蒲 強 陳苗苗 陶 濤 龔大剛 杜 鴻 鮮躍榮

(1成都大學信息科學與工程學院，四川成都 610106；2四川省閬中蠶種場，四川閬中 637400)

傳統(tǒng)手工蠶桑生產(chǎn)效率低，在實際生產(chǎn)中蠶桑產(chǎn)業(yè)的歷史數(shù)據(jù)未能得到充分利用并用來指導現(xiàn)有的工作和研究。如何利用信息化技術提高蠶桑產(chǎn)業(yè)的智能化、自動化生產(chǎn)及科研水平，是目前傳統(tǒng)蠶桑產(chǎn)業(yè)面臨的主要問題。雖有研究提出了利用信息化手段改良傳統(tǒng)蠶桑產(chǎn)業(yè)的思路和舉措[1-2]，也有研究將互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)應用在蠶桑作業(yè)中[3-4]，并利用信息化技術優(yōu)化家蠶育種中的某些關鍵問題[5]，但都沒有形成一個在蠶桑生產(chǎn)中系統(tǒng)利用信息化技術的整體解決方案，對蠶桑信息化系統(tǒng)的智能性和數(shù)據(jù)分析重視不夠。本文在傳統(tǒng)蠶桑生產(chǎn)中引入信息技術，利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)智能處理與分析，設計了一種基于數(shù)據(jù)分析的蠶桑智能系統(tǒng)，可實現(xiàn)蠶桑數(shù)據(jù)的自動采集、科學分析，用數(shù)據(jù)引導推動蠶桑作業(yè)的精準、高效、科學生產(chǎn)?，F(xiàn)將有關情況報告如下，供同仁參考。

1 總體架構

蠶桑智能系統(tǒng)總體結構由下向上分為基礎層、數(shù)據(jù)層、業(yè)務層和表示層等4層，系統(tǒng)總體結構如圖1所示。蠶桑智能系統(tǒng)設計的原則如下：底層為上層提供網(wǎng)絡運行支撐和蠶桑數(shù)據(jù)支撐；上層利用底層提供的網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)服務，進行蠶桑業(yè)務管理和數(shù)據(jù)分析，并向用戶提供業(yè)務邏輯密切關聯(lián)的人機交互界面和蠶桑業(yè)務所需的智能計算、分析結果和決策建議，如作業(yè)報表、譜系圖和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結果和建議等。

圖1 蠶桑智能系統(tǒng)總體結構

2 功能模塊

2.1 基礎層

基礎層包括網(wǎng)絡系統(tǒng)設計，分為互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)2大部分，是蠶桑智能系統(tǒng)運行的網(wǎng)絡基礎。服務器位于網(wǎng)絡中心，是蠶桑智能系統(tǒng)的中樞，提供數(shù)據(jù)庫、通訊、控制、數(shù)據(jù)分析等服務；另外，基礎層還設計了數(shù)據(jù)自動采集系統(tǒng)，負責有關蠶桑作業(yè)數(shù)據(jù)的自動采集任務，與之相關的是各種客戶工位計算機、電子秤和傳感器?；A層負責數(shù)據(jù)采集、傳輸，為上層提供網(wǎng)絡運行、通訊服務和數(shù)據(jù)自動采集服務。

2.2 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層包括數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和文件系統(tǒng)，存儲蠶桑作業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和文檔，形成數(shù)據(jù)倉庫，是蠶桑業(yè)務工作和數(shù)據(jù)處理與分析的基礎。

2.3 業(yè)務層

業(yè)務層為蠶桑智能系統(tǒng)的核心平臺，設計包括家蠶選種、品種保存、雜交鑒定、原種繁育等4大業(yè)務系統(tǒng)。在此基礎上，還設計了基于業(yè)務和底層數(shù)據(jù)上的各種智能系統(tǒng)，如智能指標系統(tǒng)、信息檢索系統(tǒng)、報表生成系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、物聯(lián)控制系統(tǒng)和滴灌系統(tǒng)。智能指標系統(tǒng)從多個統(tǒng)計角度分析各類蠶桑數(shù)據(jù)，有利于蠶桑工作人員合理選擇蠶桑指標科學開展蠶桑業(yè)務，為蠶桑業(yè)務提供增值數(shù)據(jù)和智能決策；信息檢索系統(tǒng)可輔助蠶桑工作人員從海量數(shù)據(jù)中搜索對生產(chǎn)有用的數(shù)據(jù)資料指導蠶桑業(yè)務；報表生成系統(tǒng)可靈活生成各類報表，將人從繁瑣易錯的報表整理工作中解放出來。整個業(yè)務層核心平臺中，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是蠶桑智能系統(tǒng)的核心，物聯(lián)控制系統(tǒng)和滴灌系統(tǒng)可實現(xiàn)蠶室和桑園的自動管理和環(huán)境控制。由于篇幅原因，以下僅以家蠶選種系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設計為例進行具體闡述。

