基于TPA法枣酸枣杂交F1果实质地与裂果对比分析

【目的】评价枣和酸枣杂交F₁代果实质地多样性,分析不同质地果实与裂果的关系。【方法】采用相关性分析、主成分和聚类分析等方法,研究枣雄性不育JMS2(Z.jujuba)×酸枣邢16(Z.acidojujuba)的F₁代及其亲本果实,基于TPA分析并对比果实裂果率。运用应力曲线得出硬度、粘附性、内聚性、弹性、破裂力、胶粘性和咀嚼性7个果实质地参数。【结果】各果实质地指标均有不同程度的分离,变异系数分布17.79%～52.43%。弹性、破裂力、胶粘性和咀嚼性呈极显著正相关,相关性系数分布在0.33～0.94,硬度、胶粘性和咀嚼性与其他指标相关性较强,内聚性与硬度、破裂力呈极显著负相关,与粘附性呈显著性负相关,应用主成分分析,把7个质地参数,转化为累计贡献率为96.47%的4个主成分分别为硬度因子、内聚因子、粘附因子和弹性因子,杂交群体不同果实质地分成3个群体,分别为绵密软质群、高弹硬质母本群和中值父本群。中值父本群是3个类群中最大的,占总数的76.56%。【结论】硬度、胶粘性和弹性参数高或果肉内聚性高的类群裂果率更低。     

基于SVM的RBF网络在农机总动力预测中的应用

径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔原理和结构风险最小化原则为前提,利用核方法把输入空间的样本映射到高维特征空间完成聚类工作来确定基函数的数量。采用改进的方法训练的径向基神经网络对黑龙江省农机总动力进行非线性时间序列预测,结果表明:改进的网络在确定网络结构、学习速度和提高网络预测精度方面都有较好的效果。     

高校新读者图书个性化推荐服务研究

[目的/意义]针对阻碍高校智慧图书馆对新读者进行图书个性化推荐的用户冷启动问题,提出一种面向新读者的高校图书馆个性化推荐方法,为智慧型高校图书馆开展图书个性化推荐服务、提高新读者借阅率提供切实可行的方案。[方法/过程]以北华大学图书馆借阅流通大数据进行数据挖掘,得出属性相似的新读者和已有读者具有相似借阅偏好的结论。然后,通过奇异值分解解决数据稀疏问题,采用基于欧氏距离的蚁群算法对新读者与已有读者聚类,搭建了新读者和已有读者之间关系的桥梁。最后将已有读者借阅的图书采取Top-N算法对新读者推荐。[结果/结论]以2017级读者为实验对象,选取了3个学院的44名读者,用所提出的算法进行了实验检验。实验结果表明新算法推荐效果显著,操作简单可行,为后续个性化推荐工作奠定了基础。     

基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测

配电台区日负荷序列呈现为既包含变化趋势、又含有波动细节的不规则曲线,该文借助变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将包含这些信息的原始日负荷序列分解为不同频率尺度的子序列,并结合一系列复杂的环境因素,分别利用不同的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型进行负荷预测,最后将基于不同频率分量的预测结果相加得到最终的日负荷预测结果。为了提高LSSVM预测能力,采用蝙蝠算法(bat algorithm,BA)对各LSSVM的参数进行寻优,同时,该文分析了影响负荷变化的环境因素,设计了一套因素归一化方法,预测过程考虑了环境因素的影响。仿真结果表明,该文提出的考虑复杂环境因素的预测思想及对历史日负荷进行VMD分解、BA优化、LSSVM预测的组合预测方法能有效提高短期日负荷预测的准确性。     

基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(leaf area index,LAI)为遥感特征参数,通过投影寻踪法确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,进而构建基于县域尺度加权VTCI和LAI与玉米单产间的线性回归模型。结果表明,同时构建加权VTCI和LAI与玉米单产间的回归模型的精度最高,达到极显著水平(P0.001)。与变异系数法相比,基于投影寻踪法所建双参数回归模型的精度较高,研究区域各县(区)估测单产与实际单产的平均相对误差降低了0.88个百分点,均方根误差降低了50.56kg/hm2。通过投影寻踪法构建的双参数回归模型对研究区域玉米单产进行估测,结果表明研究区域玉米单产具有西部单产最高、北部和南部次之、东部最低的空间分布特征,以及在研究年份间玉米单产在波动中呈先下降后上升趋势的时间演变特征。     

