创建一种合理的温室智能控制拓扑结构，应用智能控制技术和先进的算法，根据作物生长的数据库，模拟自然环境，实现对温室环境类自然的最优控制，为实现应用于植物生长箱和人工气候室的环境控制提供了可行性依据。关键词：智能控制，自然环境，模糊控制，神经网络，遗传算法，混沌引言随着人们物质生活的提高，对水果、食物的质量和需求等提出了更新的要求。近几十年来，温室突破了传统农作物种植受地域、自然环境、气候等诸因素的限制，成为一种新的农作物种植技术。但是，从温室中成熟的蔬菜和水果虽然可以提前或反季上市，但品尝下来，不如正常在自然环境中生长、成熟的产品更加上口美味。主要的原因就是除了作物生长的化学、生物环境（如土质、水质）等外，就是由于温室内的光照不足造成的。同时，温室中基本上保持适合农作物成长的温度不变，过度催化加快了农作物的成长周期。通过本文的研究，在农作物生长规律智能数据库的基础上，通过模糊、神经网络技术和混沌理论在温室中模拟某一个农作物如番茄生长的自然环境，并加以优化，使之能够在反季上市的前提下，又不失其美味。为此，我们创建了一种合理的温室智能控制拓扑结构，充分考虑到温室的调控因子，应用智能控制技术，利用农作物生长智能数据库和先进的算法，实现对温室环境与自然环境的最佳匹配以及最优控制。
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