喷头综合性能测试实验台的研制及应用

本文研制的喷头综合性能测试设备采用先进的压力、流量、称重等多种参数的传感技术与计算机控制、处理技术,用于测量喷头的压力、流量、喷雾角及雾量分布特性等主要性能参数,以及喷头的组合性能参数;并可实现多参数精密同步测定及处理功能。     

基于MATLAB的雾化图像处理及雾化角的测定

采用计算机图像视觉的方法,利用M ATLAB强大的图像处理功能,对拍摄的喷雾图像进行了去噪及二值化等初步处理,提取其边缘图像,对不规则的喷雾图像边缘进行了最小二乘拟合,得到了最近似于该边缘的2条相交直线,二者夹角即为所要求的雾化角。根据最小二乘拟合的定义,该方法的误差平方和最小,从而使雾化角的确定精度大大提高。     

应用于移动终端的禽舍环境监控系统的设计与实现

随着移动通信技术和移动终端技术的快速发展,智能移动终端已普遍成为人们生活中随身携带的上网工具。基于物联网技术设计开发的禽舍环境监控系统,应用于移动终端,即可实现对家禽养殖环境随时随地实时监测,进而根据监测数据并结合家禽生长发育规律远程控制相关设备,提高家禽生产的现代化、智能化管理水平,达到集约、健康、高产、高效、节能的目的。     

基于空间信息技术的动物疫病预警研究进展

随着空间信息技术的发展,其在动物疫病预警研究中的应用逐渐增多,主要涉及疫病数据获取、处理分析、扩散模拟以及风险评估等方面.本文对国内外相关文献进行了梳理与归纳,分析了以空间信息为基础的动物疫病预警技术的发展情况,重点对预警中的空间数据获取、分布模式研究、危险因素分析、疫病传播模拟、资源配置及信息发布等进行了探讨,探索了以GIS为核心的空间信息技术在动物疫病预警研究中的应用,展望了技术的未来发展趋势,可为空间信息服务在动物疫病预警中的深入研究提供参考.     

基于堆叠式LSTM与熵值法的苹果价格组合预测模型研究

为提高苹果价格的预测精度,提出一种将长短期记忆模型(LSTM)与熵值法相结合的新方法。发挥LSTM的自身学习特性,以及熵值法的客观拟合特征信息特点,研究构建堆叠式LSTM与熵值法结合的组合模型。对比分析多个组合模型的预测性能,试验结果显示,苹果价格存在较为明显的空间传导效应,空间传导效应对价格波动产生显著影响。加入价格空间传导效应的堆叠式多层LSTM与熵值法相结合的组合模型预测精度对比LSTM提高18.81%,在苹果价格预测方面的效果表现良好。最后,基于优化后的组合模型对苹果价格进行预测,验证组合模型的有效性。     

莱芜黑猪繁育信息系统的设计与实现

莱芜黑猪是宝贵的地方猪种之一,为提高其在繁育方面的信息化管理水平,根据莱芜黑猪当前的养殖模式,构建了繁育信息系统.该系统利用RFID技术进行信息采集,将种猪以及其后裔猪的信息同近交系数一起进行汇总分析,生成种猪的配种计划,最后利用综合选择指数法计算种猪以及后备种猪的繁育值进行种猪的选育以及淘汰.系统通过繁育信息的高效采集,实现了繁育数据的信息化处理,为种猪的选育、淘汰以及育种提供了可靠的依据.     

生姜产业链物联网信息感知系统研究

为实现生姜产业链的深度信息化,构建了生姜产业链物联网信息感知系统。系统充分利用物联网透彻感知理念和方法,设计了生姜产业链种植、仓储、加工、冷链物流及销售等信息感知终端,实现了生姜产业链信息的无缝覆盖和自动采集。为便于产业链信息的现场查询与提交,开发了生姜产业链通用信息采集仪,采用J2EE架构构建了产业链信息管理平台,实现了产业链感知信息的有效管理。长期运行结果表明,感知系统信息采集全面准确,系统运行稳定可靠。     

基于MSP430的禽舍智能控制系统设计及应用

禽舍温度、湿度、通风和灯光的调控,是科学养殖提高经济效益的基础,通过智能控制系统的研制实现精准控制和精益管理。采用物联网理论架构,以MSP430微处理器为处理和控制核心,由上位机远程监控,以物联网感知终端作为采集模块、DUT及外围电路作为通信模块,对禽舍内空气温湿度、光照度、风速、空气质量等环境参数进行自动采集和分析,能合理地控制禽舍环境,实现智能控制。结果发现,系统功能全面,稳定可靠,且操作简单,能够很好地为家禽提供所需的舒适环境,对于提高我国家禽养殖业效益、增强市场竞争力有重要意义。     

面向精准喷雾的果树冠层体积在线计算方法

针对目前变量喷雾未综合考虑空隙预判及防漏喷的问题,提出了基于空隙预判的果树冠层体积在线计算方法。该方法利用超声波传感器与激光传感器提前46 cm探测,获取冠层信息点云图,并剔除空隙及冗余数据进行滤波;同时进行曲线分割、空隙预判,沿喷雾机行进方向离散分割冠层,并制定针对空隙的防漏喷决策。试验表明:采用融合式传感器阵列及防漏喷策略,防漏喷效果最佳,但存在喷施过量的问题。相比普通融合式传感器阵列,改进后的融合式传感器阵列,在连续型密集果园上、中、下冠层的雾滴沉积个数分别降低6. 95%、3. 85%和升高4. 40%,沉积量分别降低11. 11%、8. 33%、3. 57%;在纺锤型稀疏果园上、中、下冠层的雾滴沉积个数分别降低27. 08%、30. 37%、18. 55%,沉积量分别降低64. 71%、60. 87%、40. 38%;在单株型稀疏果园上、中、下冠层的雾滴沉积个数分别降低18. 44%、26. 26%、15. 54%,沉积量分别降低40%、42. 43%、41. 46%。     

基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究

构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO₂浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。