THIẾT KẾ DATABASE
• 3.2.1. Chức năng Firestore Database
• 3.2.2. Chức năng Realtime Database
• 3.3. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 3.3.1. Lưu đồ thuật toán cho mô hình xử lý trên Raspberry Pi
• 3.3.2. Lưu đồ thuật toán thiết lập kết nối giữa Node Sensor và Processor
• 3.3.3. Lưu đồ thuật toán cho xử lý dữ liệu và thực hiện dự đoán
• 3.3.4. Lưu đồ thuật toán lưu trữ dữ liệu trên Firebase
• 3.3.5. Thiết kế giao diện ứng dụng thông báo
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• 4.1. TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ
• 4.2. CHUẨN BỊ TẬP DỮ LIỆU ĐỂ HUẤN LUYỆN
• 4.3. KẾT MÔ HÌNH ARIMA
• 4.3.1. Xử lý chuỗi dữ liệu về Stationary sử dụng phương pháp ADF
• 4.3.2. Xác định các siêu tham số trong mô hình ARIMA
• 4.3.3. Kết quả dự đoán
• 4.4. KẾT MÔ HÌNH SVM
• 4.4.1. Xác định các siêu tham số trong mô hình SVM
• 4.4.2. Kết quả dự đoán
• 4.5. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HYBRID
• 4.5.1. Xác định các siêu tham số trong mô hình HYBRID
• 4.5.2. Kết quả dự đoán
• 4.6. KẾT QUẢ MÔ HÌNH LSTM
• 4.6.1. Xác định các tham số trong mô hình LSTM
• 4.6.2. Kết quả dự đoán
• 4.7. KẾT QUẢ MÔ HÌNH RF
• 4.7.1. Xác định các tham số trong mô hình RF
• 4.7.2. Kết quả dự đoán
• 4.8. KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH RF-LSTM
• 4.8.1. Xác định các tham số trong mô hình RF-LSTM
• 4.8.2. Kết quả dự đoán
• 4.9. SO SÁNH KẾT QUẢ GIỮA CÁC MÔ HÌNH
• 4.10. KẾT QUẢ THỰC TẾ MÔ HÌNH VÀ ỨNG DỤNG SAU THI CÔNG
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• MINH CHỨNG ĐẠO VĂN

I. Tổng Quan Về Thiết Kế Thiết Bị Biên Hỗ Trợ Quyết Định Nuôi Trồng Nấm Bào Ngư

Nấm bào ngư là một loại nấm có giá trị dinh dưỡng cao và đang được nhiều người tiêu dùng ưa chuộng. Tuy nhiên, việc nuôi trồng nấm bào ngư đòi hỏi phải có một môi trường sống lý tưởng, trong đó nhiệt độ là yếu tố quan trọng nhất. Thiết kế thiết bị biên hỗ trợ quyết định trong nuôi trồng nấm bào ngư sử dụng công nghệ máy học nhằm tối ưu hóa quy trình nuôi trồng, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nấm Bào Ngư Trong Nông Nghiệp

Nấm bào ngư không chỉ cung cấp giá trị dinh dưỡng mà còn có tiềm năng kinh tế lớn. Việc nuôi trồng nấm bào ngư đang trở thành xu hướng trong nông nghiệp hiện đại, giúp cải thiện thu nhập cho người nông dân.

1.2. Công Nghệ Máy Học Trong Nuôi Trồng Nấm

Công nghệ máy học đang được áp dụng rộng rãi trong nông nghiệp, đặc biệt là trong việc giám sát và phân tích dữ liệu môi trường. Việc sử dụng máy học giúp dự đoán và điều chỉnh các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển của nấm bào ngư.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Nuôi Trồng Nấm Bào Ngư

Mặc dù nấm bào ngư có nhiều lợi ích, nhưng việc nuôi trồng vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và ánh sáng đều ảnh hưởng đến sự phát triển của nấm. Việc giám sát và điều chỉnh các yếu tố này là rất cần thiết để đảm bảo năng suất cao.

2.1. Ảnh Hưởng Của Nhiệt Độ Đến Năng Suất Nấm

Nhiệt độ là yếu tố quyết định đến sự phát triển của nấm bào ngư. Nấm phát triển tốt nhất trong khoảng nhiệt độ từ 24°C đến 28°C. Nếu nhiệt độ quá cao hoặc quá thấp, nấm sẽ không phát triển hoặc thậm chí bị hư hại.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Giám Sát Môi Trường

Việc giám sát môi trường nuôi trồng nấm bào ngư thường gặp khó khăn do thiếu thiết bị hiện đại. Các phương pháp truyền thống không đủ nhanh nhạy để phát hiện và điều chỉnh kịp thời các yếu tố môi trường.

III. Phương Pháp Thiết Kế Thiết Bị Biên Hỗ Trợ Quyết Định

Thiết kế thiết bị biên hỗ trợ quyết định trong nuôi trồng nấm bào ngư sử dụng công nghệ máy học để thu thập và phân tích dữ liệu môi trường. Hệ thống này giúp người dùng đưa ra quyết định kịp thời nhằm tối ưu hóa điều kiện nuôi trồng.

3.1. Quy Trình Thiết Kế Hệ Thống

Quy trình thiết kế bao gồm việc xác định các yếu tố cần giám sát, lựa chọn cảm biến phù hợp và phát triển phần mềm để thu thập và phân tích dữ liệu. Hệ thống sẽ được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trong môi trường nuôi trồng nấm.

3.2. Ứng Dụng Công Nghệ Máy Học

Công nghệ máy học được áp dụng để phân tích dữ liệu thu thập được từ cảm biến. Các thuật toán sẽ giúp dự đoán nhiệt độ và đưa ra cảnh báo khi có sự biến động bất thường trong môi trường.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy thiết bị biên hỗ trợ quyết định đã giúp nâng cao năng suất nuôi trồng nấm bào ngư. Hệ thống đã được thử nghiệm thành công tại một số trang trại, cho thấy khả năng dự đoán và cảnh báo hiệu quả.

4.1. Kết Quả Thực Tế Từ Các Trang Trại

Các trang trại áp dụng thiết bị biên đã ghi nhận sự cải thiện rõ rệt về năng suất và chất lượng nấm bào ngư. Hệ thống giúp người dùng điều chỉnh kịp thời các yếu tố môi trường, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất.

4.2. Phản Hồi Từ Người Dùng

Người dùng đã phản hồi tích cực về tính năng của thiết bị biên. Họ cho rằng hệ thống giúp họ dễ dàng hơn trong việc giám sát và điều chỉnh môi trường nuôi trồng nấm.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Thiết kế thiết bị biên hỗ trợ quyết định trong nuôi trồng nấm bào ngư là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ vào nông nghiệp. Hệ thống không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn mở ra hướng đi mới cho ngành nông nghiệp thông minh.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ máy học và thiết bị biên có tiềm năng lớn trong việc cải thiện quy trình sản xuất nông nghiệp. Việc phát triển thêm các tính năng mới sẽ giúp hệ thống ngày càng hoàn thiện hơn.

5.2. Định Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu sẽ tiếp tục mở rộng để áp dụng công nghệ vào các loại nấm khác và các lĩnh vực nông nghiệp khác. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm trong tương lai.