基于模糊控制的水产养殖环境智能监控系统设计

为实时掌握水产养殖水质和气象环境信息,针对溶氧控制过程中非线性、惯性大和时滞的问题,以循环水流水槽养殖模式为基础,设计了水产养殖环境监测和控制系统。通过PLC对养殖环境中溶氧、pH、温度、湿度、风速、风向、大气压等参数进行信息采集与传输,上位机实时显示环境信息,用模糊算法处理信息,处理后的结果作为PLC的输出传送到变频器中,变频器控制增氧机调节水中溶氧量。结果显示:该系统可实时传输与显示上述参数信息,提供历史数据和环境异常报警功能。模糊控制在调节溶氧过程中超调小、精度高,溶氧偏差±0.4 mg/L,可减少增氧机启停次数、延长设备寿命。监控系统进行实地应用测试,达到预期效果,可在水产养殖中进行推广和应用。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测

为了实现对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(TVDI)和模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准,研究时段为1980-2017年。首先利用MODIS产品数据计算TVDI,然后根据气象干旱等级监测结果,采用模糊数学法建立基于MODIS TVDI的干旱等级划分标准,并对监测结果进行精度验证,最后分析了近年来藏北地区旱情的时空变化特征。得到的主要结论:①基于归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)计算得到的温度植被干旱指数TVDIN和TVDIE,均与20 cm实测土壤水分含量在0.05的水平达到显著相关,TVDIE的决定系数更高;②基于TVDIE将旱情划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱5个等级,其中,据此标准获得的藏北地区旱情等级与气象干旱等级监测结果大体一致;③近年来藏北地区旱情整体不太严重,且总体趋缓,其中,2009年最严重,发生中旱及以上旱情的区域面积达24%,年内旱情在6月最严重。就旱情的空间分布特征而言,研究区西南部和中部干旱比较严重,北部和东南部相对较轻。研究成果可为藏北地区干旱监测提供数据支撑,遥感干旱等级的划分方法可为其他地区的干旱研究提供参考。     

全银杏粉饮料配方的模糊数学法优化及其稳定性研究

为解决泰州大佛指银杏加工季节限制，获得一款口感宜人、稳定性良好的保健型饮料，以全银杏粉为主要原料，通过模糊数学法结合正交试验优化全银杏粉饮料的最佳配方，采用功效系数法结合正交试验优化全银杏粉饮料稳定剂的最佳复配比，以均质压力和均质温度对全银杏粉饮料稳定性的影响确定最佳均质条件。结果表明，全银杏粉饮料的最佳配方为：全银杏粉初汁添加量80%，低聚果糖添加量10%，柠檬酸添加量0.10%，蜂蜜添加量0.10%；稳定剂最佳复配比为：微晶纤维素（MCC）0.15%，卡拉胶0.20%，海藻酸丙二醇酯（PGA）0.20%；最佳均质条件为：均质压力40 MPa，均质温度60 ℃。     

模糊综合评判在板材气味评价中的应用

【目的】室内空气质量对人体健康影响巨大,家具板材是否环保至关重要。【方法】通过对板材气味综合评价,指导消费者对家具板材进行科学选取。以三聚氰胺贴面刨花板与中纤板及其素板为研究对象,用微池萃取仪采集气体,通过GC-MC-O嗅闻气味化合物种类及强度并分析其浓度,将模糊综合评判法应用于以上板材的气味评价。【结果】三聚氰胺贴面刨花板的模糊综合指数为2.885 0,各等级下的隶属度分别为0.208 7、0.225 6、0.207 4、0.188 6、0.169 7。刨花板素板的模糊综合指数为3.058 0,各等级下的隶属度为0.162 0、0.210 5、0.226 1、0.210 3、0.191 1。三聚氰胺贴面刨花板与三聚氰胺贴面中纤板气味评价等级为二级,质量良好,刨花板素板与中纤板素板气味评价等级为三级,质量合格。【结论】两种素板的模糊综合指数均偏高,其中含有危害性物质的释放,对板材进行贴面处理能够降低板材的危害性。本实验选用的中纤板的模糊综合指数稍高于刨花板。模糊综合评判法用科学的定量手段刻画板材气味评价中定性问题,使定性与定量分析融合。模糊综合评判在板材气味评价中考虑了多个气味化合物对板材的综合影响和各种气味化合物的毒性,它引导人们从另一角度客观评价板材质量,是一种可借鉴的好方法。     

南方三省(区)南洋楹气候区划的研究

选择纬度、经度以及16个与水热状况有关的气象因子进行R型主成分分析,用前5个主成分坐标值进行模糊ISODATA聚类分析,将研究区划分为3类;用逐步判别分析建立了各类的判别函数式,回判准确率为91.81%;结合模糊相似优先比的结果,将研究区区划为南洋楹适宜发展区、南洋次适宜发展和南洋楹控制发展区3个气候区.     

南方五省（区）火炬松气候适宜性的研究

本文选取纬度、年平均气温和年均降水量３个与火炬松生长发育密切相关的因子，用模糊相似优先比的方法对研究区火炬松的气候适宜性进行研究，进而将研究区区划为火炬松气候适宜区、火炬松气候次适宜区和火炬松气候不适宜区３个气候生态区．     

机械加工工艺方案的多级模糊综合评价

应用多级模糊评价方法对机械加工工艺方案进行评优.采用层次分析法,创建评价指标体系,确定各项指标的权重.建立了定量指标模糊隶属度的数学表达式.通过计算综合评价值,从而确定出最优方案.     

模糊数学在适地适树决策方法中的应用

以小兴安岭带岭林区为研究对象,利用模糊数学原理,并通过对主要造林树种、立地类型及隶属度的确定,进行适地适树决策方法的探讨,得出各种立地条件下的适地适树方案.     

决策分析中两种模糊综合评价模型的应用

模糊综合评价是决策分析中常用的方法,在不同的情况中应该采用不同的模型进行综合评价.介绍了两种评价模型.它们在出发点、建立方法、评价内容和实现过程上各不相同,各有千秋.相对模糊综合评价建模简单,运算方便,但不能确定方案本身的优劣程度.而多级模糊综合评价能区分影响因素的层次,降低了权重分配的难度,能判断出方案本身的好坏,但建模相对复杂,运算工作量大,隶属度构建复杂.