Pages 41-51
Te-Hui Wu, Yu-I. Huang, Jiunn-Ming Chen

本研究的主要目的是开发一个自适应的神经网络模糊推理系统（ANFIS），用于水产养殖投饲管理。在台湾以半集约化养殖模式饲养银鲈（Bidyanus bidyanus）。因为，一方面在进行投饵时，溶解氧（DO）是一个有助于判断鱼食欲状况的关键环境因子，另一方面鱼群游动、斗争行为和觅食行为会对水体DO测定产生暂时影响，所以制作了一个简单的循环水养殖设备，通过测定里面的DO数据来开发一个模糊逻辑控制器（FLC）。FLC的等价系统ANFIS用两个语言变量来描述鱼群觅食行为，建立一个由15个规则组成的规则库。此外，本研究提出了一个可用作替代的混合式学习方法，这是一个基于人工神经网络的模糊逻辑技术，能快速通过模型来处理相应的语言变量，并评估它们的相对贡献。结果表明，利用模糊逻辑方法推断出来的决策阈值（0.17）非常有利于投食决策的制定；由ANFIS模型推算得到的数据准确率极高（97.89%），非常接近实际的鱼群觅食行为。因此，该模型在水产养殖饲养投饲管理系统方面具有很大的应用潜力。

《Aquacultural Engineering》，Volume 66, Pages 1-78 (May 2015)