基于深度自编码器的大型龙门加工中心热误差建模方法

为提高热误差模型的预测能力,提出一种基于深度学习方法的数控机床热误差建模方法。利用模糊聚类法和灰色关联度分析法选取温度变量的热敏感点,采用深度自编码器（Stacked automatic encoder, SAE）网络从选出的输入样本中提取特征,构建特征集,然后使用遗传优化算法（Genetic optimization algorithm, GA）对BP神经网络参数进行寻优,从而提出一种基于SAE-GA-BP的数控机床热误差建模方法。以某大型龙门五面加工中心为实验对象,研究并选择了加工中心加工过程中的主要误差源——主轴热误差进行补偿,对主轴热误差深度学习模型和多元回归模型进行了分析对比。结果表明,在预测精度方面所提出的建模方法优于传统多元回归模型,从而验证了该建模方法的可行性和有效性。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别

针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其多尺度卷积核结构对不同尺度的病害特征进行提取,提高了特征的丰富度。在残差结构的基础上加入注意力机制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks）,增强了有用特征的权重,减弱了噪声等无用特征的影响,进一步提高特征提取能力并且增强了模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的多尺度注意力残差网络模型(Multi-Scale-SE-ResNet18)在复杂田间环境收集的8种农作物病害数据集上的平均识别准确率达到95.62%,相较于原ResNet18模型准确率提高10.92个百分点,模型占用内存容量仅为44.2MB。改进后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下农作物病害识别提供参考。     

基于PLS和改进CVR的数控机床热误差建模

为提高支持向量回归(SVR)模型的预测能力,将核心向量回归(Core vector regression,CVR)方法引入到数控机床热误差建模中,并采用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法从输入样本提取主成分,构建特征集,然后使用改进的粒子群优化(Improved particle swam optimization,IPSO)算法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出一种基于PLS-IPSO-CVR的数控机床热误差建模方法。仿真实验表明,所提出的建模方法在预测精度和速度方面优于传统SVR模型和BP神经网络模型,从而验证了组合建模方法的可行性和有效性。     

基于RF-SA-SDCNN的涡扇发动机剩余寿命预测

针对涡扇发动机现阶段预测精确度低的问题,提出了一种基于RF-SA-SDCNN相融合的涡扇发动机剩余寿命预测方法。首先,将多传感器长序列数据进行指数平滑和归一化处理,以减少由于量纲、取值范围不同和噪声波动引起的误差,并利用随机森林算法对多元传感器信号进行重要性特征提取;然后,搭建基于随机森林算法和自注意机制与堆叠膨胀卷积神经网络相结合的预测模型,自注意机制通过对特征赋予不同权重分配加强贡献度,堆叠膨胀卷积通过扩大模型感受野提取时序特征用于回归分析,并利用GridSearch优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型提升模型预测精度;最后,采用CMAPSS数据集验证验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法可有效提高涡扇发动机剩余寿命预测精度。     

基于时序深度学习的数控机床运动精度预测方法

由于数控机床精度演化规律难以通过数学建模分析,提出了一种基于时序深度学习网络的数控机床运动精度建模与预测方法。基于长短时记忆网络建立时序深度学习预测模型,利用相空间重构原理构建模型时序输入向量,采用多层网格搜索方法选择最优隐含层层数、隐含层节点数等模型参数,以BPTT方法训练模型;模型自动提取运动精度时间序列的时空特征,挖掘精度时间序列前后关联信息,对运动精度变化趋势进行预测。实验结果表明,基于时序深度学习网络的预测模型能够准确预测数控机床精度的衰退趋势,预测的最大相对误差不大于7. 96%,优于传统方法。     

