基于多分类器DS证据理论融合的水果识别研究

针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。     

辣椒细菌性果实条斑病菌生物学特性及抑菌药剂筛选

研究辣椒细菌性果实条斑病菌的生物学特性,对病原菌进行室内药剂筛选,旨在为田间病害规律研究和病害防治提供依据。采用紫外分光光度计测定病原菌在不同温度、pH、NaCl浓度下的生长速率。采用滤纸片抑菌圈法对病原菌进行室内药剂筛选试验。结果表明,辣椒细菌性果实条斑病菌最适生长温度为28℃,最适pH 7.0,病原菌的耐盐性为12%。18种供试药剂在药剂推荐使用剂量范围内,四霉素、乙蒜素、77%志信、氯溴异氰尿酸4种药剂对病原菌有抑菌效果,对这4种药剂进行毒力测定,结果表明四霉素的毒力较强,EC₅₀值为11.75 mg/L,毒力强于其他3种试剂,四霉素可作为田间防治药剂的首选。     

基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

高压直流接地极对埋地管道腐蚀的影响和管控思考

高压直流输电、油气长输管道建设促进了全国范围内的能源优化配置,但高压直流接地极放电对埋地管道的强直流干扰问题应该引起足够关注。为进一步加强相关风险管控,回顾中国高压直流输电网的发展历程,对高压直流接地极放电影响管道的典型特点进行分析,结合当前实际提出后续风险管控的发展方向。研究结果表明:邻近油气长输管道路由的高压直流输电线路和接地极对管道的影响具有干扰时间不确定、干扰机理复杂、干扰程度大及缓解困难的特点,是管道当前面临的突出安全风险。高压直流输电网调试或故障运行过程中,接地极单极放电会加速管道腐蚀。后续应从加强沟通协调和联合测试,深化腐蚀机理和规律研究,采取综合治理措施等方面提升检测、研究及治理水平,全方位保障国家能源通道的安全稳定。     

油料作物油脂合成调控研究进展

植物油脂不仅是人类可食用油的主要来源,也是人类生产生活中重要的可再生原料。本文概述了植物油脂的生物合成途径,从母体效应、QTL、GWAS等多个方面总结了油料作物油脂合成的遗传学研究进展,同时探讨了已知的油脂合成调控相关基因的功能。本文综述了该领域的研究现状,为深入了解油料作物油脂合成调控网络提供了参考,也为油料作物的分子改良和遗传育种提供了理论基础。     

二十二份毛花猕猴桃种质资源果实品质的主成分分析与综合评价

为了更好地了解毛花猕猴桃种质资源的多样性,测定了浙江省丽水市境内22份毛花猕猴桃种质的8个品质指标,进行了变异分析、主成分分析、聚类分析和综合评价。结果表明,果实品质指标差异较大,单果质量的变异系数最大(38%);果实横径的变异系数最小(11%);聚类分析结果表明,22份毛花猕猴桃种质可以分为两大类,其中第一类种质果实的可溶性固形物含量、可滴定酸含量、维生素C含量均高于第二类,第二类种质果实的固酸比稍高于第一类;主成分分析表明,前三个主成分贡献率达85.04%,可综合反映果实品质信息;综合评价结果显示,LD-18、L-74、L-27、L-19、L-73这5个单株果实综合性状表现优良。综上所述,丽水市境内毛花猕猴桃种质资源果实性状具有丰富的多样性,为新品种的选育和果实品质改良提供了重要的参考依据。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸。为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究。结果表明,最佳酰化用时为15 min,染料结合用时为90 min。与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和试验精度更高。可见,采用超声波振荡代替传统振荡器振荡能改进赖氨酸的测定方法。另外,采用最优动态聚类法对赖氨酸含量进行分类,能防止人为分类的不确定性,做到分类方案的最优化。     

不同微喷弥雾调控方式下微气候因子对极端干旱区葡萄果实生长及糖度的影响

通过对极端干旱区葡萄在不同微喷弥雾调控方式（WP1,架上喷水1 h;WP2，架下喷水1 h；WP3，地上喷水1 h）下微气候因子与葡萄果实生长形态及糖度的监测，分析葡萄园微气候因子变化规律及其与葡萄果实生长形态和糖度的关系。结果显示：采用微喷弥雾调控可有效降低葡萄园温度和增加湿度，与CK处理（常规滴灌，不喷水）相比，白天平均温度低2.9℃~3.3℃，平均温度低2.5℃~2.9℃，夜晚平均湿度高4.7%~5.5%，同时可促进葡萄果实生长和糖度累积，WP1、WP2和WP3与CK处理相比，果粒纵茎高出2.88、1.76、0.9 mm，果粒横茎高出1.33、1.80、1.76 mm，果粒均重高出0.22、0.26、0.25 g，糖度分别高出7.75%、3.96%和5.53%。在葡萄果实生长发育过程中，白天平均温度和平均温度是影响葡萄纵径和横径的关键微气候因子，晚上平均湿度是影响葡萄果实重量和糖度的关键微气候因子，在白天平均温度为30.4℃~33.8℃、晚上平均湿度为49.5%~50.5%时接近葡萄果实纵径、横径和果粒均重拟合值最大值。根据其相互关系和建立的回归模型，得出可以用白天平均温度、平均温度和晚上平均湿度对该地区葡萄生长和糖度变化进行分析和预测。     

施氮时期对葡萄叶片光合生理及内源激素水平的影响

以10 a生酿酒葡萄‘蛇龙珠’为试验材料，运用水肥一体化滴灌的方式分别在萌芽期（S1）、新梢旺长期（S2）、开花期（S3）、果实第一次膨大期（S4）和副梢生长旺期（S5）一次性施入300 kg·hm^-2尿素，对照为整个生育期均不施氮肥（CK），分别于花后50 d（DAF50）、花后85 d（DAF85）和花后120 d（DAF120）进行光合特性指标的测定，并采样分析氮肥施用时期对葡萄叶片光合生理及内源激素水平的影响。结果表明：各生育期施氮均能增加叶片净光合速率（Pn）及PSⅡ最大光化学效率（Fv/Fm），在花前施氮肥叶片Pn和Fv/Fm增加最为显著，最高分别达到18.22 μmol·m^-2·s^-1和0.854。S1、S2和S3处理显著增大了不同生育期叶片气孔导度（Gs）和蒸腾速率（Tr），且S2处理在DAF85时最显著，Gs和Tr分别比CK高18.5%和10.8%；S3、S4和S5处理显著降低了叶片的胞间CO₂浓度（Ci）和非光化学淬灭系数（NPQ），S1处理叶片Ci与CK之间无显著差异。果实第一次膨大期之前施入氮肥能够显著增大各生育期叶片的PSⅡ电子传递量子效率（ФPSⅡ）和光化学淬灭系数（qP），最高分别达到0.889和0.959。可见，不同时期施氮肥，通过改变光合荧光相关参数影响叶片光能的吸收、传递、耗散和分配，从而改善叶片光能利用效率。氮肥的施用时期影响各生育期叶片内源激素的含量，施氮肥均显著提高了DAF85后叶片玉米素（ZT）含量，与CK相比至少提高21.9%；花后施入氮肥叶片中IAA含量在果实采收时保持在34.9 μg·g^-1以上，S4和S2处理GA₃含量最高，分别为7.11 μg·g^-1和6.49 μg·g^-1。因此，氮肥施用时期影响葡萄各生育期不同内源激素的积累。