2.3.1 家蠶選種系統(tǒng) 家蠶選種系統(tǒng)是蠶桑智能系統(tǒng)的核心業(yè)務，內(nèi)容較多，其設計也成為業(yè)務層中的關鍵。家蠶選種系統(tǒng)包括選種管理子系統(tǒng)、智能選育子系統(tǒng)和選種譜系子系統(tǒng)(圖2)。(1)選種管理子系統(tǒng)。包括年季作業(yè)計劃和選種數(shù)據(jù)輸入2大模塊。年季作業(yè)計劃是每個年季整個家蠶選種系統(tǒng)的起始工作，后續(xù)工作的開展和數(shù)據(jù)衍生都源于作業(yè)計劃，因此本模塊功能非常重要，設計時要充分考慮到作業(yè)計劃數(shù)據(jù)的加鎖功能，以防刪除計劃對后續(xù)管理工作造成嚴重不良影響。選種數(shù)據(jù)輸入模塊是選種原始數(shù)據(jù)輸入的主要模塊，包括出庫催青、飼育管理、繭質調查、個體繭調查、母種交配型式、母種制種數(shù)據(jù)、原原種制種數(shù)據(jù)、卵質調查、生物學性狀、區(qū)內(nèi)一?？壗z、區(qū)間多?？壗z等數(shù)據(jù)的輸入。設計時需要注意，業(yè)務數(shù)據(jù)根據(jù)其特點和需求彼此間在邏輯上關聯(lián)性很強。為了保證數(shù)據(jù)的真實性、正確性，本模塊需要設置大量的數(shù)據(jù)自動檢查功能和關聯(lián)檢查功能，并且要做到一處數(shù)據(jù)的變動，多處數(shù)據(jù)都要隨之發(fā)生聯(lián)動。這種數(shù)據(jù)邏輯上的關聯(lián)表示也保證了后續(xù)譜系的生成，智能選育工作、大數(shù)據(jù)分析和報表的數(shù)據(jù)能夠準確引自本模塊的輸入數(shù)據(jù)。(2)智能選育子系統(tǒng)。包括選卵、蛾區(qū)選擇、品質排隊、交配蛾區(qū)選配、個體繭選擇等模塊，各個模塊按照一定的規(guī)則和算法，由計算機自動進行智能選育工作，大大提高了家蠶選育工作的效率和準確率。比如，蛾區(qū)選擇模塊按照蛾區(qū)選擇智能算法，自動選擇母種當選蛾區(qū)和原原種當選蛾區(qū)，并給出淘汰意見。品質排隊模塊借助當季系統(tǒng)自動生成的當選母種主要性狀成績，對4齡結繭率、4齡健蛹率、普繭率、全繭量、繭層率、蔟中病死蠶率等指標，按照一定的算法規(guī)則進行打分排隊。交配蛾區(qū)選配模塊在母種小系內(nèi)，以品質排隊結果為依據(jù)，按照強強結合和異親異蛾交配的原則，采用成績優(yōu)良者優(yōu)先互交組合，智能選擇合理的交配型式，充分確保選育蠶種的雜種優(yōu)勢。(3)選種譜系子系統(tǒng)。自動理清蠶種上下代親緣關系，借助各季系統(tǒng)生成的當選母種及相交親本，生成能夠反映蠶種上下代親緣關系的譜系圖，并標明母本及父本的主要性狀成績，確保選育蠶種譜系清晰。

圖2 家蠶選種系統(tǒng)

