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。     

一种改进的双能量源电动汽车功率分配策略

以并联式双能量源(锂电池组&超级电容)纯电动汽车为研究对象,提出一种改进的功率分配策略。这种功率分配策略在模糊控制的基础上增加深度神经网络训练过程,以获得更精确的功率分配因子。通过整车模型构建、功率分配模型构建、功率分配策略制定、仿真验证结果分析后得出结论:与电量消耗功率分配策略相比,这种改进的功率分配策略能优化锂电池组和超级电容二者之间的功率分流,限制锂电池组充放电的峰值电流,延长复合储能系统的工作寿命,提升动力系统的工作效率。     

FAHP-GIS在FAST台址单体滑坡危险性评价中的应用

[目的]研究贵州省平塘县500 m口径球面射电望远镜(FAST)工程台址光明顶滑坡的危险性及其区划,为该区及相似地区的滑坡灾害监测与防治提供参考依据。[方法]选取地形地貌、岩性岩组、地质构造、人类工程活动及灾害历史等作为一级评价指标,在此基础上发展二级评价指标,运用GIS技术构建基于模糊层次法(FAHP)的滑坡危险性评价指标体系,并完全参与对指标隶属度矩阵的运算,开展针对喀斯特单体滑坡危险性评价研究。[结果]光明顶坡体总体居于中危险和低危险水平,局部高危险,高危险区域主要位于1 H馈源塔和断层破碎带区域的3个支撑柱附近,高危险区约占研究区面积的4%。[结论]光明顶坡体存在安全隐患,已经对精密的射电望远镜设施的安全运行构成威胁。本文评价结果与实际情况基本相符,评价方法在单体滑坡危险性评价研究方面具有创新性,且可操作。     

农用无人机移动补给平台自主降落算法与试验

为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。     

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 ℃。     

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。     

草坪质量的模糊数学综合评价方法

由于国内外对草坪质量评价还没有统一标准,探索建立数量化、多指标的质量评价方法具有重要意义。选择了密度、质地、颜色、盖度、均一性、回弹性作为评价指标进行数量化测定,采用层次分析法(AHP)通过构建权重矩阵,对观赏草坪和运动草坪分别配以指标权重,然后结合模糊数学综合评判方法,给出草坪质量的评价等级。评定结果基本符合实际,表明该方法能为客观评价草坪质量进一步提供理论方法依据,具有一定科学性和实用性。     

动态车辆路径问题研究综述

指出了动态车辆路径问题是运筹学和组合优化领域的前沿研究方向,研究动态车辆路径问题具有重要的理论和现实意义。阐述了动态车辆问题（DVRP）,根据动态信息的特征将动态车辆路径问题分为随机车辆路径问题（SVRP）和模糊车辆路径问题（FVRP）。从动态车辆路径问题的建模、算法和仿真优化三个方面分析了其研究成果,对现有研究的不足进行了探讨,提出了动态车辆路径问题的进一步研究方向。     

用模糊综合评判法预测马尾松毛虫幼虫高峰期发生量

为了提高马尾松毛虫一代、二代幼虫高峰期发生量预报的准确性,为有效防治马尾松毛虫提供科学依据,本文运用模糊综合评判的6个数学模型预测安徽省潜山县马尾松毛虫一代、二代幼虫高峰期的发生量,验证预报1989年、1994年、2002年和2017年一代马尾松毛虫幼虫高峰期发生量,预报结果分别为2级、4级、2级和1级,与实况级别完全吻合,预报结果准确。预报1989年、1994年、2002年和2017年二代马尾松毛虫幼虫高峰期发生量,预报结果依次是4级、5级、2级和1级。同样与实况级别全部相同。预报的准确率为100%,模糊综合评判法是一个运算简便、准确性高的预报方法。