基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型

提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型,为CO_2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO_2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO_2饱和点,进而构建CO_2优化调控模型。异校验结果表明,CO_2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO_2优化调控模型可动态预测CO_2饱和点,为实现设施CO_2精准调控提供了可行思路。     

基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型

提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型,为CO2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO2饱和点,进而构建CO2优化调控模型。异校验结果表明,CO2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO2优化调控模型可动态预测CO2饱和点,为实现设施CO2精准调控提供了可行思路。     

基于数据库的温室环境调控效果模型

提出了基于数据库的温室环境调控效果模型的建立方法,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法实现了模型的提取,并给出了模型的修正、数据记录和模型的更新。以BCB6.0为开发平台建立了相应的软件系统,系统能够实现对温室环境调控效果模型的自动提取、分析和更新。试验结果表明,该系统能够进行温室环境调控效果模型的预测,并提高了模型的通用性和自学习功能。     

基于改进型YOLO的复杂环境下番茄果实快速识别方法

为实现温室环境下农业采摘机器人对番茄果实的快速、精确识别,提出了一种改进型多尺度YOLO算法(IMS-YOLO)。对YOLO网络模型进行筛选和改进,设计了一种含有残差模块的darknet-20主干网络,同时融合多尺度检测模块,构建了一种复杂环境下番茄果实快速识别网络模型。该网络模型层数较少,能够提取更多特征信息,且采用多尺度检测结构,同时返回番茄果实的类别和预测框,以此提升番茄果实检测速度和精度。采用自制的番茄数据集对IMS-YOLO模型进行测试,并分别对改进前后网络的检测性能以及主干网络层数对特征提取能力的影响进行了对比试验。试验结果表明,IMS-YOLO模型对番茄图像的检测精度为97. 13%,准确率为96. 36%,召回率为96. 03%,交并比为83. 32%,检测时间为7. 719 ms;对比YOLO v2和YOLO v3等网络模型,IMS-YOLO模型可以同时满足番茄果实检测的精度和速度要求。最后,通过番茄温室大棚采摘试验验证了本文模型的可行性和准确性。     

基于支持向量机回归的营养液调控模型研究

针对目前设施栽培中营养液动态调配精确度低的问题,提出一种基于支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)的营养液调控模型.首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液(A:99％Ca(N03)2·4H20、B:98％KN03、C:99％KH2P04、D...     

基于邻域正交交叉算子的人工鱼群算法

将邻域正交交叉算子引入到基本人工鱼群算法中,提出了一种基于邻域正交交叉算子的人工鱼群算法.该算法采用动态调整人工鱼视野和步长的方法,较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力.将人工鱼的邻域极值与该人工鱼进行正交交叉运算,产生少量的具有代表性的较优个体,而新产生的个体不仅利用了本身的有用信息,同时利用了邻域极值的最优信息,加快了算法的收敛速度.增强了算法的寻优能力.仿真结果表明,该算法具有较高的优化性能.     

家禽LED光环境调控新技术教学与科研探索

家禽LED光环境调控新技术已成为现代物理农业工程的重要方向。介绍了浙江大学农业工程学科在家禽LED光环境调控新技术方面的教学与科研探索,包括多学科交叉的课程体系、多层次教学与科研训练体系、多方位的产学研合作体系和多形式的国际交流体系,以期为现代物理农业工程其他技术方向的教学与科研发展提供有益的借鉴。     

基于改进人工鱼群算法的植保无人机路径规划

针对植保无人机在作业过程中如何快速找到一条更优的全局路径,提出了一种改进人工鱼群算法(T-AFSA)。利用Tent混沌映射所生成的混沌序列对种群初始化,丰富了种群的多样性,提高了人工鱼群初始解的质量;引入黄金正弦算法对适应度高的人工鱼个体进行优化,让它们更好地领导种群的觅食和追尾行为;采用自适应策略对人工鱼个体的视野和步距进行改进,平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力;删除路径中的冗余节点,去除不必要的转折点,找到全局中的更优路径;将所得的路径利用B样条曲线进行平滑处理,有利于植保无人机进行路径跟踪。仿真实验表明：改进算法能够解决传统人工鱼群算法计算精度低和后期收敛速度变慢的问题,可以为植保无人机快速规划出一条从起点到终点与障碍物无碰撞、平滑且距离较短的路径,方案具有可行性和有效性。     

