采用GA-ELM的寒地水稻缺氮量诊断方法

为快速、准确、无损实现寒地水稻缺氮量的诊断。该文基于田间试验系统采集的资料,研究东北粳稻氮素含量的亏损或富余与光谱反射率差值之间的关系,并建立东北粳稻氮素含量差值的反演模型。该文采用高光谱反演水稻的缺氮量,并为实施精准施肥提供参考依据,达到减肥不减产的目的,采用产量最高的原则来构建标准氮素含量与标准光谱反射率,并在此基础上,将获取的水稻叶片氮素含量和叶片光谱反射率分别与标准氮素含量和标准光谱反射率做差,得到氮素含量差值和光谱反射率差值,然后对光谱反射率差值分别采用离散小波多尺度分解、连续投影法(successive projections algorithm,SPA)和构建植被指数的方法进行降维处理,将处理后的结果分别作为偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和遗传算法优化极限学习机(genetic algorithm-extreme learning machine,GA-ELM)的建模输入,构建东北粳稻氮素含量差值的反演模型。结果分析表明:采用离散小波多尺度分解的结果建立的GA-ELM反演模型预测效果最好,训练集与验证集的R2均在0.7062以上,均方根误差(root mean square error,RMSE)均低于0.51mg/g以下,在预测能力、稳定性和泛化性上比PLSR和ELM的预测模型有明显提高。     

粳稻多旋翼植保无人机雾滴沉积垂直分布研究

为研究多旋翼植保无人机低空喷施作业过程中,水稻垂直方向雾滴沉积的分布规律,在水稻冠层叶片、中部叶片、底部叶片分别放置了雾滴测试卡,收集植保无人机喷洒过程中的雾滴信息。使用清水代替农药来模拟喷施过程,利用雾滴沉积分析软件i DAS分析雾滴测试卡,得出植保无人机雾滴在水稻垂直方向的分布结果。试验结果表明:植保无人机低空喷雾在水稻垂直方向的雾滴覆盖率存在显著差异,有效喷幅内旋翼下方区域的雾滴覆盖效果最好,而远离旋翼的位置,雾滴覆盖率较差。从水稻垂直方向的不同位置分析,雾滴总体覆盖率为冠层54.86%,中部32.69%,底部24.7%;水稻垂直各位置的粒径分布中,平均粒径范围处于110~140μm之间,粒径大小适合植物病虫的防治。冠层的点密度最大,而水稻中间部位和水稻底部的点密度分布较为相似;水稻中部雾滴扩散比(0.465)优于冠层(0.38)和底部(0.31),整体喷雾的雾滴扩散比与相对粒谱宽度的数值均低于正常值(0.67)。     

配电GIS与SCADA系统的集成

基于GIS系统在配电管理中的应用,介绍配电GIS的开发技术.结合SCADA系统,将实时数据引入GIS,实现配电GIS系统的实时监控,并着重从数据一体化的角度来分析GIS系统和SCADA系统的集成问题,论述GIS与SCADA数据集成的原则、方式及系统接口技术.     

研究生培养方向的思考与探索

目前国家为适应全球信息化的发展,在农业领域提出了“数字农业”的建设目标,不断加大农业信息技术研究的投资力度。农业院校以此为契机,积极拓展其学科研究领域,在科研与教学方面均向该领域渗透,特别是在研究生培养方面更应向“数字农业”方向延伸发展。该文结合近年来沈阳农业大学农业电气化与自动化学科研究生培养工作实践,着重分析了该学科研究生培养方向如何与“数字农业”建设这一目标保持协调发展的问题,探讨了目前农业院校农业电气化与自动化学科研究生培养设立的整体框架,并对各个研究方向的具体内容做出了阐述,提出了分层次、一体化的研究生培养思路。     

