静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合，设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识，采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用，又具有神经网络的自学习，自适应能力。     

基于神经网络PID算法的优化饲料配制系统

【目的】设计饲料配制控制系统,并采用神经网络PID优化算法实现对配料精度的提高。【方法】以西门子S-200 smart型PLC为主控设计饲料配制控制系统,针对现有常规PID算法的控制策略存在超调大、收敛慢等缺陷和BP神经网络梯度下降过程容易出现局部最小化问题,提出以附加动量项的BP神经网络PID算法实现称重误差的降低。【结果】基于动量项的梯度下降法建立的BP神经网络PID算法模型解决了参数自学习整定问题,在响应速度上该算法与PID算法对比为3∶1,试验后平均精度99.6%。并在收敛速度和改善超调现象具有更高效的表现。【结论】配料系统经算法优化后误差得到有效控制。     

设施农业文摘

I论文题名]基于RO匕bit 2000温室智能采集控制器的研究开发 [论文作者】李秀梅 【授予学位】硕士 [授予单位]大连理工大学 I授予时l’ed]200礴0301 I关键词l温室控制模糊神经网络RO匕匕眨000改进遗传算法智 能变异远程通讯 [文摘l该课题研发的基于RO匕bjt20OO温室智能采集控制器是 将智能控制理论、电子技术和通讯技术集于一体，以实现温室智能 控制系统为目的，对模糊神经网络控制器以及模型训练算法进行了 探索和研究，并借此课题进一步掌握了智能控制系统在实践中的应 用。该文重点阐述了RO匕bitZ000温室采集控制器的硬件设计原理…     

基于粒子群优化RBF神经网络的水轮发电机组振动故障诊断

【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【方法】利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对水轮发电机组振动故障进行仿真诊断。【结果】仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。【结论】PSO算法优化的RBF神经网络,适用于水轮发电机组振动故障诊断,其诊断精度较高,具有推广应用价值。     

STATCOM的变结构神经网络模糊控制研究

提出了STATCOM用于维持接入点母线电压稳定的控制策略,根据控制策略设计了STATCOM的变结构神经网络模糊控制器.在设计控制器时,通过专家经验法和模糊规则自生成法对模糊规则知识库进行了初始化;通过变结构神经网络对模糊规则进行在线调整,增强了控制器的自学习、自适应能力;采用了基于语言变量优化匹配的原则对模糊逻辑推理进行优化,减少模糊推理的计算量,提高运算速度.数字仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性.     

基于神经网络的自适应模糊控制器

提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器。控制器由一个模糊神经网络和一个人工神经网络组成,具有自适应和自学习能力,计算机仿真实验证明了这种控制器的有效性,控制性能优于常规的模糊控制。     

基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建

【目的】构建基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台。【方法】将客观计算与专家经验相结合,分别对病害症状的重要性及其模糊描述进行分析量化。建立模糊BP神经网络通用诊断模型用于诊断推理,引入附加动量法和自适应学习速率法对传统BP算法进行改进。采用面向对象的方法,运用Java语言开发病害动态诊断平台,并以葡萄病害诊断为例,对平台功能及性能进行测试。【结果】基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建成功,其对葡萄病害的诊断结果与专一的葡萄病害诊断专家系统诊断结果一致,且神经网络的训练速度显著提高。【结论】构建的基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台,适用于多种作物的病害诊断,克服了完全依靠专家经验的主观性,诊断效率高,具有较高的实用性、通用性和灵活性。     

基于优化卷积神经网络的玉米螟虫害图像识别

【目的】随着人工智能和大数据技术的不断发展,针对常规玉米虫害识别方法存在的准确率和效率低等问题,本文提出了一种基于改进GoogLeNet卷积神经网络模型的玉米螟虫害图像识别方法。【方法】首先通过迁移学习将GoogLeNet的Inception-v4网络结构知识转移到玉米螟Pyrausta nubilalis虫害识别的任务上,构建模型的训练方式;然后通过数据增强技术对玉米螟虫图像进行样本扩充,得到神经网络训练模型的数据集;同时利用Inception模块拥有多尺度卷积核提取多尺度玉米螟虫害分布特征的能力构建网络模型,并在试验过程中对激活函数、梯度下降算法等模型参数进行优化;最后引入批标准化(BN)操作加速优化模型网络训练,并将该模型运用到玉米螟虫害识别中。【结果】基于TensorFlow框架下的试验结果表明,优化后的神经网络算法对玉米螟虫害图像平均识别准确率达到了96.44%。【结论】基于优化的卷积神经网络识别模型具有更强的鲁棒性和适用性,可为玉米等农作物虫害识别、智能诊断提供参考。     

