改进遗传算法在油茶果采摘机优化中的应用

为了提升算法在求解优化问题时的性能,提出了一种改进的实数遗传算法(RCGA)。算法的改进之处在于引入了一种新的交叉算子及替换操作:交叉算子通过增大算子的搜索范围来提升解的质量与算法收敛速度;替换操作则同时考虑了个体目标函数值与多样性贡献率两个特征,以方波函数的模式对种群进行周期性的局部初始化操作,从而增大种群多样性。将改进的算法应用于油茶果采摘机的优化设计中,通过一系列的对比实验验证了改进算法的性能优于其他先进有效的算法;同时,改进后的算法能够明显优化采摘机的工作空间与采摘臂的长度,使整体结果提升了63.49%。可见,改进后的算法是解决采摘机优化的一种有效方法。     

自走式高密度智能辣椒移栽机的研制

针对山东地区辣椒春播秋收为主的一年一作传统种植方式存在的土地利用率低、经济效益差、半自动移栽机作业效率低、劳动强度大等问题,基于农机农艺融合提出了"大蒜(或小麦)+辣椒"新型轮作种植模式及高密度辣椒栽培方式,并设计了适用于该模式的可一次完成开沟、自动送苗、自动取苗、自动栽植及覆土等功能的自走式高密度智能辣椒移栽机。田间试验结果表明:该机可以较好地实现高密度栽植且栽植株距稳定,当设定株距为16cm时,株距变异系数为4.1%,整体栽植合格率为91.4%。机具各项指标符合行业标准要求,可满足实际使用需求。     

带耕沟播培土对玉米抗倒性状及产量的影响

为了评价玉米带耕沟播模式下机械培土对抗倒性状及产量和产量结构的影响。以生产常规模式不培土不化控为对照(T₁ck),设生产常规模式不培土化控(T₂)、带耕沟播模式不培土不化控(T₃)、带耕沟播模式不培土化控(T₄)、带耕沟播模式喇叭口期培土1次(T₅)和带耕沟播模式抽雄期培土1次(T₆),进行大田比较试验,结果表明：带耕沟播喇叭口期培土玉米穗位高度比对照降低16.49cm,茎秆田间抗拉弯强度比对照增加30.72%,室内横折强度比对照增加28.50 %,百粒重增加1.51g,穗粒数增加64.09粒,比对照增产20.09%。带耕沟播喇叭口期机械培土不仅提高玉米茎秆的抗倒能力,同时增加产量。     

杀青方式对机采绿茶理化品质的影响

为了提高茶树机采绿茶杀青品质,以机采鲜叶为原料,比较微波、汽热、电热滚筒和电磁滚筒耦合热风4种杀青方式所制机采绿茶的感官品质、茶叶内含成分、色泽和香气。结果显示：电磁滚筒耦合热风杀青所制绿茶的感官得分（89分）最高,所制干茶的色相值（a/b）相对更绿（p<0.01）,酚氨比较低（p<0.05）,非酯型儿茶素、酯型儿茶素和儿茶素总量也相对较低（p<0.01）;电磁滚筒杀青所制绿茶的栗香型成分含量较高,如藏红花醛、癸醛、β-环柠檬醛、庚醛和3,7-二甲基-2,6-二辛烯醛等高级醛类,香叶基丙酮、β-紫罗酮和1-戊烯-3-酮,反式-2-辛烯醇、芳樟醇、反式-橙花叔醇等,以及二甲硫、2-甲基呋喃和1-乙基吡咯等杂环化合物,说明电磁滚筒耦合热风杀青集成了不同工艺特点,所制机采绿茶滋味鲜爽,栗香明显,该工艺有利于提高机采绿茶品质,对实际生产具有指导作用。     

云南籼稻小苗机插技术研究

为了降低机插稻育秧、运秧劳动强度,在云南籼稻地区探索籼稻小苗机插技术。以吉优716为材料,设置160 g/盘（T1 ）和180 g/盘（T2）2个播种量处理,秧龄9 d,每667 m²大田用秧6盘。以常规播种量70 g/盘,15 d秧龄,每667 m²用秧15盘为对照,比较分析了不同处理间秧苗素质、栽插质量、茎蘖动态和产量的差异。结果表明,虽然密播小苗处理秧苗素质不如对照,并且缺丛率较高,但每丛基本苗数、各时期的茎蘖数和有效穗数均显著高于对照,最终产量均高于对照。较高的有效穗数是机插密播小苗技术增产的主要原因。其中,T1处理用种量比对照减少了8.57%,秧盘数比对照减少60%,但产量比对照增加了9.0%,节本增效的效果明显,具有较大的推广潜力。     