2.3.2 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以根據(jù)需要進行數(shù)據(jù)分析，為蠶桑業(yè)務提供增值數(shù)據(jù)和智能決策，在蠶桑智能系統(tǒng)設計中占據(jù)絕對重要地位。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包含五大子系統(tǒng)，即回歸建模子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計子系統(tǒng)、方差分析子系統(tǒng)、相關分析子系統(tǒng)和品種性狀自動評價子系統(tǒng)等(圖3)。(1)回歸建模子系統(tǒng)?？梢詫x定年季范圍的某品種，設定任意一個性狀指標作為因變量Y，然后根據(jù)選定的n個自變量性狀指標[X=(x1，x2，…，xi…，xn)，xi為第i個自變量性狀指標]進行回歸建模。對建立的回歸模型，可以進行擬合分析，也可以用自變量性狀指標預測未來年季的因變量指標值。(2)數(shù)據(jù)統(tǒng)計子系統(tǒng)。對某個品種按年季跨度或某些年季區(qū)間，對所選性狀指標進行縱向或橫向的統(tǒng)計比較，明確選種和工作目標。(3)方差分析子系統(tǒng)?？梢詫Χ鄠€品種，按不同(單個)年季分析某個(多個)生物學性狀指標的差異顯著性；或對某個品種，分析多個生物學性狀指標在不同年季下的差異顯著性。另外，在研究工作中對蠶桑獨立實驗的數(shù)據(jù)，也可以靈活進行單因素、雙因素和多因素方差分析，分析實驗結果，提高選種效率。(4)相關分析子系統(tǒng)。分析選定年季范圍內(nèi)的某一品種的多個生物學性狀指標間的相關性，揭示性狀指標間的強弱關系。(5)品種性狀自動評價子系統(tǒng)。能智能靈活評價某一品種與其它品種在設定年季范圍內(nèi)的性狀指標，并自動給出性狀趨勢的比較結果和品種間最終的性狀評價結論。

圖3 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

2.4 表示層

表示層提供了蠶桑業(yè)務操作和數(shù)據(jù)分析的人機交互功能，提供了蠶桑數(shù)據(jù)來源的操作界面和數(shù)據(jù)分析結果的顯示界面。包括業(yè)務操作界面、報表顯示打印系統(tǒng)、統(tǒng)計圖形系統(tǒng)、譜系系統(tǒng)和性狀評價系統(tǒng)。報表顯示打印系統(tǒng)顯示和打印蠶桑作業(yè)上報報表和存檔報表等。統(tǒng)計圖形系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果的圖形顯示，包括柱狀圖、折線圖、回歸模型擬合診斷圖、回歸模型預測圖、性狀指標散點圖矩陣、相關矩陣圖、相關系數(shù)表和性狀比較圖等。譜系系統(tǒng)和性狀評價系統(tǒng)分別給出具體的譜系圖和性狀評價結論。

3 應用效果

蠶桑智能系統(tǒng)已在四川省閬中蠶種場使用了6季，據(jù)我們調查，蠶桑作業(yè)中的數(shù)據(jù)關聯(lián)檢查和自動采集功能，減少了員工錄入數(shù)據(jù)的工作量，提高了數(shù)據(jù)的準確性和生產(chǎn)效率，規(guī)范了操作程序，有效地保證了數(shù)據(jù)的及時性和真實性；使用物聯(lián)網(wǎng)滴灌技術的桑園單位面積桑葉增產(chǎn)17%左右；蠶桑數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析和報表生成，大大提高了生產(chǎn)效率，完成了傳統(tǒng)紙質數(shù)據(jù)無法完成的工作。隨著存檔歷史數(shù)據(jù)的不斷豐富，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和譜系生成已顯示了重要作用，為蠶桑作業(yè)和研究提供了數(shù)據(jù)指導、數(shù)據(jù)支撐和決策建議。由于篇幅原因，下面選擇蠶桑智能系統(tǒng)中6個有代表性的模塊，從數(shù)據(jù)自動采集/輸入、個體繭智能選擇、蛾區(qū)智能選擇、選種譜系、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和回歸建模等模塊的使用情況，簡要說明系統(tǒng)的典型應用效果以及蠶桑智能系統(tǒng)的典型模塊的工作情況。

3.1 數(shù)據(jù)自動采集/輸入

圖4為家蠶選種系統(tǒng)的選種管理子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入模塊的使用情況，具體為區(qū)內(nèi)一?？壗z數(shù)據(jù)自動采集/輸入情況。從圖4可以看出，輸入工作可以根據(jù)需要，選擇人工輸入或者自動從電子秤采集數(shù)據(jù)(電子秤精度可根據(jù)需要設置)。對于一?？壗z業(yè)務而言，還可以設置疵點系數(shù)并計算年季所有品種的凈度。

