一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统及使用方法与流程

1.一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统，其特征在于，包括存储模块，用于存储数据；

2.基于权利要求1所述一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求2所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s1中：

4.根据权利要求2所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s2与s8中的所述系统操作指令包括加热开启、加热关闭、制冷开启、制冷关闭、增湿开启、增湿关闭、换气开启、换气关闭以及未明确具体操作。

5.根据权利要求2所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s3中训练秀珍菇多因子数据特征提取模块的基于自适应生物影响优化的神经网络的特征提取模型包括：

6.根据权利要求5所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s303中，基于特征的活跃度计算适应度自适应正则化因子，表示为：

7.根据权利要求2所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s4中训练秀珍菇多因子数据特征降维模块的基于自编码器算法结合黎曼几何优化算法的特征降维模型包括：

8.根据权利要求7所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s402中的范数的计算方式为：

9.根据权利要求7所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s404中自编码器的损失函数关于权重的偏导数的计算方式为：

10.根据权利要求2所述的一种融合多因子的秀珍菇生长环境调控系统使用方法，其特征在于，所述s5中训练秀珍菇生长环境调控预测模块的基于量子哈密顿优化的核极限学习机分类算法的分类器包括：