基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法

为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分析,得出Word2Vec方法具有较高的分类精度,正确率为86.44%,能够有效解决文本向量表示稀疏和信息不完整等问题。通过调整残差网络(Residual network,Res Net)结构,分析残差模块结构和网络层次对分类网络的影响,构建了9种分类网络结构,测试结果表明,具有4层残差模块结构的网络具有较好的特征提取精度,Top-1准确率为99.79%。采用优选出的4层残差模块结构作为基本结构,使用胶囊网络(Capsule network,Caps Net)替代其池化层,设计了水稻知识文本分类模型。与Fast Text、Bi LSTM、Atten-Bi GRU、RCNN、DPCNN和Text CNN等6种文本分类模型的对比分析表明,本文设计的文本分类模型能够较好地对不同样本量和不同复杂程度的水稻知识文本进行精准分类,模型的精准率、召回率和F1值分别不小于95.17%、95.83%和95.50%,正确率为98.62%。本文模型能够实现准确、高效的水稻知识文本分类,满足实际应用需求。     

信号与系统频域分析教学案例设计

为解决信号与系统课程频域分析物理概念复杂、理论计算枯燥、学生理解困难等问题,通过对电力谐波分析评估科研项目分析、提炼、分解,设计频域分析教学案例,分析电力谐波检测的工程背景与问题提取,运用傅里叶变换实现谐波检测,探讨基于傅里叶变换谐波检测的频谱泄漏等工程问题。     

基于WebAccess的温室远程监控系统研究

针对温室监控需求,采用网际组态软件WebAccess、ADAM—2000系列无线传感器网络模块与ADAM—4000系列I/O模块,研制一个分布式计算机控制系统;采用模糊控制与PID控制混合的控制策略,编写控制脚本程序;完成监控界面与管理功能的设计。经过测试表明:该系统运行稳定,实现温室的远程监控。     

东北粳稻叶片植被指数NDVI与PRI的相关性分析

以东北地区典型地带的粳稻为例,利用植被指数测量仪PlantPen,同时测量了粳稻叶片植被指数NDVI和PRI,并根据粳稻生长发育进程分成了与物候一致的4个生育时期。首先利用二元定距变量相关分析的方法对NDVI和PRI进行相关性分析;然后,分别利用线性回归和Cubic曲线回归建立NDVI拟合PRI的回归模型,并对回归模型进行拟合优度检验和精度验证,同时对线性回归模型与Cubic曲线回归模型的拟合效果和检验结果进行对比分析。结果表明,粳稻叶片植被指数NDVI和PRI在各生育时期均有极显著的相关关系,在粳稻生长发育进程中,相关性越来越高;线性回归模型和Cubic曲线回归模型均能使NDVI较好地拟合PRI,在粳稻生长发育进程中,拟合效果也越来越好;Cubic曲线回归模型在粳稻4个生育期平均相应的指标值判定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、绝对百分误差(MAPE)分别为0.8055、0.0358、0.534%,而线性回归模型的相应指标为0.7653、0.0488、1.365%。Cubic曲线回归模型的RMSE和MAPE值较小且R²较大。因此其拟合优度和检验精度均优于单纯的线性回归模型,可作为NDVI反演PRI一种参考模型。     

适应电力企业需求的农电专业高技能型人才培养模式的创建与实践

人才培养模式改革是提高高等教育质量的重要保证。在国家建设农村智能电网、电力企业对高技能型人才需求急剧的背景下,沈阳农业大学积极开展农电专业高技能型人才培养模式建设。以适应电力企业需求、提高就业质量和就业率为目标,以教学团队建设、实践教学条件建设等为基础,构建了"教、学、做、研"一体化高技能型人才培养模式,并取得了良好效果。     

面向卓越工程师培养目标的嵌入式系统课程实践教学改革

在分析嵌入式系统课程在电子信息类卓越工程师培养中的重要性和当前嵌入式系统课程实践环节在层次结构、实验设备、考核方式等方面存在问题的基础上,提出一系列实践教学改革措施,包括三层实践教学体系设计,基础实验环节在设备、内容与考核方式等方面的调整,贯穿式、延伸式课程设计的实施,科研、竞赛与创新实践环节的有机融合.改革结果表明,学生创新实践能力明显提高.