番茄苗期节间长度的遗传规律分析

为了解番茄苗期节间长度的遗传规律,本研究对短节间'串黄'番茄(CH)和长节间'大黄'番茄(DH)品系构建的6个世代P1、P2、F1、F2、B1、B2遗传模型进行了试验研究.利用极大似然法和IECM算法对番茄节间长度的遗传参数进行估计.结果表明,DH上胚轴长度和节间长度都极显著高于CH.DH和CH番茄的节间长度遗传模型为...     

基于ACO-SVM的粮虫特征提取研究

[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机(Support vector machine,简称SVM)算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上。[结论]该研究表明蚁群优化算法在粮虫特征提取中的应用是可行的。     

量子人工鱼群算法

为提高人工鱼群算法的搜索能力和优化效率并避免早熟收敛,将量子进化算法融合到人工鱼群算法中,提出一种求解连续空间的新的量子人工鱼群优化算法。该方法直接采用量子位的相位对人工鱼进行编码,采用人工鱼的进化方程实现人工鱼群上相位的更新,采用Pauli-Z门实现人工鱼的变异。仿真结果表明,该方法的搜索能力和优化效率明显优于基本人工鱼群算法。     

能量非均衡节点在无线传感网络立体空间的LEACH路由研究

针对无线传感器网络中节点初始能量不均匀且工作在立体空间中的网络分布问题,建立了整个无线网络数学模型,介绍了该数学模型中节点与节点间的能量扩散模式,并针对该模型研究网络中节点数据传输的能量消耗形式,给出了基于节点能量消耗模型网络中要选举的最佳簇头个数。通过分析LEACH算法和网络特性,提出了对LEACH算法的改进算法,并利用MATLAB对改进算法进行了仿真。结果表明,改进算法使网络所消耗的能量在节点间分布更加均匀,延长了网络的稳定周期。     

五自由度采摘机械臂运动学通用算法应用

通过建立通用采摘机械臂运动学模型,构造初始矢量方程,完成求解,验证了基于Groebner基法的运动学算法的可行性,为采摘机械臂结构设计与控制研究提供了参考数据。     

基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研究

为了提高黄瓜叶部病害检测与染病程度的分级的准确率和效率,综合运用图像处理技术、人工神经网络技术,实现黄瓜叶部病害检测与染病程度分级,并主要对发病率高且危害严重的黄瓜霜霉病、白粉病和病毒病进行试验研究.首先,通过接种方法获得了纯正的黄瓜病害样本,并采集染病植株的样本图像.利用基本图像处理的方法对黄瓜叶部病害图像进行处理,综合运用二次分割、形态学滤波得到病斑区域.其次,提取三种特征包括22个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对黄瓜病害进行分类.实验证明,检测系统的黄瓜叶部病害平均识别精度为95.31%,并能够快速准确地对黄瓜叶片病害的染病程度进行分级     

高速插秧机无线遥控驾驶系统的设计

针对2ZG630A型插秧机设计了一套基于STC单片机和NRF24L01无线数传模块的遥控驾驶系统。遥控驾驶系统采用带位置传感器的电动推杆来控制速度的大小与方向,通过步进电机带动方向盘达到控制插秧机转向的目的,并设计了控制发动机的点火/熄火电路。系统下位机软件采用模糊控制算法实现了对插秧机转向和速度的精确控制,利用基于VB.NET2008编写的上位机软件,通过2.4G无线模块来与下位机进行通讯,达到遥控插秧机的目的。经试验,在100 m遥控距离内,系统运行可靠,响应速度快,控制平滑灵敏。     

基于改进广义回归神经网络和主成分分析的宽带DOA估计

为了获取较高的宽带信号的DOA(direction-of-arrival)估计精度,提出了基于改进的广义回归神经网络(IGRNN,improved generalized regression neural network)和主成分分析(PCA,principalcomponent analysis)的宽带DOA估计算法。选用PCA方法对训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度;利用粒子群算法优化GRNN的参数;根据选取不同的聚焦角度确定粗估计、精估计的训练模型,通过粗估计得出目标的大致方位后,利用精估计模型得出最终的估计结果,避免了聚焦角度对估计精度的影响。仿真结果表明,本文提出的算法具有较好的估计精度和较高的工作效率。     

基于留数的广域阻尼控制协调优化设计

广域阻尼控制器在提高区间阻尼的同时也可能导致其他模式阻尼的恶化,因此需要对广域阻尼控制器进行协调优化设计。本文首先基于留数的概念分析了广域阻尼控制器对不同模式产生的影响,接着从两个方面进行阻尼协调设计：一方面通过根轨迹法选择控制器地点或反馈信号,另一方面通过改进的粒子群算法进行控制器参数优化,使得在增强主导模式阻尼的同时能避免对非主导模式阻尼的较大影响。最后在4机系统上的算例研究说明了所提出的两种阻尼协调设计方法的有效性。     

基于粒子群组合神经网络的原岩应力预测研究

【目的】建立原岩应力准确预测方法,为岩石力学研究及地下岩土开挖工程设计与施工提供参考。【方法】充分利用区域实测原岩应力数据资料,选取岩石埋藏深度、岩石类别等参数作为原岩应力的评判指标,在分析基于群体智能（GI）的粒子群优化算法（PSO）和BP神经网络算法特点的基础上,提出一种新的组合训练方法,建立了PSO-BP组合人工神经网络模型,并对原岩应力进行实际算例预测。【结果】PSO-BP组合人工神经网络模型整体工作性能优良,研究区域原岩应力场最大主应力、最小主应力、垂直应力的网络输出与目标输出相关程度较高,相关系数分别为0.994 0,0.997 0,0.992 0,该组合模型基本可以预测研究区域原岩应力场的分布规律。【结论】应用建立的PSO-BP组合人工神经网络模型可以进行原岩应力的准确预测,对岩体初始应力研究和地下工程设计具有一定的指导意义。