基于多通道数据流在线相关分析及聚类的闸站工程安全监测

闸站工程自动安全监测可积累大量高质量监测数据,然而对这些数据的在线自动分析手段较为有限。该文提出一种针对多通道实时监测数据流的在线相关分析与聚类方法,以挖掘多个感兴趣测点通道数据流之间的联系。该方法能够在线快速计算数据流的统计特征,在计算数据流之间相关性度量的基础上,对多数据流进行自动聚类。以泰州高港闸站工程安全监测系统为例,针对扬压力、伸缩缝、温度等多类型共65个通道数据流进行在线相关分析与聚类,一次特征计算、分析与聚类总时长低于1 s,满足在线处理的实时性要求。该文提出的方法能够判断闸站工程渗压情况、伸缩缝与温度变化特性等,可有效发现潜在的工程安全问题或传感器故障。     

基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法

针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。     

基于隐马尔科夫模型的深度视频哺乳母猪高危动作识别

哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关。针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难。该文以梅花母猪为研究对象,以Kinect2.0采集的深度视频图像为数据源,提出基于Faster R-CNN和隐马尔科夫模型的哺乳母猪姿态转换识别算法,通过FasterR-CNN产生候选区域,并采用维特比算法构建定位管道;利用Otsu分割和形态学处理提取疑似转换片段中母猪躯干部、尾部和身体上下两侧的高度序列,由隐马尔科夫模型识别姿态转换。结果表明,对姿态转换片段识别的精度为93.67%、召回率为87.84%。研究结果可为全天候母猪行为自动识别提供技术参考。     

自然水体中超声波标记鱼游动轨迹精密确定算法

针对鱼类关键生境位置确定的应用需求,该文提出了一套适用于自然水体的超声波标记鱼定位算法,解决了标记鱼定位以及存在粗差观测值,即水听器记录的超声波信号接收时间存在错误情况下算法的抗干扰性。宜昌黄柏河的实测结果表明,基于现有1 ms级精度的水听器,可在自然水体中获得2.15 m精度的信号标记鱼三维游动轨迹。如因气泡、遮挡等因素对水听器观测数据引入粗差,当粗差量级在10 m以上,该方法可接近100%探测出是否存在粗差。当粗差观测值在3个以内时,该方法的探测成功率可达84.3%以上,3个以上时粗差探测成功率明显下降,5个及以上,即粗差观测值个数占观测值总数的比例大于31.25%时,基本只能探测出观测数据中存在粗差而无法有效确定粗差。该研究可为渔业增殖、鱼类栖息地保护、鱼类洄游通道等研究提供参考。     

基于变论域模糊控制算法的树木年轮测量仪直流电机转速控制

为提高电机转速控制精度,分析了PID控制算法和变论域模糊控制算法原理,分别使用这2种控制算法控制年轮测量仪直流电机,并对落叶松、油松、云杉、山杨、白桦、红桦、辽东栎等7个树种圆盘进行测试,每个树种测试10次。变论域模糊控制算法电机转速在电机启动后约90 ms后进入稳定状态,PID控制算法约需要160 ms才进入稳定状态。在70组测试数据中,变论域模糊控制算法的误差标准差的总平均值是33.8r/min,PID控制算法的误差标准差的总平均值是40.3 r/min,模糊控制算法的控制精度比PID控制算法高0.21%。试验结果表明:变论域模糊控制算法与PID控制算法相比,变论域模糊控制算法响应速度快、鲁棒性好、稳态误差小。在变论域模糊控制算法的控制下,年轮测量仪对7个树种的平均年轮测量精度是84.38%,而PID控制算法下的平均测量精度是78.13%。因此,年轮测量仪直流电机控制算法选用变论域模糊控制算法。