随着物联网技术和机器学习等计算机技术的快速发展和广泛应用,越来越多的专家学者意识到将计算机技术和传统的农业种植专家经验相结合,将可以构建出精细化的作物生长控制环境。本文设计并实现了面向植物工厂的环境调控规则匹配技术,通过收集种植专家的高效作物种植经验数据,然后利用专家系统理论知识进行分析并构建出相应的作物生长控制规则数据库,再利用相关的物联网和互联网技术设计并开发出用于植物工厂的环境调控规则推理自动化控制系统,最后结合实际的植物工厂,试验作物生长环境的自动化调控实验。本文首先介绍了相关的研究背景和研究现状,并对主要工作做了简单的介绍。然后梳理了已有的专家规则模式匹配算法,主要包括Rete、Treat和Leaps等比较常见的模式匹配算法,并从算法的执行效率、内存利用率等方面对这几个算法进行了对比,然后对Rete提出改进方案,最终得出改进后的Rete算法是比较适合本课题研究的理论基础需要。并在已有的理论基础上,设计出课题研究的核心模块部分,即植物工厂的环境调控规则推理方法。最后,在基于环境调控规则推理方法的基础上,我们设计并实现了面向植物工厂的环境调控专家系统。通过该系统我们可以做到,收集并在系统中导入专家种植经验数据,由计算机进行规则数据结构的推理和构建,最终实现了基于环境调控规则推理技术的作物生长实时数据监测控制效果。