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　　溫室在現代農業發展中的作用越來越顯得重要，人們對其進行研究，主要是對影響作物生長的環境因子進行控制及調節，溫室智能控制系統的研發也是需要在此依據之上的。這主要還是為了能夠讓作物在適宜的環境中生存，取得最佳的效益。但是，因為溫室環境的系統是一個多變量的、大慣性的非線性系統，所以很難對其建立精確的數學模型。只對溫度單因子進行了控制，并不能很好地將綜合因素考慮在內并加以控制。不能夠實時地對系統進行變化。
　　
　　模糊控制屬于計算機數字控制的一種形式。因此，模糊控制系統的組成類同一般的數字控制系統的組成。模糊控制系統一般可以分為４個組成部分：模糊控制器、輸入或輸出接口裝置、Ｉ／Ｏ接口裝置、傳感器。光合作用與溫室環境中的光照、二氧化碳、水都有直接的關系。事實上，在溫室環境中影響光合作用的因素有很多，主要包括光照強度、溫度、二氧化碳濃度、水分和植物體內部因素，如葉齡、葉綠素以及光合產物從葉片運出的速率等。
　　
　　其中前４種屬于溫室環境因子，是溫室環境控制的主要對象。而土壤物理化學環境中各因素之間的交互作用關系沒有氣候環境中的復雜，而對光合作用的影響是間接的。于是，可以從這個角度去建立層次分析法中的判斷矩陣，決策層則選取凈光合速率。而影響光合速率的因素，我們選取光照強度、溫度、濕度、二氧化碳濃度、植物體內葉綠素、土壤中礦物質含量為方案層。當每天不同的時間段下，當時天氣情況下的光照強度為一個不可控影響因子，也就是理論上的最優值是不能夠取到的，就要根據給定的當天光照強度來找到與之對應的溫度和濕度，得到最優值之后，與當前值進行比對進行模糊控制。
　　
　　就生菜的溫室智能控制系統進行了研究，首先利用層次分析法得到影響生菜生長的主要因素，然后，利用模糊控制規則及最優化方法得到生菜生長的函數，最后針對某一光照下，利用模糊神經網絡控制調節生菜的溫濕度。實際結果表明，該系統具有較好的適應性，能夠較好地滿足實際生產的需要。