温室环境控制无线传感器网络的服务质量管理

针对基于无线传感器网络构建的温室环境控制系统,为了减少无线网络固有的时变传输延时、丢包、网络拥塞等现象对控制性能的影响,该文从提高网络服务质量（quality of service,QoS）的角度出发,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊控制器的QoS管理策略。该QoS管理策略以截止期错失率作为QoS性能评价指标,针对传感器节点和执行器节点之间的数据传输,通过动态调整传感器节点的采样周期,使截止期错失率维持在设定水平,从而提高网络QoS。初步试验表明了该QoS管理策略的合理性、有效性和实用性。该QoS管理策略可以广泛应用于温室、农田、苗圃等区域。该研究为提高无线传感器网络在设施农业中的应用水平做出了有益探索。     

基于模糊C均值聚类的牛肉图像中脂肪和肌肉区域分割技术

介绍了一种自适应分割牛肉眼肌切面图像中脂肪和肌肉区域的图像处理技术。通过CCD摄像头获取以黑色平板为背景的牛肉眼肌切面彩色RGB图像。先根据彩色图像R分量的灰度直方图，利用最大方差自动取阀值法(OSTU)把黑色背景与整块牛肉图像分割开来；接着把处理后的图像变成灰度图像，用模糊C均值聚类算法(FCM)计算出牛肉脂肪像素和肌肉像素灰度值的聚类中心，以各个像素点灰度值与两个聚类中之间的绝对值距离来区分出图像中的脂肪和肌肉像素。结果表明，FCM方法是分割肌肉和脂肪区域的有效方法。     

基于粒子群优化聚类的温室无线传感器网络节能方法

温室传感器网络中,不同区域节点间高相似度数据的传输会浪费通信带宽和增加能量消耗,因此研究相应的节点数据压缩方法对减少数据冗余和提高节点续航能力具有重要意义。该文针对温室无线传感器网络中节点感知数据的特点,同时考虑节点续航能力有限的因素,提出一种温室无线传感器网络方案,系统按轮运行,每轮中利用粒子群(Particle Swarm Optimization)的K-均值聚类算法将节点按监测数据相似性划分到相同的区域,每个数据相同区只允许聚类有效性指标值最高的节点向汇聚节点传输数据,其余节点暂时休眠。试验结果表明,16个节点在10轮试验中归入休眠集合的总次数达到131次,DCAPI平均值为0.1814,每轮降低能耗72.93%以上,该系统能够极大地减少每轮中的工作节点,压缩发送的数据量,降低能耗。     

基于全局变量预测模型的温室环境控制方法

针对传统温室控制系统中存在的控制方案达不到最优化、反应滞后、控制器调节不同步等问题,提出了基于全局变量预测模型的温室环境控制方法。该方法将温室内部温度、湿度、光照等数据,控制器当前状态,温室外部环境的相应数据及当地天气情况进行融合,利用各个全局变量通过数学模型得出温室未来环境状况的短期预测值,通过神经网络实现控制方案,解决了温室控制中的大滞后、大惯性等问题。实验结果证明了该方法的有效性及合理性,并对温室内气候智能控制的发展具有一定的参考价值。     

杏鲍菇形态特征获取的图像分割算法

食用菌工厂化生产中,菇房环境对食用菌生长的影响很大,由工人根据食用菌的形态特征来判断菇房环境是否适宜,会由于个体主观差异或人为因素不能及时判断,造成菇房环境调节滞后,影响了食用菌的产量和质量。以杏鲍菇为研究对象,提出了获取杏鲍菇形态特征的蚁群算法改进的模糊C均值（FCM）聚类分割算法,该算法能够针对杏鲍菇生产中获取的图像,进行有效地分割,从而满足自动获取杏鲍菇形态特征的需要。     

基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究

为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效.     

