光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型

为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度，该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值，分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系，构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型，并对模型进行了验证；再结合一元线性回归（SLR，Single Linear Regression）、逐步多元线性回归（SMLR，Stepwise MultipleLinear Regression）、偏最小二乘回归（PLSR，Partial Least Squares Regression）模型与BP神经网络（BPNN，BP Neural Network）模型进行比较。结果表明：1）油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1 410、1 900、1990 nm，一阶微分光谱特征波长位于1 150、1 950、2 080 nm；2）以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优，在能够满足水分估算精度的情况下，是最优的选择方法。3）将优选的特征参数作为输入，实测含水率值作为输出，构建BP神经网络模型，其建模与验模R2分别为0.978和0.973，RMSE分别为0.22%和0.242%，而RPD值分别为6.478和5.889，与其他模型相比，BP神经网络模型的建模及预测精度均最高，是估算油用牡丹种子含水率的最优模型，其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力，是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。     

采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型

对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场，利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料，基于深度学习原理，选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集，用于训练渔场预报模型。训练结果表明，4个通道组合的数据集的训练结果最优，渔汛早期（7-8月）、中期（9月）和后期（10-11月）测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证，模型的平均召回率为82.3%，平均精确率为66.6%，F1得分平均值为73.1%，预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率，可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。     

采用全卷积神经网络与Stacking算法的湿地分类方法

高精度湿地制图对湿地生态保护与精细管理具有重要的支撑作用。针对传统湿地分类方法的精度不高和泛化能力弱等问题，提出了一种联合全卷积神经网路（fully convolutional neural network，FCN）与集成学习的湿地分类方法。首先利用全卷积神经网络（SegNet、UNet及RefineNet）对GF-6影像的语义特征进行提取与融合，然后利用Stacking集成算法对融合后的特征进行判别和分类。结果表明，联合全卷积神经网络与Stacking算法能有效提取湿地信息，总体分类精度为88.16%，Kappa系数为0.85。与联合全卷积神经网络与单一机器学习RF、SVM与kNN算法相比，该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了4.87%，5.31%和5.08%；与联合单一全卷积神经网络（RefineNet、SegNet、UNet）与Stacking算法下的湿地分类结果，该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了2.78%，4.48%与4.91%；该文方法一方面能通过卷积神经网络提取遥感影像深层的语义特征，另一方面通过集成学习根据各分类器的表征性能进行合理的选择并重组，从而提高分类精度及其泛化能力。该方法能为湿地信息提取及土地覆盖分类方法的研究提供参考。     

基于广义回归神经网络的灌溉系统首部多用户配水快速PID控制

针对多用户配水状态下灌区流量、压力需求变化范围大,传统流量、压力控制响应速度慢等问题,建立适用于多用户灌区配水的灌溉系统首部控制技术。该研究通过分析供水系统流量、压力调节方式,提出了流量、压力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合调节方法,建立以电动阀开度为流量控制量、变频器频率为压力控制量对流量和压力进行调控的灌溉首部控制系统。为了减少系统的调节时间,提高系统的运行效率,采用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)建立流量、压力和电动阀控制模拟量、变频器控制模拟量间的预测模型,形成神经网络PID控制模型(GRNN_PID),并进行模型精度和控制精度验证。GRNN训练结果显示,变频器控制模拟量的相对误差为0.11%～3.86%,电动阀控制模拟量相对误差为0.09%～5.74%,模型精度较高。使用3个调节过程模拟3个用户的需水行为对模型进行验证,结果表明,GRNN_PID模型3个过程的调节时间分别为11.6、10.7和7.2 s,PID模型3个过程的调节时间分别为31.7、29.6和16.9 s,GRNN_PID模型大幅减少了系统的调节时间,提高了系统的运行效率;分别计算了2种模型的控制精度,GRNN_PID调节方法和传统PID调节方法的稳态流量和压力误差都在1%以内,最大超调量为8%,控制精度较高但相差不大,表明GRNN是从策略上加速系统调节速度,其本身并没有对PID的参数进行调整,因此对系统的控制精度影响不大。研究可为灌溉系统流量压力快速控制提供参考。     

基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产，提高溶解氧浓度预测的精度，提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先，利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数，提取强关联因子，降低预测模型的输入量维度；采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络，避免网络中隐含层共线性问题，保障输出权值的稳定性；然后，结合新型激活函数，构建水体溶解氧浓度预测模型。最后，将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232，与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s，预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线，能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

一种改进深度卷积神经网络的海岛识别方法

受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。     

Role of social networks in urban forest management collaboration: A case study in northern Japan

Public participation is crucial for sustainable forest management. In particular, in urban forest areas, it is an important tool for overcoming conflicts among diverse needs regarding the forests through collaboration between citizens and governments. Such collaboration requires social learning. Social learning is dependent upon the presence of social networks that serve as an infrastructure for social capital. This study analyses the role of the social network in a participatory forest management approach of the Nopporo Forest Regeneration Project (NFRP) in the urban Nopporo National Forest in Hokkaido, northern Japan, aimed at restoring a typhoon damaged forest.Within the framework of the participatory approach the project hascreated a network of several citizen organizations for exchanging information. Outside this formal NFRP network several additional citizenorganizations are concerned about the Nopporo Forest management. The article describes the overall social network that has evolved around the Nopporo Forest and compares the attitudes and evaluations of the NFRP network organizations and the not formally NFRP related organizations towards their collaboration with government agencies and other citizen organizations. The overall social network around the Nopporo Forest had a multi-nodal character with the National Forest Agency and Hokkaido Prefectural Government acting as main central nodes. Only a few citizen organizations had direct relations to both central nodes; many organizations had links to either the National Forest Agency or the Prefectural Government. The organizations involved in the formal NFRP network had close ties with the National Forest Agency. This contributed to a positive evaluation of present forest management approach and the collaborative activities of the government agencies. In contrast, the organizations that were not involved in the formal NFRP network were found to have fewer ties with the National Forest Agency. The lack of opportunity to form a direct social learning relation hindered the formation of social capital and resulted in a lower evaluation of the participatory management approach as well as of the collaborative activities. Thus, although the participatory forest management approach of establishing formal social networks enhanced collaboration between the National Forest Agency and several citizen organizations and social learning, it was less successful in encouraging a democratic process involving all interested citizen organizations.