基于Faster-RCNN的肉鸡击晕状态检测方法

为了准确识别屠宰加工中肉鸡的击晕状态,提出了一种基于快速区域卷积神经网络的肉鸡击晕状态检测方法。对输入图像进行归一化处理,通过卷积神经网络（VGG16）提取肉鸡的卷积特征图,利用区域建议网络提取预测框,在卷积特征图上采用非极大值抑制算法去除重复表述的预测框;将所得的各预测框映射到卷积特征图上,得到预测框在卷积特征图上的候选区域,将其输入感兴趣区域池化层;通过感兴趣区域池化层将大小不一的候选区域进行池化操作、得到统一的输出数据,最后通过全连接层与柔性最大值分类器,输出各击晕类别的概率和预测框的坐标。将2319个样本图像按2∶1的比例随机分为训练集与测试集,对模型进行训练与实验验证。结果表明,本文建立的基于Faster-RCNN的肉鸡击晕状态分类模型对773个测试集肉鸡样本击晕状态分类的总准确率达到96.51%,对肉鸡击晕状态的预测速度可达每小时37000只,基本满足肉鸡屠宰生产线要求。     

基于神经网络算法的果树需水预测研究

【目的】准确预测果树需水量。【方法】对采集地果园环境数据进行主成分分析,筛选出影响果树蒸腾量的关键因子。建立以长短时记忆(LSTM)神经网络为基础的预测模型来预测果树蒸腾量。为提高预测的精度,在LSTM神经网络的基础上加入了注意力(Attention)机制,形成Attention-LSTM预测模型。【结果】将改进的模型与其他模型的预测精度进行对比,仿真试验表明,该模型的预测精度最高,RMSE和MSE分别为0.487和0.062。【结论】该预测模型可以准确预测果树蒸腾量,从而实现果园精准灌溉并提高水果产量,具有一定的实际意义。     

基于K-medoids和LSTM的冷链运输环境预测方法

针对目前冷链储运环境状态仅通过当前环境监测数据进行判断,未能对环境变化趋势做出预判,无法很好地满足冷链储运环境性能评估的需求,提出了一种基于K中心点算法(K-medoids)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的冷藏车厢温湿度多步预测方法。将冷藏车厢内历史温湿度数据、采集节点分布特征按照时间序列作为输入,采用K-medoids对其进行数据融合,然后将融合后的数据按照时间序列输入LSTM网络进行温湿度预测。将该预测方法应用于舟山兴业集团的冷藏车内进行温湿度预测验证。试验结果表明：该预测方法对于冷藏车厢内温度预测的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别为0.343 8℃、0.273 0℃、1.51%;对于冷藏车厢内相对湿度均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别为2.561 9%、1.995 6%、3.53%,相比于BP神经网络等其他浅层模型,该模型具有较好的预测精度和泛化能力,能够满足冷链储运环境预测的实际需求,可为冷链运输环境精细化管理和调控提供策略支持。     

融合Res3D、BiLSTM和注意力机制的羊只行为识别方法

识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据,从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型（AdRes3D-BiLSTM）。AdRes3D-BiLSTM模型可以直接针对视频流进行识别,在AdRes3D部分引入了深度可分离卷积和注意力机制,不但减少了浮点运算量,提升了网络轻量化程度,还提高了时间和空间两个维度的特征提取能力;提取的特征被输入BiLSTM模块后,从前后2个方向对时序特征向量进行筛选和更新,最后对羊只行为进行准确识别。试验结果表明,AdRes3D-BiLSTM对羊只站立、躺卧、进食、行走和反刍5种行为的综合识别准确率达到了98.72%,帧速率达到52.79f/s,模型内存占用量为28.03MB。研究结果为基于视频流的动物行为识别提供了新的方法和思路。     

农村剩余劳动力就业问题的探讨

论述了我国农村剩余劳动力就业的意义，并针对我国农村剩余劳动力的现状，提出多渠道促进农村剩余劳动力就业的途径和办法。     

车用发动机润滑油失效规律与更换周期研究

研究在正常使用条件下１０Ｗ／３０－ＱＣ级润滑油用于某型车用发动机时所表现的失效规律,确认期服从两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布,并给出分布的尺度参数η和形状参数ｍ之最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）同时,还为定量分析,计算车用发动机润滑油的使用可靠性和合理确定其更换周期提供了一套可供借鉴的方法,并给出了具体的计算实例。     

