考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

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。     

文本挖掘下的话语认知与构建——以人工智能和5G领域白宫新闻文本为例

[目的/意义]政府新闻文本是政策文本的表达形式之一。对政府新闻文本进行挖掘分析,能直观的展现表面动态,揭示对话事件的立场及其背后关系,能对情报分析工作、中国新型智库的发展建设,提供有效的助力。[方法/过程]文章利用TextRank算法进行核心句提取,并结合批评话语分析理论框架来做评估,以语料驱动从关键句、关键词两个宏观角度讨论政府决策态度,以词性从话语策略的微观角度总结美国官方对人工智能和5G领域的话语认知形象。[结果/结论]通过分析可以看出,美国政府对于人工智能和5G领域的态度将持续保持在“政府引领下的美国需优先”这一局面,面对发展中国家的科技竞争,增加政府政策性文本的指导无疑是最好的对策建议。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型

在多种原料配比过程中，营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求，文章结合智能算法背景，进行猪饲料配方优化设计，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方的过程，对于生猪饲料配方进行建模，同时优化出饲料配方。结果表明，智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素，实现快速计算和生产处理，对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型     

绿色富硒生物猪饲料中AFB1达标生产工艺优化研究

饲料中黄曲霉毒素(AFB₁)容易超标,检出率达80%~100%,毒性大,具强致癌性,可抑制生猪免疫机能,降低动物生产性能,引起动物继发感染,还会在动物产品中残留而威胁人类健康,给生猪养殖带来经济损失,降低猪肉食品安全性。本文通过使用先进固体发酵系统设备和益生菌发酵技术,采用单因素试验和响应面中试优化,获得发酵降解猪饲料AFB₁的最佳工艺参数为硒浓度0.3 mg/kg,发酵时间12 h,量子波强度30 Hz,益生菌菌种组合CGMCC NO.17328混合CGMCC NO.15611。该工艺将猪饲料AFB₁量从63.41μg/kg降解到2.98μg/kg,降解率达到95.30%,AFB₁含量达到国家饲料安全标准。生产工艺适合养猪场低成本快速生产AFB₁达标猪饲料。     

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.     

机器学习及其在农业中应用研究的展望

机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对各种机器算法的特点和算法之间的差异,进行了仔细的梳理,总结了各种算法的需求背景和优缺点,以及主要的应用场合。在此基础上,分析了机器学习在农业应用的案例,综述了机器学习在农业应用,指出了目前存在的发展瓶颈,并提出了进一步研究应用的建议。     

绿茶低温负压干燥工艺优化研究

干燥是绿茶品质定型的关键工序之一，为生产优质绿茶，尤其是保留色泽和营养成分，对绿茶的干燥工艺进行了探索。通过比较传统热风干燥和低温负压干燥，发现低温负压的干燥效率平均提高30%，且在内质成分保留方面具有明显优势。分别以干燥时间、叶绿素、水浸出物、氨基酸，儿茶素和茶多酚含量为考察指标，采用多指标正交试验优化绿茶低温负压干燥工艺，结果表明，绿茶最优低温负压干燥条件为干燥温度75 ℃，负压（0.03 MPa）4 min，低温15 min。应用最优工艺加工超微茶粉，与传统工艺超微茶粉比较发现，低温负压干燥技术可有效保留原茶主要品质成分，提高超微茶粉品质。     

PBD和RSM联用优化聚酯型儿茶素A化学合成技术参数

为探明化学合成条件对聚酯型儿茶素A（Theasinensin A,TSA）得率的影响,通过单因素试验和Plackett-Burman Design（PBD）确定TSA化学合成关键因子,然后采用响应面法（Response surface methodology,RSM）,进一步优化TSA化学合成技术参数。结果表明,氯化铜用量、甲醇体积分数、温度对TSA得率的影响差异极显著,主因素效应为甲醇体积分数>氯化铜用量>温度,最优条件为氯化铜用量43%,甲醇体积分数26%,温度15℃,聚酯型儿茶素得率为59.12%,与模型预测值59.34%接近。PBD和RSM联用优化TSA化学合成工艺可行,预测性较好,可为其他种类儿茶素氧化聚合物的高效化学合成提供借鉴和理论依据。