基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法研究

针对人工筛选蚕茧工作中漏检率高、效率低的问题,提出了一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法。该方法以黄斑茧、烂茧、印头茧、薄皮茧和上车茧等5种蚕茧为研究对象,首先对采集的蚕茧图像进行边缘检测、连通域提取等步骤以实现背景分割与正、反面连接,然后提取蚕茧图像HSV颜色空间模型下的颜色直方图和颜色矩作为颜色特征,并将5种蚕茧的HSV三通道像素分布详细划分、量化,最后对蚕茧图像颜色特征进行主成分分析,结合支持向量机设计4种分类器构造方案进行效果对比。试验结果表明,将颜色直方图和颜色矩组成颜色特征集后进行主成分分析,并使用支持向量机构造分类器对5种蚕茧分类效果最好,其中主成分变换最优累计贡献率为999%,分类准确率达91%,单粒蚕茧图像识别时间为012s。本方法为蚕茧智能化分选设备的研究提供了理论基础。     

丘陵山地用小型自走式青贮机的设计思考

玉米是世界三大主要粮食作物之一，收获是玉米生产的重要环节。设计一款适合偏远山区、丘陵地区等路况复杂、地块小且不规则地使用的青贮机有很好的应用价值。本文通过对设计内容的研究与分析，得出设计流程，为物理样机提供理论依据。     

基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究

  目的  探索立地因子与桉树Eucalyptus适宜性之间的关系，开展树种适宜性研究，为桉树适宜性研究提供新思路，为科学造林提供支持。  方法  以广西桉树人工林为研究对象，选取广西国有高峰林场的1 883个森林资源小班调查数据，分别运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法作为树种适宜性评价方法，构建桉树适宜性分类模型。输入为地貌类型、海拔、坡向、坡位、坡度、凋落物厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、石砾含量、成土母质，土壤类型等11个立地因子信息，输出为桉树适宜性。  结果  3种算法构建的模型拟合精度依次为63.18%、69.73%、78.03%，泛化精度依次为64.33%、67.93%、78.18%。相比于朴素贝叶斯、支持向量机算法，随机森林算法分类效果更好。立地因子重要性排序由高到低依次为:海拔、土层厚度、坡向、坡度、石砾含量、凋落物厚度、坡位、腐殖质层厚度、土壤类型、地貌类型、成土母质。200~350 m海拔、80~100 cm土层厚度的地区比较适宜桉树生长。  结论  基于机器学习算法构建的桉树适宜性评价模型可以较好地对桉树的适宜性做出预测。     

基于多核支持向量机的小麦条锈病遥感监测研究

为提高小麦条锈病的遥感探测精度,依据日光诱导叶绿素荧光和冠层反射光谱数据在小麦条锈病遥感探测中的优势及其与病情严重度之间的映射关系,在运用独立分量分析法对光谱数据降维的基础上,利用核学习算法分别确定冠层光谱特征和日光诱导叶绿素荧光特征反映小麦条锈病病情严重度的最优核,同时针对冠层光谱与叶绿素荧光特征组,建立基于不同特征最优核映射的多核学习支持向量机模型,并与基于特征直接拼接的模型结果进行对比。结果表明,对于冠层光谱而言,采用高斯核构建的支持向量机模型可较好估测小麦条锈病病情指数,而日光诱导叶绿素荧光指数则是采用多项式核的效果更优;采用直接拼接法融合叶绿素荧光指数和冠层光谱特征能够在一定程度上改善小麦条锈病病情指数估测精度,决定系数(r~2)最高为0.847,而单独利用冠层光谱信息或者叶绿素荧光信息时,r~2最高仅为0.802;对日光诱导叶绿素荧光和反射光谱特征分别利用其最优核进行映射构建的多核学习支持向量机模型精度最高,r~2为0.915,RMSE为0.090,优于基于特征直接拼接构建的支持向量机模型精度。