Computer-Integrated Device for Acidity Measurement Monitoring in Greenhouse Conditions with Compensation of Destabilizing Factors
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the article is to improve procedures of computerized monitoring and control of technological processes of growing greenhouse crops by substantiating methods of improving the accuracy of computer-integrated devices for measuring irrigation solution acidity. The article solves the topical scientific and applied problem of determining the conversion characteristics of computerized acidity monitoring systems with integral and differential assessment of their metrological parameters. Theoretical and experimental studies were obtained based on structural-algorithmic synthesis methods for information-measuring systems; methods of mathematical planning of experiments; regression analysis of experimental data and the concept of uncertainty. The computerized acidity meter was implemented on the basis of an ion-selective pH electrode, Arduino microprocessor platform, and ThingSpeak cloud computing service. The relative total boundary uncertainty of acidity measurement is not more than ±1.1 %. Methods of compensating of the random component of uncertainty based on the median filtering algorithm and additional uncertainty from the destabilizing effect of temperature were introduced when implementing the measuring device. Promising areas of priority research to improve the efficiency of the developed computerized acidity meter were justified. The developed device can be used in the complex automation of greenhouse cultivation processes. The developed and implemented measuring tool can be used when planning agricultural operations in greenhouse conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».