草莓的采收与贮藏

草莓果味酸甜爽口，营养价值高，为人们所喜爱的应市鲜果之一。由于草莓易受损伤和微生物侵染，因此其采收、贮藏过程极为重要。介绍草莓采收过程中的注意事项以及11种贮藏保鲜技术的实施步骤和操作方法，推介9种加工方式，为草莓产业化提供技术支持。     

乡（镇）农业技术推广体系存在的问题及对策

乡（镇）农技推广体系是农业发展的关键。介绍朝阳市农业技术推广体系的现状,针对目前体制及运行机制、服务手段等方面存在的问题,提出适合朝阳市乡（镇）农技推广体系改革与发展的对策,以期对全省农技推广体系改革和发展起到一些借鉴作用。     

水稻“3414”肥料试验研究

以海城地区水稻主栽品种辽星一号为研究对象,开展水稻＂3414＂氮磷钾肥料试验,研究水稻在不同氮磷钾水平配比时的产量效应、最佳施肥量及最佳氮磷钾配比。结果表明,本地区最佳经济产量为725.5kg/667m2,氮磷钾最佳施肥量分别为N16.1kg/667m2、P2O58.5kg/667m2、K2O7.3kg/667m2,氮磷钾的最佳施肥配比为1：0.53：0.45。     

Quantifying the sustainability of agriculture

The rural sustainability index is a scientifically based tool to quantify the performance of agriculture. The sustainability of crop production is quantified from three perspectives; people, planet and profit. Within each perspective, one condition was selected that must be met to warrant agriculture. These are: No hazardous work should be used within the crop production chain; agricultural crops should not be grown on land allocated to nature by national law or regulations and, when a GM-crop is present or is introduced in a region, it should not harm development opportunities of other farmers. If these excluding conditions are met, the sustainability of agriculture is assessed through five performance indicators on school attendance, water use and consumption, fertilizer use, pesticide use, and farm income. For each of the five indicators, critical values and target values have been given that limit the transition range between non-sustainable and sustainable production. The five indicators are combined into a sustainability index. The index aims at improving the socio-economic position of farmers while protecting the environment.

封闭行星齿轮传动中的齿轮接触非线性分析

针对封闭行星齿轮在传动过程中常常发生的轮齿折断、齿面损伤、塑性变形等原因引发生产事故的问题,本文在齿轮设计理论计算后,使用ANSYS分析软件进一步分析其在接触状态下的具体变形部位和应力大小,验证其结构强度和可靠性,并与理论结果对比验证软件分析的正确性.     

《汽车运用工程》CAI研制

结合教学要求,利用Authorware多媒体平台设计制作了《汽车运用工程》教学课件。课件充分利用多媒体教学的优势,具有生动性、综合性、共享性、协调性、交互性和自主性,且功能完整、界面友好,操作简便,容易使学生更好地学习和掌握该课程。     

哺乳母猪舍环境监控系统的研究

猪舍环境的自动监测和控制已成为养猪业数字化信息化发展的一个重要方向。为此,以内蒙古农业大学科技园区的哺乳母猪舍为研究对象,设计了一种以King View为开发平台,利用模糊控制技术,对哺乳母猪舍环境进行了实时监控,并详细介绍了该系统的结构组成和设计原理。利用King View制作出的环境监控平台功能完善、稳定可靠、画面精美,方便工作人员管理和控制,具有一定的实用价值。     

水稻高产栽培技术探讨

水稻生产对保证粮食安全、保障市场供应、改善人民生活、实现社会稳定具有重要的意义。从品种的选择、秧苗的培育、秧苗的插栽、田间管理、栽培要点5方面,介绍水稻高产栽培技术措施的主要内容,为水稻栽培提供技术指导。