基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报

准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该文利用1983-2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料，采用线性趋势法，揭示始花期演变趋势；采用相关分析，筛选影响始花期的关键气象因子，依据不同预报日期构成特征变量集；采用随机森林算法（Random Forest, RF），自3月11日开始预报到3月25日终止预报，每日训练1个预报模型。结果表明，1）1983－2018年始花期呈极显著提早发生趋势，每10a约提前2.750 d（P＜0.001）。2）16个逐日气象预报模型中，共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关，相关系数在0.469～0.789之间；各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率（Nd）分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差（RMSE）分别为1.693～2.870和2.240～7.237、平均决定系数（R2）分别为0.891和0.701。3）2019年试验预报中，提前15日准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力，预报准确率基本满足气象服务需求。     

基于MFO-LSTM的母猪发情行为识别

及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。     

基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

挥发性脂肪酸（Volatile Fatty Acids，VFA）作为厌氧发酵过程的重要中间产物，其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控，将近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIRS）与偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）与遗传模拟退火算法（Genetic Simulated Annealing algorithm，GSA）相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选，原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后，得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个，建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886，预测均方根误差（Root Mean Squared Error of Prediction，RMSEP）分别为0.111、0.120和0.727，相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484，与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78%、15.49%和1.22%，能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求，基本满足总酸的检测需求。结果表明，通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量，参与建模的波长点数量显著减少，有效降低了变量维度和模型复杂度，提升了回归模型检测精度和预测能力，为快速准确检测沼液VFA提供了新途径。     

采用混合生物地理学算法的番茄种植规划研究

为解决番茄酱产季原料供应不均衡问题,在构建番茄种植规划的数学模型基础上,提出采用生物地理学算法对番茄种植规划模型的求解。利用余弦迁移模型、干扰迁移算子和基于高斯分布的变异算子对BBO算法进行适当改进,并与差分进化算法的变异算子结合,以增强生物地理学算法的全局搜索性能。以新疆某番茄酱厂为例对番茄种植规划问题进行计算,结果表明:采用该算法获得的种植方案能实现番茄原料产量与番茄酱厂生产能力之间的平衡。仿真结果验证了番茄种植规划数学模型的合理性。在求解番茄种植规划问题上,与其他智能优化算法相比,该算法具有较好的收敛性。     

PMU最优配置及其在舰船电力系统中应用研究

针对舰船电力系统的特点和在潮流方程求解中存在的问题，借鉴在陆地电力系统中配置相应的PMU将使潮流方程直接可解的思想，实现采用遗传和粒子群优化算法的基于潮流可解最优PMU配置方案算法。并对其在舰船电力系统中的有效性和适用性进行了比较，可为舰船电力系统配置PMU提供参考。     

滑动平均法和分形理论结合的稻瘟病发病特性研究

通过文献分析稻瘟病发生与气象有着密切的关系,利用滑动平均法将云南省凤庆县稻瘟病病情指数分解成趋势及气象波动病情指数,分析结果表明趋势病情指数总体呈下降趋势,而气象波动病情指数具有一定的混沌特性,并利用相空间延拓及G-P算法验证了气象波动具有一定混沌特性。     

1种农产品图像混合滤波算法的应用

针对农产品图像中的混合噪声,提出了1种有效的滤波算法。首先从噪声检测和标记方法、自适应加权滤波等环节对中值滤波算法进行适当改进,从而提出了1种改进自适应加权中值滤波算法对混合农产品噪声图像进行第1阶段滤波;然后对滤波后图像分别采用3×3滤波窗口、5×5滤波窗口的均值滤波算法进行第2阶段滤波;最后对均值滤波后的图像进行等权融合处理。分别将研究的滤波算法与中值滤波、加权中值滤波、极值中值滤波、均值滤波等算法进行试验仿真对比,结果表明,经过研究的算法滤波后图像清晰度明显高于其余算法且噪声残留程度明显低于其余算法,这对于农产品的高效处理具有一定的借鉴价值。     

北京林业大学“程序设计”课程教学改革探索

“程序设计”课程是计算机科学与技术专业的专业基础核心课程。针对基于语法的“程序设计”课程教学模式存在的问题，分析北京林业大学“程序设计”课程的教学现状、教学定位和教学要求，提出由问题设计算法、由算法引导程序的基于算法的教学改革方案。实践证明，强调算法设计、淡化语法细节，在机房授课并在实验和考试中使用在线评判系统的教学模式更有利于培养学生的思维能力，也能更好地激发学生的编程兴趣以及提高学生的编程水平。     

基于傅里叶变换自由曲面测量技术研究

本文对几种傅里叶变换轮廓术进行了分析研究,结合实验的方法对传统FTP法以及两种改进FTP法(π相移法和灰度图法)的测量范围进行了对比研究,通过实验的手段分析了这两种改进方法间的异同。实验显示,π相移法的测量结果要优于灰度图法的测量结果,且随着物体高度梯度值的增加,π相移法的测量结果越优于灰度图法的测量结果。