基于改进多目标进化算法的温室环境优化控制

该文围绕温室环境控制问题,以温湿度2个主要环境因子为研究对象,建立了温室环境动态模型。设计1种基于改进的非支配排序多目标进化算法(modified non-dominated sorting evolutionary algorithm,MNSEA-II)的双比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器的多输入、输出温室控制系统,以误差平方矩的积分型(integrated time square error,ITSE)为性能指标,使用多目标进化算法对其确立的目标函数进行寻优,求出Pareto最优解,进而对PID控制器的参数进行整定,使系统获得良好的控制性能。本文以Matlab/Simulink为仿真环境,对此温室控制系统进行了仿真研究。结果表明了温室模型的合理性和多目标进化算法优化的PID控制方法的有效性。     

基于温度积分算法的温室环境控制方法

温室环境控制领域所研究的大多数智能控制算法复杂程度较高,不适宜实际生产应用,生产型温室大多采用设置静态工作点模式进行简单的环境控制,这种模式无法根据环境变化进行自动调整,浪费了大量的能量。针对这一问题,提出了基于温度积分算法的温室环境控制方法,根作物种类和生长阶段确定期望平均温度值,将全天24 h均分为长度更短的若干时间片,然后利用温度积分原理对每一时间片的温度调节点进行计算,根据得到的温度调节点结合当前实际温度进行环境控制。仿真试验表明,在保持温室内实际平均温度相同的情况下,利用温度积分算法对温室进行环境调节所消耗的能量为静态工作点的模式的64.43%。该方法计算量相对较小,适用于普通的温室环境控制器,能够简单有效地实现节能控制。     

基于证据理论的农业机械选型风险因素评价方法

农业机械选型是国家机具补贴政策实施的核心步骤之一,其实施过程具有复杂性、不确定性以及难以准确度量风险因素的特点.该研究借助证据理论的相关原理,提出基于证据理论的农业机械选型风险评价方法.从需求、能力、技术、合作、产品性能及评标决策支持系统开发6个方面,分析了农业机械选型过程中的主要风险因素及其内涵、来源、后果集.在此基础上,根据证据理论的相关概念和决策步骤,采取问卷调查的方式获得相关证据,确定出基本可信度分配函数和信度函数,并采用Dempster合成法则对证据进行合成;然后构造风险评价绩效函数,用于比较各个因素风险的大小.实证分析表明,利用D-S证据推理方法对农业机械选型风险因素进行评价具有一定的有效性和实用价值.     

基于微根管图像的根系形态特征快速提取技术

林木根系的形态和分布特征能够反映林木生长状态和土壤水养资源响应及利用机制,对于提升人工林培育质量,发挥人工林水土保持作用具有重要意义.利用微根管技术并对毛白杨根系图像进行剪裁、标注和滤波处理,运用大津法、K均值聚类算法、模糊C均值聚类法(FCM法)3种图像处理方法分割根系结构,并以14 d为试验采集周期,获得林木根系分...     

基于粗糙集和突变级数法的区域水资源可持续利用评价

为减少评价过程中指标信息筛选和权重赋予的人为主观影响,提出粗糙集和突变级数相耦合的区域水资源可持续利用评价方法.以福建省为例,以9个设区市为研究单元,从水资源条件、开发利用、生态环境和经济社会等方面,构建由4大准则20项指标组成的指标体系,进行水资源可持续利用评价.结果表明：1）应用粗糙集约简冗余指标,依据属性重要度对指标排序,并耦合突变级数法进行水资源可持续利用评价是可行的,不仅可筛除冗余指标信息,而且无需过多人工干预,可很大程度地减少人为主观影响;2）福建省各设区市水资源可持续利用水平排序为龙岩＞三明＞宁德＞南平＞漳州＞福州＞泉州＞莆田＞厦门,呈现自西向东、西北向东南可持续利用水平递减的空间格局,且根据评价结果划分的4个可持续利用分区,可为水资源分区开发利用和管理保护提供理论依据.     

