1.一种基于模糊控制算法的养殖舍环境参数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取养殖环境数据，所述养殖环境数据包括光照强度、氮气浓度、二氧化碳浓度以及硫化氢浓度；

S2、基于采集的养殖环境数据，采用基于正向模糊推理的专家系统对养殖舍进行智能化环境评价，具体包括如下步骤：S21、选择输入输出变量维数，其中输入变量为环境因子值；

S22、确定各输入变量论域及初值；

S23、对所述步骤S1得到的各环境因子值进行预处理，判定计算结果是否超限，若是则将输入变量调整为相应论域的极限值并进入步骤S24，若不是则直接进入步骤S24，其中，预处理环境参数过程具体包括计算出温度、湿度和光照强度与标准值的差，二氧化碳浓度、硫化氢浓度和氮气浓度与上限值的差，将求得的各差值和各差值变化率作为输入变量；

S24、根据模糊控制算法选择隶属函数，并选择模糊因子对步骤S23得到的结果进行模糊处理；

S25、判断各输出模糊量是否需要进行比例因子调整，若是，则进行比例因子调整后执行步骤S26，否则直接执行步骤S26；

S26、将所述步骤S25得到的输出模糊量进行去模糊化；

S27、判断去模糊化后的输出变量是否超限，若是，令超限的输出变量等于相应论域极限值后执行步骤S28，否则直接执行步骤S28；

S28、将输出变量作为控制量输出；

具体的环境评价的方式为：

S201、根据养殖环境情况将养殖环境数据划分为过低、偏低、适中、偏高和过高5个等级；

S202、判定温度、湿度和光照强度与设定阈值的关系确定养殖环境情况；

S203、若温度为适中且湿度为适中且光照强度为适中，则判定当前养殖环境为良好；

S203、若温度为偏低、湿度为偏高且光照强度为适中，则判定当前养殖环境为正常；

S204、若温度为适中、湿度为偏高且光照强度为适中，则判定当前养殖环境为较差S3、采用模糊控制算法对采集的养殖环境数据进行运算并输出控制量。

2.如权利要求1所述的一种基于模糊控制算法的养殖舍环境参数分析方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括通过温湿度传感器采集养殖舍温度和湿度，通过光照强度传感器采集养殖舍光照强度，通过氮气传感器采集养殖舍氮气浓度，通过二氧化碳传感器采集养殖舍二氧化碳浓度，通过硫化氢传感器采集养殖舍硫化氢浓度。

3.如权利要求1所述的一种基于模糊控制算法的养殖舍环境参数分析方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：S31、根据步骤S2的计算得到的养殖环境情况以及离散论域结果经过人工智能算法计算后，将环境调控信息通过ZigBee网络传输给现场执行模块对现场环境进行调整；

S32、根据步骤S2的计算得到的养殖环境情况以及离散论域结果经过人工智能算法计算，将环境评价信息通过上位机传输至云端服务器，对现场养殖环境进行监督管理。

4.如权利要求3所述的一种基于模糊控制算法的养殖舍环境参数分析方法，其特征在于：所述步骤S31中调整方式为：若养殖环境为良好，则保持现场环境条件；

若养殖环境为正常，则将温度调高到适中状态，并将湿度调低到适中状态，保持光照强度不变；

若养殖环境为较差，则调高湿度到适中状态，且保持温度和光照强度不变。