圖4 2019年春季“芳”的一?？壗z數(shù)據(jù)自動采集/輸入圖

3.2 個體繭智能選擇

圖5為家蠶選種系統(tǒng)的智能選育子系統(tǒng)的個體繭智能選擇模塊的使用情況。從圖5可以看出，選繭時可分別設置雌雄個體繭選擇指標，按照智能淘汰算法自動選擇后，將給出品種飼育區(qū)淘汰的雌雄繭號，淘汰數(shù)量和淘汰比率，方便工作人員快速剔除對應淘汰繭號的蠶繭。

圖5 2019年春季“7532A”的個體繭智能選擇圖

3.3 蛾區(qū)智能選擇

圖6為家蠶選種系統(tǒng)的智能選育子系統(tǒng)的蛾區(qū)智能選擇模塊的使用情況。從圖6可以看出，選擇蛾區(qū)時可根據(jù)需要設置各小系蛾區(qū)的當選數(shù)量、指標比例和指標權重，然后按照蛾區(qū)智能選擇算法從供選蛾區(qū)中自動選擇規(guī)定數(shù)量的母種蛾區(qū)和原原種蛾區(qū)，并以不同顏色標注，同時給出蛾區(qū)淘汰意見。蛾區(qū)智能選擇克服了手動選擇慢，靠經(jīng)驗選擇導致的不科學、不準確問題。

圖6 2018年春季“7532A”的蛾區(qū)智能選擇圖

3.4 選種譜系

圖7為家蠶選種系統(tǒng)的選種譜系子系統(tǒng)的使用情況。從圖7可以看出，設置品種和起始年季后，系統(tǒng)能按照小系查找選擇年季間所有的上下代親緣關系，并用譜系圖形的方式繪制出來。由于譜系圖對家蠶繁育具有重要的意義，如果沒有計算機自動繪制譜系圖，僅靠人工畫譜系圖，在蠶種譜系年季跨度很大的情況下，則難以理清蠶種譜系正確的上下代親緣關系。計算機自動繪制的樹狀譜系圖，能夠清晰、正確地反映蠶種的上下代親緣關系。

圖7 2016年早秋至2017年早秋“白”的C小系譜系圖

3.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

圖8為大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊使用情況，是對品種“781B”的3個年季(即2017年早秋蠶期、2018年春蠶期、2018年早秋蠶期)的蔟中病死蠶率、半病態(tài)繭率和同宮繭率等3個統(tǒng)計指標平均成績的統(tǒng)計調查比較結果。從圖8可以看出，模塊按照選擇的統(tǒng)計年季，統(tǒng)計比較選擇的指標并以選定的某種圖形方式顯示比較結果，據(jù)此分析品種某個性狀指標的發(fā)展趨勢，以便做出科學決策，加快蠶品種的選育進程。

圖8 2017—2018年3個年季“781B”的蔟中病死蠶率、半病態(tài)繭率和同宮繭率平均成績比較圖

3.6 回歸建模

圖9為大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的回歸建模模塊使用情況。從圖9可以看出，可以選擇某個指標作為預測分析的因變量指標，再根據(jù)實際業(yè)務選擇自變量指標，進行回歸建模，發(fā)現(xiàn)因變量和自變量間的某種線性關系。模型可以進行擬合分析，檢查回歸建模的合理性。更重要的是系統(tǒng)可以根據(jù)建立的回歸模型對因變量指標值進行預測。

圖9 “734”的回歸建模與預測圖

4 結論

本文在傳統(tǒng)蠶桑作業(yè)中引入信息技術，利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)處理與分析等技術，設計了基于數(shù)據(jù)分析的蠶桑智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)以蠶桑業(yè)務為主要內(nèi)容，提供了業(yè)務邏輯上密切聯(lián)系的數(shù)據(jù)表示方式，設計了蠶桑業(yè)務智能算法對蠶桑數(shù)據(jù)進行處理和分析，并產(chǎn)生圖形和文字等分析結果。實際應用表明，蠶桑智能系統(tǒng)有效地實現(xiàn)和指導了蠶桑精準、高效、科學生產(chǎn)，有助于推動現(xiàn)代蠶桑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。