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基于K-Means算法的蜂群分蜂行为分析

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由于蜜蜂的活动,导致蜂巢中不同区域的温度不同.分蜂前,蜜蜂的准备分蜂活动,会使得蜂群的温度会有所上升.其中存在一个灵敏温度点,其温度变化与分蜂前巢内温度变化最敏感.本文设计了一款基于STM32F103VET6和WiFi技术的智能温湿度采集终端.使用单总线温湿度传感器DHT11采集实时温湿度,主控芯片STM32F103VET6完成温湿度数据的处理,并且在智能手机客户端的读数请求下,通过串口WiFi模块,将数据实时地无线传输到手机客户端,手机客户端记录并存储采集到的温湿度数据,并基于K-Means算法分析分蜂行为,实现分蜂预警.测试结果表明,本文设计的系统能准确记录蜂巢温度,并进行分蜂行为的分析.

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来源
《2016年全国蜂产品市场信息交流会》||59-63|共5页
会议地点山东济宁
作者
郭斌; 孔亚广; 游兆彤;
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作者单位

中国养蜂学会中国蜂产品协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
蜜蜂蜂群; 分蜂行为; 温度监测; 预警机制; K-均值聚类算法;

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