基于冠层颜色特征的大豆缺素症状识别研究

【目的】针对寒地大豆发生缺素症状时冠层颜色变化复杂性,建立基于冠层图像颜色特征的大豆缺素症状识别新方法。【方法】采用无土盆栽试验,以垦农18为供试大豆品种,设计缺氮、缺磷、缺钾3种营养状况,采集大豆缺素症状的冠层图像样本,利用图像灰度直方图结合主成分分析方法,提取大豆冠层图像的红光值R、绿光值G、蓝光值B,计算最佳颜色特征蓝光标准化值B/(R+G+B)和绿光标准化值G/(R+G+B),将其作为正则化模糊神经网络输入向量,并利用实数编码的遗传算法改进传统梯度下降学习算法,将其作为模糊神经网络的学习方法,同时应用传统梯度下降算法和改进梯度下降算法训练神经网络参数并比较。【结果】应用遗传计算改进的梯度下降学习算法计算时,迭代次数为277次,其各项计算指标均明显优于传统梯度下降算法,大豆缺素症状识别准确率达100%;而采用传统的多元线性回归方程和BP神经网络算法计算时,识别准确率分别为52.50%,68.33%。【结论】以大豆冠层图像颜色特征为基础,利用改进学习算法的神经网络模型,能够快速有效地挖掘出大豆缺素症状与颜色特征向量之间的模糊逻辑映射关系,为大豆缺素症状识别提供了一种快速且准确的方法。     

基于模糊神经网络的拖拉机耕作牵引阻力预测研究

【目的】针对现有拖拉机耕作能量利用率低、不能根据实际情况合理分配发动机功率的问题.通过研究拖拉机耕作的耕深、速度与牵引阻力之间的复杂关系,并最终对该过程构建牵引阻力预测模型.【方法】基于此提出1种改进模糊神经网络(FNN)的牵引阻力预测方法,以耕作时的耕深、速度和牵引阻力为研究对象,通过基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)聚类算法确定FNN的初始结构和模糊规则数,并设计使用最小二乘法与反向传播算法组成的混合学习算法来实现模型的训练.【结果】将优化的模糊神经网络模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)对比后发现, DBSCAN优化后的FNN平均相对误差为4.36%,比其他2种模型分别低1.68%、2.40%.【结论】利用改进的FNN能够精确的预测出耕作时的牵引阻力大小,为后续的拖拉机能量管理和功率分配的研究提供了基础.     

Web2.0,以个人为中心的互联网时代的到来

本文介绍了Web2．0的知识和背景，对Web2．0出现的基础以及典型技术和应用作了阐述，同时对其作出了前景展望。     

盐胁迫对葡萄苗期多胺和激素代谢的影响

【目的】 研究盐胁迫条件下,葡萄叶片中多胺含量、多胺氧化酶、多胺合成酶活性以及激素的动态变化,研究不同盐胁迫强度对多胺类物质及激素代谢的影响。【方法】 采用盆栽基质培养模拟盐胁迫环境,设置4个NaCl处理梯度:0 (CK)、1、2和3 g/kg。多胺和激素含量的测定采用高效液相色谱法,多胺合成及分解酶活性的测定采用紫外分光光度计比色法。【结果】 盐胁迫处理后,葡萄叶片中多胺含量和脱落酸含量较对照而言显著增加,玉米素含量显著降低,随胁迫时间的延长,Put、Spm、Spd、ABA以及PAO、DAO、ADC、ODC、SAMDC活性均呈先上升后下降趋势,在10 d及10 d后达到峰值。ZT呈逐渐下降的趋势,并随胁迫强度增大而减小;进行显著性分析后,叶片中多胺含量与Put、Spm、Spd含量呈极显著正相关,DAO、ADC、ODC活性与Put含量呈显著正相关,PAO与SAMDC活性与Spm和Spd含量也呈极显著正相关。【结论】 3种多胺经酶的合成代谢后和激素共同缓解葡萄苗所遭受到的盐胁迫,期间主要发生作用的是多胺合成酶,盐胁迫下多胺与激素含量之间的变化关系也十分密切。     

市级综合气象信息分析与管理系统的设计与实现

以抚顺地区3个国家基本站50余年气象资料为依托,采用Microsoft Excel工作表实现由气候和农业气候2部分构成的气象与农业综合信息处理系统的基本思路、方法、内容、用途和使用情况。为了实现气候分析及应用的科学化、客观化、系统化、规范化、程序化及连续化的业务目标,按业务流程设计与实现的,包括资料处理、气候趋势模拟、气候预测、气候鉴定、季节性信息化处理、农作物产量预报、气候生产潜力分析等一系列内容在内的系统建设。关键是解决了大量的计算问题,建立了区域性通用模式。     

葡萄盆栽技术

葡萄盆栽技术,包括择土选种、露地扦插、田间管理、装盆及整形、肥水管理等内容,对葡萄盆栽爱好者有一定的指导意义。     

Yield and quality of maize stover: Variation among cultivars and effects of N fertilization

Biomass yields and concentrations of crude protein(CP), ether extract(EE), neutral detergent fiber(NDF), acid detergent fiber(ADF), and crude fiber(CF) were analyzed for five cultivars of summer-sown maize(Zea mays L.) stover grown in field trials at three rates of N fertilization, and sampled immediately after grain harvest.The results revealed differences in yields and concentrations of nutrients according to stalk height and hence harvest portion among the cultivars.N application greatly increased biomass yield and CP, especially in upper stalks and to a lesser extent, EE.Concentrations of NDF and ADF decreased as N rate increased.The results show that stovers from all local popular maize cultivars are suitable as animal fodder and that moderate N application improves feed quality of stover.     

