基于电子鼻和高斯过程的秸秆固态发酵过程监测技术

基于电子鼻监控数据,建立基于高斯过程的状态监控分类器,实现对秸秆饲料固态发酵过程的有效监测。秸秆饲料固态发酵过程实验周期为7 d,每隔24 h利用电子鼻系统对发酵气体监测数据进行采集。该发酵实验共分20批次,其中10批次实验数据用来训练高斯过程分类器,其余10批次实验数据用来测试所训练分类器的性能。实验结果表明所采用电子鼻系统可以对秸秆饲料固态发酵过程状态进行有效监控。将所训练高斯过程分类器与支持向量机、神经网络分类器进行比较表明,基于高斯过程分类器的正确率为100%,高于基于支持向量机、神经网络分类器的正确率85.71%、94.29%,能够更好地实现对秸秆饲料固态发酵过程的监测。     

支持向量机在水质评价中的应用

介绍了支持向量机算法的原理，建立了基于支持向量机的水质评价多层次分类检测模型，通过提取水质评价标准中的物质成分为特征参数，利用几个SVM分类器的串联组合，实现对水质的分类和识别，同时，引入类权重因子，解决训练样本类别数量不平衡而导致的错分问题，实验结果显示该方法提高了水质评价的准确性和效率。     

基于SVM法线算法的特征基因提取

鉴于特征提取在基因分类中扮演的重要作用,提出了一种基于支持向量机法线算法的特征提取方法。首先,使用线性支持向量机对训练样本进行训练,求出支持向量;然后,根据SVM法线算法计算各特征的权重,来获得法线向量,剔除数据集中权重较小的冗余特征基因;最后,使用线性支持向量机分类器实现对有效特征基因子集的分类。用急性白血病数据集和结肠癌数据集进行了实验,结果表明：该方法识别效果良好,适应性强。     

基于HOG特征的IKSVM稻瘟病孢子检测

为解决稻瘟病孢子的人工检测过程中主观性强、自动化程度低、效率低等问题,提出一种基于梯度方向直方图特征（HOG特征）的加性交叉核支持向量机（IKSVM）的稻瘟病孢子检测方法。该方法首先利用图像采集系统采集稻瘟病孢子图像,利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后,提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后,通过训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM（HOG/RBF-SVM）方法做对比试验。试验结果表明,HOG/IKSVM的检测率为98.2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1.1%。说明该方法可以进行稻瘟病孢子室内检测识别。     

基于改进粒子群优化BP网络的发动机故障诊断方法

使用BP神经网络进行故障诊断过程中,随着输入变量的增加会造成维数灾难,导致训练效率不高,而且易陷入局部极小的问题。基于粗糙集的约简是常用的降低维数的方法,但约简是NP问题,随着信息量增多计算量会随之剧增;本文采用基于属性重要度的启发式值约简算法进行属性约简,建立了一种模糊信息知识发现方法结合粒子群优化BP网络的故障诊断方法。通过实验表明此方法不仅能有效获取规则,降低网络的输入维数,还能有效避免陷入局部极小,从而提高故障诊断的效率。     

基于SVM的储粮害虫图像识别分类

粮虫图像识别属于小样本、参数多和特征之间混合度大的分类问题,因此分类器的设计是自动检测系统的关键环节.为此,采用网格搜索法,以SVM交叉验证训练模型的识别率为判别准则,对支持向量机分类器的参数和进行优化.应用SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到93%以上.结果证实了基于SVM的分类器可进一步提高粮虫识别的精度.     

基于改进YOLOv8和多元特征的对虾发病检测方法

[目的/意义]对虾病害严重危害对虾养殖业。针对对虾病害发病快、死亡率高等特点,高密度的工厂化养殖等模式需要一种高效率对虾发病检测方法替代传统人工检查方法,实现对虾发病的及时预警。[方法]提出一种基于改进YOLOv8 (You Only Look Once)和多元特征的对虾发病检测方法。首先利用改进YOLOv8网络从对虾夜间水面红外图像中进行前景提取,再利用Farneback光流法和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取对虾视频片段的运动特征与图像纹理特征,利用提取到的特征参数构建训练数据集,训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器用于检测对虾视频片段,实现对正常与发病的对虾视频片段的检测分类。[结果和讨论]训练好的SVM分类器在300个测试样本上的表现为检测准确率平均值为83%,检测效果达到设计要求。检测误差主要是将发病片段错误地检测为正常片段。该误差主要受水面对虾数量和视频影响。[结论]本研究实现了对对虾发病的检测,提供了一种基于计算机视觉的检测方法。但受条件限制,仅在工厂化养殖环境下进行了...     

多类分类SVM在工程车辆自动变速挡位决策中的应用

经典的支持向量机(SVM)是针对二类分类的,在解决工程车辆自动变速挡位决策这种典型的多类分类问题时存在困难。本文提出了基于二叉数支持向量机的挡位决策算法,将分类器分布在各个节点上,从而构成了多类分类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。该方法能够根据车辆的运行状态确定最佳挡位,从而及时、准确地满足工程车辆自动换挡的要求。试验结果表明基于二叉树的支持向量机性能要比遗传RBF神经网络略好。     

基于粗糙集汽车安全检测系统建模及应用研究

为了弥补粗糙集理论不能直接处理连续数据的不足,提出了一种基于粗糙集和布尔逻辑连续属性离散化的改进方法,针对相同个数的断点情况时,取和最小的断点。计算结果表明,该算法能在决策属性不变的情况下,连续离散化的断点集数目减少,空间复杂度和时间复杂度减少,为获取更为简洁的决策规则提供基础,并应用到汽车安全检测系统建模中。对汽车安全检测系统建模,首先应用改进算法对决策表中的连续属性进行离散化,然后利用粗糙集理论的属性约简来化简决策表,提取决策规则,分析规则,得出结论。     

基于模拟退火算法—支持向量机的储粮害虫识别分类

将模拟退火算法应用于粮虫图像识别中支持向量机分类器参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了3.91倍,分类器的识别率提高了5.56%.应用SAA-SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到95.56%.证实了基于SAA-SVM的分类器对粮虫进行自动分类是可行的.     

