一种生物病虫害控制模型的进化算法处理

为控制蘑菇种植过程中尖眼蕈蚊数量,利用线虫和尖眼蕈蚊数量变化的动态关系模型,应用分布估计算法对控制干涉次数和控制数量进行优化处理,将其与遗传算法结果进行比较.结果表明:该算法在控制次数略有增加情况下,可以取得较小目标函数值,并且算法稳定收敛,该结果可以作为一种理想的控制优化方案.分布估计算法可以用来处理此类动态关系模型的优化问题.     

基于二代测序数据拷贝数变异检测的新方法研究

目标区域捕获测序（TRS）是将基因组特定区域制成探针与基因组DNA杂交,将目标区域的DNA富集后再进行二代测序。TRS已应用于多种疾病如智力障碍、帕金森症等,能够有效的对人类主要组织相容性复合体（MHC）、外显子等区域进行测序。由于测序效果受捕获测序探针密度影响较大,探针的疏密及均匀程度很大程度会影响最终结果,与全基因组测序相比,TRS检测拷贝数变异（CNV）难度更大。随着生命科学的飞速发展,越来越多的拷贝数变异检测工具出现,但它们的CNV检测率依然较低,假阳性率较高。因此,本研究开发了一种新颖的拷贝数变异检测方法,结果显示,本研究方法、ExomeDepth和XHMM的检测率分别是76.7%、12.4%和5.5%,假阳性率分别是25.7%、49.4%和66.9%,本研究方法在检测率及假阳性率的表现均优于ExomeDepth和XHMM两种方法。本研究补充了拷贝数变异检测算法,并为相关研究提供一定的理论依据。     

基于DH-YoloX的群养马岗鹅关键行为监测

马岗鹅的行为与其生长状况和福利状况密切相关,马岗鹅关键行为监测对评估其生长性能具有重要的现实意义。为了实现对群养栏马岗鹅关键行为高效率精准监测,该研究探索一种基于YoloX的群养马岗鹅关键行为监测算法（Magang geese behavior monitoring of based on Double Head-YoloX,MGBM-DH-YoloX）,该算法通过减少YoloX的头部数量提升检测效率、使用损失函数减少前景背景干扰、使用迁移训练方式提高网络训练效率等技术对马岗鹅采食、饮水、休息和应激等关键行为及其规律进行分析。MGBM-DH-YoloX首先用Mosaic和Mixup对马岗鹅图像进行数据增强,然后使用增强后的数据集训练模型,并且利用模型检测马岗鹅的关键行为,最后累计得出马岗鹅关键行为的发生时长和行为节律;试验训练集为1 400幅、验证集200幅和测试集为400幅,连续活动视频10 d。结果表明,MGBM-DH-YoloX算法的平均精度为98.98%、检测速度达到81帧/s、内存消耗为2 520.04 MB。对马岗鹅的10 d养殖数据分析发现,MGBM-DH-YoloX能有效观察到马岗鹅随着日龄增长采食次数逐渐减少;试验鹅每日采食与饮水行为同时出现的比例为83.74%,呈现整体相伴趋势,但也从90.78%降低到74.57%,说明马岗鹅采食与饮水行为随着日龄增加呈现出逐渐分离趋势;试验鹅随着日龄增长休息时间逐渐加多,呈现出肉鸭对笼养的适应性逐步增强;应激行为随机性很强,突发性明显,发现人员随机走动等不规范饲喂带来的应激行为占据很大比例。该研究显示MGBM-DH-YoloX算法能利用监控视频对马岗鹅的关键行为进行智能提取,可为家禽智能养殖监管提供技术支撑。     

典型农业物料碰撞接触损伤机理及应用研究进展

农业物料在收获、加工和运输等过程中易出现碰撞损伤,直接影响农产品质量。深入研究其碰撞损伤机理对于降低农业物料损伤具有重要意义。农业物料损伤来源主要为碰撞接触损伤,为了解典型农业物料碰撞损伤机理,在研究大量国内外文献的基础上,基于撞击式损伤原理,针对农业物料碰撞损伤机理综述了经典接触力学中小变形碰撞接触的研究现状和典型物料碰撞接触的损伤规律,从碰撞理论、碰撞模型、碰撞检测及数值仿真等方面,分别阐述了脱粒型、脱壳型和柔性果型农业物料碰撞特性的研究进展和技术难点,并探讨了典型农业物料在逆向建模、碰撞损伤模型改进、碰撞算法改进以及开发高精度损伤传感器等方面研究的可能性,为农业工程装备设计及改进提供参考。     