民勤绿洲荒漠交错带三种沙丘类型的自然植被特征

基于对民勤沙井子地区植被调查数据,研究了固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘3种沙丘类型的自然植被特征.结果表明:从固定沙丘、半固定沙丘到流动沙丘,总盖度、灌木盖度下降,草本盖度增加.物种丰富度减小是物种多样性下降的主要原因.从植物的生活型来看,多年生草本和灌木类植物受沙丘类型的影响最大,而一年生草本和半灌木可存活于不同沙丘类型.白刺的生态优势度(重要值)由小到大依次为固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘.植物多样性与白刺的生态优势度呈负相关.不同沙丘类型白刺地上生物量变化明显,半固定沙丘白刺生物量最大.     

寄生虫引起的草鱼鳃病的组织病理比较研究

本文对草鱼的隐鞭虫病、车轮虫病、小瓜虫病、指环虫病、三代虫病及中华鱼蚤病六种寄生虫性鳃病的组织病理变化进行比较研究，寄生虫性鳃病均可引起鳃组织发生炎症反应，粘液分泌亢进，嗜酸粒细胞和淋巴细胞浸润；但又因病原体的种类不同，危害鱼的方式、方法不同，因此病理变化又有很大差别，对鱼危害较大的均为变质性炎，如隐鞭虫病；对鱼危害较小的则属增生性炎，如中华鱼蚤病．     

Multi-variable grey model (MGM (1,n,q)) based on genetic algorithm and its application in urban water consumption

Urban water consumption has some characteristics of grey because it is influenced by economy, population, standard of living and so on. The multi-variable grey model （MGM（1,n））, as the expansion and complement of GM（1,1） model, reveals the relationship between restriction and stimulation among variables, and the genetic algorithm has the whole optimal and parallel characteristics. In this paper, the parameter q of MGM（1,n） model was optimized, and a multi-variable grey model （MGM（1 ,n,q）） was built by using the genetic algorithm. The model was validated by examining the urban water consumption from 1990 to 2003 in Dalian City. The result indicated that the multi-variable grey model （MGM（1,n,q）） based on genetic algorithm was better than MGM（1,n） model, and the MGM（1,n） model was better than MGM（1,1） model.     

Molecular detection of virulence genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa

Campylobacter species are a major cause of foodborne bacterial infections in both developed and developing countries worldwide. Campylobacter jejuni is responsible for the majority of infections. This study was conducted to identify virulenceassociated genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa. A total of 250 fecal samples consisting of cattle(n=50), chickens(n=50), goats(n=50), sheep(n=50) and pigs(n=50) were randomly collected from livestock in Eastern Cape and KwaZulu-Natal provinces of South Africa between April and October 2018. The samples were analyzed for the presence of virulence genes in Campylobacter species using molecular PCR-based methods. It was found that 77 and 23% of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli respectively were isolated from all the livestock samples. There were positive significant(P0.05) correlations amongst all the virulence genes that were investigated. Chisquare and Fisher's exact tests were implemented to test for the effect of livestock species on the presence or absence of virulence genes. The study demonstrated that most of livestock species can potentially cause zoonotic infections and food poisoning due to the high prevalence of Campylobacter. The high prevalence of virulence genes highlights the significance of Campylobacter in livestock production systems in South Africa. This requires the implementation of one-health approaches to reduce the impact of foodborne and zoonotic diseases for the welfare of human and animal health.     

红苕饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能及某些血液生化指标的影响

选体重约38公斤的长白(♂)×成华(♀)杂交猪20头,随机分为四组,饲予四种不同的饲粮,研究饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能和某些血液生化指标的影响。结果表明:基础组、加铜组、加喹乙醇组和两者同时加组全期日增重分别为674、761、796、678克,日采食量分别为2.50、2.65、2.74、2.40公斤,饲料利用率分别为3.73、3.49,3.44、3.54,添加铜和/或喹乙醇对试验第65天血清铜兰蛋白、尿素氨及屠宰率、背膘厚和眼肌面积无显著影响(p>0.05);添加铜使65天血清碱性碱酸酶活性极显著增高(p<0.01),添加喹乙醇有使之升高的趋势,两者同时添加时,碱性酸磷酶活性降低。