基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

烟草成分对其品质影响程度的粗糙集判别方法

运用粗糙集理论研究了烟草主要化学成分 (总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾和氯离子 )对烟草品质影响程度的判别方法。对比已有的研究结果 ,表明基于粗糙集理论的计算方法简单 ,结果明了 ,而且还能量化烟草成分对品质的影响程度。     

柴油机燃油供给系非解体故障快速诊断方法研究

柴油机燃油喷射系统的各主要零件工作异常,会在高压油路中的燃油压力波形上反映出来,检测高压油管内的燃油压力波形是一种有效诊断燃油喷射系统故障的方法。本文通过对压力波形信号的小波分解提取特征参数,并将特征参数作为输入层变量,建立BP神经网络进行快速故障诊断。     

CO2气体保护焊短路过渡的和谐控制

提出了ＣＯ２气体保护焊短路过渡的和谐控制思想,并建立了相应的控制系统,该系统以时接电流为唯一设定参数,自动确定与调整电弧电压和送丝速度等主要参数;在此基础上,以短路过渡特征参数的为目标函数,通过特征参数的检测和目标函数的寻优,对电弧电压粗选选值实时微调,实现ＣＯ２气体保护焊短路过渡规范参数的和谐实时控制。     

基于粗集理论的灌区运行状况综合评价

在灌区的运行评价中,权重确定的合理与否将直接影响评价结果.目前权重确定的方法有很多,简要概括了这些方法的不足,并引入粗集理论的概念,将粗集理论中属性重要度的确定方法与专家评分法相结合,得到灌区评价指标的综合权重,采用模糊综合评判模型对东港灌区2004年的运行状况进行评价.评价结果符合实际情况,说明用粗集理论确定权重是科学合理的.     

基于粗糙集与BP神经网络的发动机故障诊断模型

结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的发动机失火故障诊断模型。通过对EQ6102型发动机的实际试验表明,模型简化了网络训练样本,优化了神经网络结构,提高了系统运行效率。     

光伏离心泵负载匹配研究

为优化离心泵负载与光伏系统的匹配特性,首先根据晴天光照分布特征通过系统配置估算方法得到所需离心泵负载在最高光照时的基本配置参数,然后根据离心泵运行的流量和扬程特性,采取不同额定流量与最大流量之比与系统匹配,分别对不同匹配下的系统性能进行分析,最后选取较优性能下的负载参数对泵选型并进行实验。结果表明:流量扬程特性曲线较斜的离心泵更适合于光伏水泵全工况运行,系统效率随离心泵的最大光照时流量与额定流量比值增大而增大,比值在1.1~1.2的离心泵,其系统全天具有较高的效率。研究结果可为光伏离心泵负载选型及优化提供参考。     

粗糙面变形特性对摩擦温度与接触压力的影响

在考虑微凸体间的相互作用及摩擦界面摩擦热流耦合等影响基础上,建立一具有三维分形特性粗糙表面/理想平面接触的热力耦合模型,运用有限元软件ANSYS中的非线性有限元多物理场方法,数值模拟并分析了弹性粗糙实体/理想平面刚性体(E/R)、弹塑性粗糙实体/理想平面刚性体(P/R)的摩擦滑动过程,揭示了粗糙表面不同变形特性下粗糙实体摩擦热、接触压力与接触面积的变化规律。发现在匀速滑动过程中,摩擦表面最高接触温度在波动中缓慢上升,而最大接触压力和接触面积则在一定范围内波动。弹性接触(E/R)中接触压力、摩擦温度比弹塑性接触(P/R)大,而接触面积则小很多。在分析摩擦过程中粗糙实体热、力问题时,考虑粗糙接触体的弹塑性变形对结果有较大的影响。     

稻谷低温真空干燥的发展前景

高水分的稻谷必须立即干燥以防变质.稻谷的淀粉含量较高,在干燥过程中若干燥参数选择不当,易产生爆腰、整米率低和米品质食味下降等不利现象,因此需采用适宜的低温干燥工艺进行烘干.基于上述原因,分析了稻谷干燥的必要性及目前稻谷干燥的方法和特点,论述了国内外稻谷干燥的研究进展,比较了稻谷低温真空干燥与热风干燥的不同点,指出了低温真空干燥的发展优势.     

基于粗糙集理论的数据挖掘技术在农业方面应用

数据挖掘技术在农业领域中有着广阔的应用前景,在处理农业领域积累的大量农业数据信息中起着非常重要的作用。为此,以在绿豆病虫害发生与预测方面应用为例,选择运用粗糙集的有关理论,通过数据分析及预处理对基于数据元表示的数据进行挖掘处理,为今后的农业专家系统提供一个可共享的和交互的知识库。