基于全质心WLS-HDS-TWR算法的无人驾驶农业机械协同定位算法研究

针对室内全球导航卫星系统（Global navigation satellite system,GNSS）信号受遮挡时,农用车辆协同定位精度低、稳定性差、信号丢包等问题,本文开展面向超宽带（Ultra wideband,UWB）调频技术的室内外农用车辆协同定位算法研究。首先,搭建三基站多边测距定位模型,实现主基站绝对位置标定以及辅助基站绝对位置坐标的变换求解;其次,提出全质心加权最小二乘的高速双边双向（Weighted least squares high double sided two-way ranging,WLS-HDS-TWR）农机协同定位算法,基于泰勒级数展开的WLS估计算法,求解主车位置。同时,提出面向室内环境的多状态基站组合的UWB定位模块布设模式,并验证其可行性;通过飞行时间法（Time of flight,TOF）获取主从车距离信息,融合GNSS标定位置信息、主车坐标信息以及测距信息,实现主从车协同定位。最后,基于Prescan/Simulink搭建联合仿真平台,验证提出算法的可靠性;通过农用履带车辆开展室内及室外协同定位实车试验,试验结果表明：全质心WLS-HDS-TWR协同定位算法可有效解决室内GNSS信号缺失问题,室内环境下,定位精度较HDS-TWR及全质心LS-HDS-TWR算法分别提高26.98%和22.03%,满足智能农机协同定位作业需求。     

农户闲置宅基地市场化配置感知风险识别及防控

推进闲置宅基地市场化配置是宅基地“三权分置”改革的主要目标,识别农户宅基地市场化配置的感知风险是稳慎推进宅基地要素市场化配置的基本前提。为科学客观识别农户宅基地市场化配置的感知风险,该研究基于“有监督”的机器学习算法,结合重庆市典型宅改试点的实证,定量识别农户宅基地市场化配置的感知风险,并从“事前预防”“事中防控”“事后防范”3个维度,差异化探讨不同配置方式下的风险防控策略,以期为深化宅基地市场化配置改革提供政策建议。结果表明：1）农户宅基地市场化配置的感知风险等级总体呈“两头低,中间高”的类正态分布。2）就地直接入市中的农民权益风险最高（46.74%）,应联合地方政府、村集体和农户,注重“事前预防”;规划调整入市中的社会稳定风险最高（35.66%）,村集体应注重“事前预防”,而地方政府应注重“事后防范”;复垦指标入市中的耕地保护风险最高（29.13%）,地方政府应注重“事中防控”,而村集体应注重“事后防范”;复绿指标入市中的农民权益风险最高（34.24%）,地方政府应注重“事前预防”。3）4种方式下农户宅基地市场化配置的风险识别结果存在异质性;农户宅基地市场化配置的风险防控既需要“因时而动”,也依赖“多方合力”,需结合不同配置方式的突出致险因子分阶段、分主体协同防控。     

基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型

养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控,提高养殖生产效率,降低养殖风险,该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征,提出一种基于正则化极限学习机（principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM）的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先,采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子,降低预测模型的数据维度;其次,利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数,并利用快速动态时间规整算法（fast dynamic time warping,FastDTW）完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量;然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇,并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建,实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明：PC-RELM的预测均方根误差值（root mean square error, RMSE）为0.961 9,与PLS-ELM（partial least squares optimized ELM）、最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）以及BP神经网络模型进行对比,其RMSE值分别降低了41.54%、54.58%和67.16%。该预测模型可以有效地捕捉不同天气条件下溶解氧的变化特点,具有较高的预测精度和效率。     

基于随机森林算法的橡胶林地上生物量遥感反演研究——以景洪市为例

以景洪市橡胶林为研究对象,将获得的样地植被指数和生物量数据用随机森林方法建立相关关系,将建立的关系用Landsat TM影像反演出整个研究区域的生物量分布,用影像和实地样地调查数据进行分析和验证,实现光学遥感的大范围生物量反演。在反演过程中将植被指数作为自变量,使用R语言环境下的随机森林方法进行变量筛选和建模,并对该方法的适用性进行分析评价。结果表明：随机森林算法适用于森林生物量反演;选择的变量为可见光大气阻抗植被指数（VARI）、简单比值指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、水分胁迫指数（MSI）、中红外指数（MidIR）;总体模型反演精度R2=043,RMSE=4605。反演结果对于生物量密度较低的区域回归效果较好,对于生物量超过200t/hm2的地区,反演结果偏低,且随着生物量密度的增加,反演结果偏差逐渐增大。     

基于幼儿通学流的沈阳市居住-就学空间结构研究

基于通学流透视城市空间结构是一个新视角.采用2018年沈阳市手机信令通学OD数据,运用社区发现算法测度沈阳市居住-就学网络的空间结构特征.研究表明:1)沈阳市居住-就学网络在城市核心区边缘联系强度最高,核心区次之,外围区最低,在空间上呈现紧密的小范围通学特征.2)居住-就学网络节点具有明显的等级性,基于流出量与流入量的...