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。     

单基线PolInSAR森林高度反演方法研究

极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础,并探索和发展效果更优的反演方法,使用Pol SARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法,并基于相干优化法对混合反演法进行了改进;为了更准确地对算法的性能进行比较,给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图,并选取图像的中间区域,对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点,应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明:森林高度平均值反演结果由大到小依次为:复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m,均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m;说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估,复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大,混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m,改进的混合反演法与真实值的相差最小,离散程度最小,均方根误差最小,反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点,使其估计的地形相位的均方根误差最小(0.045 rad),森林高度与真实值的误差最小,均方根误差最小,并且具有一定的鲁棒性。     

气吸滚筒式垄上三行大豆密植排种器设计与参数优化

针对1.1 m大垄垄上三行密植大豆栽培技术配套播种机不得不采用单行播种单体前后错排使用,导致播种机结构复杂、通过性差等问题,研究设计了一种与垄上三行大豆密植栽培模式配套的气吸滚筒式大豆排种器。通过理论分析初步确定其主要结构参数并建立充种过程力学模型,运用三因素五水平二次正交旋转中心组合试验方法,以真空度、作业速度、型孔孔径为试验因素,以粒距合格指数、重播指数、漏播指数、各行排量一致性变异系数为目标函数,参照国标GB6973-2005《单粒(精密)播种机试验方法》实施参数优化试验。结果表明:当参数组合为型孔孔径4.5 mm、真空度4.7~5.9 k Pa、作业速度低于9.1 km/h时,该排种器的合格指数≥95%、重播指数≤3%、漏播指数≤2%、各行排量一致性变异系数≤6.5%。研究结果为气吸滚筒式三行大豆排种器的开发奠定了基础。     

基于混合蛙跳算法的马铃薯病害图像分割优化

针对Otsu算法对直方图呈现多峰多谷的复杂马铃薯病害图像分割效果不佳的问题,结合混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)提出了一种Otsu-SFLA分割优化模型,将Otsu病害图像的分割结果作为SFLA算法的优化起点,进行复杂背景的马铃薯病害图像的分割优化,将马铃薯叶枯病、马铃薯晚疫病、马铃薯菌核病、马铃薯根腐线虫病、马铃薯灰霉病的病害图像作为分割对象进行分割,分割匹配率分别为97.0%、96.2%、96.9%、95.7%、94.8%,平均分割匹配率为96.1%,错误率分别为1.6%、1.1%、1.2%、1.1%、1.4%、平均错误率为1.3%,正确率分别为95.4%、95.1%、95.7%、94.6%、93.4%,平均正确率为94.8%,表明Otsu-SFLA模型可有效从复杂马铃薯病害图像中获取病斑区域。     

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.     

Identifying Soil and Plant Nutrition Factors Affecting Yield in Irrigated Mature Pistachio Orchards

The main objective of this study was to evaluate the potential use of a hybrid Genetic Algorithm-Artificial Neural Network (GA–ANN) method for predicting pistachio yield and for identifying the determinant factors affecting pistachio yield in Rafsanjan region, Iran. A total of 142 pistachio orchards were selected randomly and soil samples were taken at three depths. Besides, water samples and leaves from branches without fruit were taken in each sampling point. Management information and pistachio yields were achieved by completing a questionnaire. Primarily, 58 variables affecting pistachio yield were measured, and then 26 out of them were selected by minimizing mean square error (MSE) using a feature selection (FS) method. The results showed that the accuracy of the method was acceptable. Furthermore, the sensitivity analysis showed that the main determinant features affecting the pistachio yield were the irrigation water amount, leaf phosphorus, soil soluble magnesium, electrical conductivity (EC), and leaf nitrogen.     

阀用超磁致伸缩致动器弓张结构静、动态建模与优化

为满足大流量超磁致伸缩电液伺服阀的驱动需要,设计了一种结构紧凑的弓张放大式超磁致伸缩致动器;基于力学基本原理和振动理论知识建立了弓张结构的静、动态模型;分析了弓张结构尺寸参数对其静、动态性能的影响;结合弓张放大式超磁致伸缩致动器应用于电液伺服阀的要求,利用多目标优化法确定了其结构尺寸最佳参数值,并利用有限元法对其静、动态模型进行了验证;设计了弓张放大式超磁致伸缩致动器样机,搭建了实验系统,并进行了静、动态实验。实验结果表明,弓张结构的放大倍数在8.13~8.72间波动,输出端最大位移可达107.9μm,固有频率约为168 Hz,测试所得结果与其静、动态模型计算值基本吻合;通过与优化前的性能相比,弓张结构的静态放大倍数在满足要求的条件下,其动态固有频率提高了55.6%;所设计的弓张放大式超磁致伸缩致动器基本上能够满足伺服阀的驱动要求,证明了该优化设计方法的有效性。     

基于空间功能值的矿粮复合区三生空间重构

在分析矿区对"三生空间"分布影响基础上,重构三生空间,实现空间优化和协调发展。该文以江西省上饶市弋阳县旭光乡矿粮复合区为研究区域,借助每个村庄斑块所表现出的住户数量来表示生活空间功能值,采用地区修正后的单位面积价值当量法测算得到生态和生产空间功能值,并基于AVC(吸引力、生命力和承载力)理论调整"三生空间"布局。结果表明:矿区对生产-生活-生态空间具有一定的负面影响,表现为"三生空间"功能值与矿区距离成反比;生产-生活-生态空间无序镶嵌分布,具有少数集中、大多数分散的特点;经过空间重构,提高了三生空间功能值,空间格局由无序向规整转变。通过以AVC理论和空间功能值为空间重构理论依据重构后,生态空间功能值由23587.22万元增加到24 307.13万元,生产-生活-生态空间有序镶嵌、多数集中、少数零星分布。     

马铃薯生全粉中不饱和脂肪酸微波萃取工艺参数优化及应用

为了优化马铃薯生全粉不饱和脂肪酸的微波萃取工艺,该试验采用软件Design-Expert 8.05分析以及响应面法来优化马铃薯生全粉中不饱和脂肪酸微波萃取工艺,得出马铃薯生全粉中不饱和脂肪酸的萃取模型P=0.000 10.01,R2=0.939 8,并确定马铃薯生全粉中不饱和脂肪酸最佳萃取工艺:萃取温度81℃,萃取时间11 min,萃取溶剂中丙酮占比0.802 5,料液比3.25∶1,各因素对不饱和脂肪酸质量分数影响大小分别为:丙酮占比料液比萃取温度萃取时间,实测不饱和脂肪酸质量分数为1.081 mg/g和拟合方程的预测值1.084 mg/g基本一致。将该优化方案应用于热风干燥温度对马铃薯生全粉中不饱和脂肪酸含量影响的分析中,结果表明:随着干燥温度的升高,亚油酸质量分数显著增加(P0.05),总不饱和脂肪酸质量分数增加(P0.05)。优化试验为热风干燥条件对马铃薯品质影响的研究提供了理论依据。