基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法

为了提高阴影影响下的苹果目标提取精度,该文提出了一种基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法。该方法将含阴影图像作为一个模糊矩阵,利用所设计的隶属函数进行图像去模糊化处理,达到图像增强的目的,进而削弱苹果表面阴影对目标分割的影响。为了验证算法的有效性,采用基于灰度阈值和基于颜色聚类2种算法对去除阴影前后的目标图像进行分割,并选用分割误差、假阳性率、假阴性率和重叠系数4项指标进行了分析比较,试验结果表明,去除阴影之后,2种分割算法所提取的苹果目标区域较去除阴影之前有了较大的提高,2种分割算法的平均分割误差分别为3.08%和3.46%,比去除阴影之前降低了20.53%和25.92%,假阳性率、假阴性率分别降低了29.79%、29.98%和21.25%、29.83%,重叠系数分别提高30.96%和24.55%。与灰度变换法去除阴影后分割的效果比较表明,该方法的平均分割误差降低了29.23%,假阳性率、假阴性率分别降低了30.97%和20.40%,重叠系数提高了26.60%;与直方图均衡化法的比较表明,分割误差降低了25.59%,假阳性率、假阴性率分别降低了22.74%和27.56%,而重叠系数提高了27.43%。这一系列数据表明,基于模糊集理论的阴影去除方法具有较好的阴影去除效果。经过去除阴影后,可以获得更高的目标分割性能,目标提取精度显著提高,表明将模糊集方法应用于苹果目标的阴影去除可以有效地提高苹果目标区域的提取精度。     

基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统设计

针对当前国内温室群环境智能测控研究现状以及黑龙江省寒地日光温室建设实际,研发了一种基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统。该系统由数个独立温室监控系统组成,各独立温室监控服务器将数据汇总至总服务器,由总服务器提供远程监控接入管理服务。各独立温室监控系统传感网部分基于ZigBee网络设计,通信模块采用TI公司新一代片上系统CC2530,ZigBee网络通过RS232-RJ45协议转换器接入局域网。软件算法设计参考了大系统理论,对温室环境因子进行综合调控。通过日光温室实地试验,测试了ZigBee网络通讯稳定性,通讯丢包率控制在4.9%以内,远程监控系统稳定,满足了工程设计需要。     

温室环境分析中冬季室外气温日变化及数学表达

在温室热环境准确的动态分析中室外逐时气象数据是不可缺少的,但系统完整的室外逐时气温气象观测资料相对较少,为此,该文研究了2009－2011年冬季1月份室外气温的日变化规律。根据连续2 a的观测数据,分析了华北5省区2009－2011年1月份室外气温的逐时变化情况,并归纳出根据日最高气温和日最低气温采用温度逐时变化系数计算逐时气温的方法。结果表明,该方法所得的室外逐时气温模拟结果与实测温度较为吻合。在此基础上,采用傅立叶级数展开的方法,给出了推算冬季任意时刻室外气温的数学表达式。该文为温室环境的精确模拟分析提供详尽的室外温度数据。     

Quantification of soil properties based on external information by means of fuzzy‐set theory

The increasing demand for improved large‐scale thematic maps of soil properties for use in such areas as hydrological modeling and landscape planning requires the inclusion of external information in the computerized construction of soil maps. As this data is often purely qualitative, regionalization methods are called for, that permit consideration of uncertain empirical information. A method based on fuzzy‐set theory is presented, which enables a GIS‐based quantification of soil properties with no loss of content input when transforming ”︁soft” data. This approach, which is also applicable to other tasks, is demonstrated by the construction of maps of soil properties based on uncertain qualitative information from the Hessian Forestry Survey and the small‐scale soil map of Hesse (1:50.000). Quality and uncertainty can be judged from a separate map of uncertainty indices. The thematic output map of the available water capacity of the rooting zone in the Dietzhölztal (Hesse) research site prepared using the fuzzy approach provided an increase of 101 % in spatial resolution compared with the 1:50.000 soil map.     

