采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于PSO-SVR模型的河南省小麦产量预测方法

小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产...     

1509号台风"灿鸿"影响南通稳定性降水分析

利用fnl再分析资料、卫星资料、多普勒雷达资料及地面观测资料,对1509号台风"灿鸿"路径突变及影响南通稳定性降水进行了综合分析.结果表明:"灿鸿"移动路径与副高强度、形态、台风内力的关系密切,副高与高压脊合并后转为南北向分布是"灿鸿"路径突变的主要原因;同时,"灿鸿"有追随200hPa高空辐散区移动的倾向."灿鸿"影响期间降水以稳定性降水为主;其北部的鞍型场形势及日本海高压坝的阻挡均为南通长时间降水提供了有利的条件.南到西南风的水汽输送带稳定维持,产生深厚湿层和明显的水汽辐合;垂直于32°N纬圈的次级环流,均为降水强度的维持提供了有利条件.     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

2020年通辽市开鲁县气候影响评价

本文采用统计分析方法，对2020年开鲁县国家基准气候站采集的气温、降水、日照等基本气象要素数据和相应历年值进行对比分析，并对局地大风、暴雪等重大灾害性天气进行综合分析，并根据分析结果，作出气候对生产生活影响的综合评价。结果表明，2020年气候条件对全县农业生产及人们的生活有利有弊。     

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。     

基于LCA与AVC的乡村景观特征识别与评价研究 ——以潜山市黄铺村为例

对乡村景观进行特征识别及景观评价,可以更好地了解乡村景观特征及资源,找出乡村景观资源发展的优劣,实现其特色化发展.该研究运用地理信息系统对乡村景观进行特征识别,绘制乡村景观特征分区图,再基于AVC理论构建乡村景观综合评价体系,运用定量和定性相结合的方法确定指标分值,得到综合评价结果,并以潜山市黄铺村为例,进行了较为完整的景观特征识别与综合评价研究.结果表明,黄铺村具备良好的乡村旅游条件,其社会吸引力和环境承载力较高,但经济生命力相对较低,有待进一步提升.研究结果可为黄铺村景观评价及制定有针对性的乡村规划提供科学依据.     

乌当区近10年气候特征分析

当前正值全国乡村振兴产业发展计划实施期间,乌当区目前也正在积极实施乡村振兴战略,本文通过对贵阳市乌当区主城区及各乡镇近10年温度及降水的气候特征分析,对该区农业产业结构调整有一定的指导意义,供相关部门参考。     

新型高效智能便携式梨果采摘装置的研制

研究和制作一款基于自由变化高低分离及高清视觉定位捕捉的悬挂果高效采摘装置,适用于果树密集、全地形便携高效的采摘工作。主要包括悬挂果采摘机械特性研究、新型百变自由伸缩分离的悬挂果采摘臂的数学分析和机构制作、视觉定位机构、悬挂果定位影像识别技术、剪切机构的研究能通过自由百变伸缩机械臂实现高空和低空的悬挂果的采摘,结合高清影像识别和无线控制技术,能根据果实的大小、颜色、成熟度等属性,选择性采摘并对其进行分类、分级,实现果实的高效采摘,同时不损伤果树,实验表明能大大降低人工劳动强度。     

昕水河流域“水文法”基准期降水输沙相关关系统计方法研究

  目的  基于昕水河流域日尺度降雨和输沙数据，分析1958—2015年昕水河流域降水与输沙变化趋势及相关关系，比较年降雨量、汛期降雨量、侵蚀性降雨量、轻度产沙降雨量、中度产沙降雨量、强度产沙降雨量等6种统计标准和降水空间分布对“水文法”基准期分析降水输沙相关关系的影响，筛选最佳的降水输沙相关关系统计方法，提高“水文法”的计算精度。  方法  利用Mann-Kendall非参数检验方法分析降水量与输沙量变化趋势，双累积曲线法判定“水文法”基准期，Pearson相关分析法比较水沙关系相关性结果。  结果  昕水河流域年降水量无显著变化趋势，年输沙量呈显著下降趋势；6种统计标准下的水沙关系相关性由高至低依次为:强度产沙降雨量、年降雨量、侵蚀性降雨量、中度产沙降雨量、轻度产沙降雨量、汛期降雨量；低降雨强度但高降雨量降雨事件对研究区产沙贡献小，剔除产沙无效降雨能提高水沙关系相关性；午城、黄土、蒲县雨量站水沙关系相关性较好，大宁、桑峨雨量站水沙关系相关性较差。  结论  昕水河流域年输沙量变化与三北防护林及淤地坝建设等地表人类活动变化直接相关；研究区的产沙主要发生在夏秋季的强降雨事件中，强度产沙降雨量用于降水输沙相关关系研究结果最优，汛期降雨量不适用于降水输沙相关关系研究，产沙无效降雨会增加水沙关系研究的偏差，在缺乏降雨强度准确数据时，应选择降雨历时短、降雨量大的产沙有效降雨进行水沙关系分析；在流域尺度，降水空间分布对降水输沙相关关系有影响，距流域出口站距离较近雨量站降水数据的水沙相关关系较好。