可变模糊集理论在旱涝灾害评价中的应用研究

旱涝灾害是制约农业经济发展的最主要的自然灾害,旱涝灾害评价在农业防汛抗旱减灾决策中起着至关重要的作用.该文根据旱涝灾害的模糊不确定性,基于可变模糊集理论,确定样本指标对各级标准区间的相对隶属度,以山东省全年旱涝灾害为例,将可变模糊集理论应用于旱涝等级评价中,采用多种参数组合,可变模型(1个线性,3个非线性)进行评价,确定出样本的评价等级,并将其评价结果与模糊综合评价结果进行比较.应用实例表明,该模型计算简便,评价结果可信度高,为旱涝灾害的评价提供了参考.     

工程建设效果后评价博弈论集对分析模型的建立与应用

针对工程建设效果后评价中具有很多确定性和不确定性因素,且评价因子与等级标准间存在着复杂的非线性关系这一大难题,该文将集对分析理论和博弈论相结合,提出基于博弈论的集对分析模型。该模型运用博弈论确定指标权重,然后将指标实际值和等级标准值构成一个集对,根据集对分析方法计算其综合联系度,据此判断评价对象的等级及其在等级间的转化趋势。之后引入集对的同势、反势、均势分析系统内部各子系统之间的协调程度进而解释转化趋势的内在原因。最后将模型运用于湖南省农村饮水安全工程建设效果后评价中,并与突变评价法相比较。结果显示:湖南省14个市(州)中有3个地区(衡阳、郴州、永州)农村饮水安全级别为"优",3个地区(常德、益阳、娄底)农村饮水安全级别为"一般",其他地区农村饮水安全均"良好";长沙和怀化农村饮水安全系统协调性很强,工程可持续发展水平高;娄底农村饮水安全系统协调性一般,工程可持续发展水平不高;株洲农村饮水安全系统极不协调,工程可持续发展状况不容乐观;衡阳和郴州农村饮水安全系统基本不协调,工程可持续发展状况较差;其他市农村饮水安全系统基本协调,工程后续效益较为稳定。方法对比表明该文方法的研究结果可靠度更高,反映出的信息更全面、合理。该研究可为类似或后续工程管理提供决策参考。     

基于环境因素与模糊识别的太阳自动跟踪控制策略

提高太阳自动跟踪控制系统的运行稳定性和跟踪精度,需要考虑外界环境因素对系统的影响及选择适当的跟踪方式。目前,太阳自动跟踪系统普遍采用光电跟踪和程序跟踪相结合的混合跟踪方式,将光强值与光强阈值的差值作为切换跟踪方式的依据。当光强值趋近光强阈值时,会造成跟踪方式频繁的切换,该文针对该问题,以外界光强大小、光强变化和风速大小为特征目标,利用MATLAB中的模糊识别方法归类总结了天气情况和系统运行情况,建立了一种基于环境因素判断的模糊识别系统,通过仿真验证,得到了天气类型和系统的运行情况,仿真结果完全符合推理条件,并与计算所得结果基本一致。该研究为太阳自动跟踪系统的启停和跟踪方式的切换提供了可靠的理论支持,且具有较高的实用性和可行性。     

Integration of ANP and Fuzzy set techniques for land suitability assessment based on remote sensing and GIS for irrigated maize cultivation

Land suitability assessment can inform decisions on land uses suitable for maximizing crop yield while making best use, but not impairing the ability of natural resources such as soil to support growth. We assessed the suitability of maize to be produce in 12,000 ha land of Dasht-e-Moghan region of Ardabil province, northwest of Iran. Suitability criteria included soil depth, gypsum (%), CaCO₃ (%), pH, electrical conductivity (EC), exchangeable sodium percentage (ESP), slope (%) and climate data. We modified and developed a novel set of techniques to assess suitability: fuzzy set theory, analytic network process (ANP), remote sensing and GIS. A map of suitability was compared a map created using a traditional suitability technique, the square root method. The coefficient of determination between the land suitability index and observed maize yield for square root and ANP-fuzzy methods was 0.747 and 0.919, respectively. Owing to greater flexibility to represent different data sources and derive weightings for meaningful land suitability classes, the ANP-fuzzy method was a superior method to represent land suitability classes than the square root method.