基于作物光照需求的温室光调控系统

针对传统的温室光照环境控制方法粗糙、易造成作物光照不足及能源浪费的问题,考虑作物生长对光照的需求,基于光合速率模型,分析环境温度对作物生长光照需求的影响,推导创建了温室补光模型;同时,应用无线通讯技术设计了一个基于作物光照需求的温室光环境远程控制系统,介绍了系统的软硬件结构;最后,针对秋冬季节温室环境在1天内的实际变化情况,对系统的光照调控方法进行验证。结果表明:该方法能够根据环境的实时变化采取不同的光照控制措施,既满足作物生长的需求,又能更有效地利用能源。     

温室番茄光合作用模拟模型中环境因子的影响

在建立温室内番茄群体光合作用模拟模型的基础上,综合考虑了温室内各种环境参数对番茄生长与光合作用的影响,构建了温度、CO2浓度及水分对番茄光合作用速率的影响函数,从而可以更准确地计算番茄群体光合日总量,为温室番茄栽培模拟模型的研究提供了一定的理论依据。     

植物特征光谱测试系统研制及其应用

以植物光合作用的基本原理和一种植物特征光谱实验方法的发明专利为依据,介绍以双驼峰光谱光源为基础,研制出能够产生覆盖光合有效辐射范围的多种单色光发生器,采用多种单色光发生器和光合作用测试仪组合构建植物特征光谱测试系统。阐述如何通过植物特征光谱测试系统获取该植物单色光光合响应曲线、对应的光饱和点和光补偿点以及饱和点曲线和补偿点曲线,并用具体案例介绍该系统应用,为植物光照提供技术指导。     

基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指关节变换矩阵,将不同传感器坐标系下的点云信息变换到同一基坐标系下,进而通过点云改进PCA算法和ICP算法解析抓取果实的尺寸和姿态信息。为了评估所提出解析方法的性能,在实验室环境下进行了番茄尺寸和姿态检测试验。通过游标卡尺测量和深度相机扫描分别获得番茄果实尺寸和姿态的真实值,并与本文方法解析结果进行对比。检测试验结果表明,本文方法获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸平均相对误差分别为8.66%和11.08%,番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角平均相对误差分别为10.03%和14.02%。本文方法解析的番茄果实尺寸与姿态信息,可应用于番茄果实抓取过程中的姿态调控,从而提高番茄果实抓取采摘的可靠性。     

基于IGWPSO-SVM的HMCVT湿式离合器摩擦副温度预测

针对传统机器学习模型预测重型拖拉机液压机械无级变速箱(Hydro mechanical continuously variable transmission, HMCVT)湿式离合器温度的局限性,提出了基于改进灰狼粒子群优化-支持向量机(Improved grey wolf particle swarm optimization-support vector machine, IGWPSO-SVM)的HMCVT湿式离合器摩擦副温度预测模型。首先,对湿式离合器摩擦副滑摩过程进行热分析,确定影响湿式离合器摩擦副温度的因素;然后,基于支持向量机(Support vector machine, SVM)搭建温度预测模型,并利用改进灰狼粒子群优化(Improved grey wolf particle swarm optimization, IGWPSO)算法对SVM的结构参数进行优化;最后,基于HMCVT湿式离合器试验台数据搭建离合器摩擦副温度预测模型的样本数据库,以湿式离合器摩擦副对偶钢片为对象,对IGWPSO-SVM模型进行试验验证。试验结果表明,IGWPSO-SVM模型预测摩擦副对偶钢片...     

基于PCA-MCAFA-LSSVM的养殖水质pH值预测模型

为解决水质预测传统方法精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于主成分分析(PCA)、改进文化鱼群算法(MCAFA)和最小二乘支持向量机(PCA-MCAFA-LSSVM)的养殖水质pH值预测模型。该模型通过主成分分析提取养殖生态环境指标的主成分,降低模型输入向量维数,利用改进文化鱼群算法对最小二乘支持向量机超参数进行组合优化,以自动获取最优超参数建立非线性养殖水质pH值预测模型。应用该模型对宜兴市河蟹养殖某池塘2011年9月1日~9月4日在线监测的水质数据进行了预测分析,试验结果表明:该模型取得较好的预测效果,与分别用蚁群算法或遗传算法优化LSSVM的方法相比,PCA-MCAFA-LSSVM模型有93.05%的测试样本绝对误差小于8%,最大绝对误差仅为11.61%,均方根误差、平均相对误差绝对值和运行时间分别为0.047 4、0.004 1和4.367s,且均优于其他预测方法。PCA-MCAFA-LSSVM算法不仅计算速度快、预测精度高,还能够为河蟹养殖水质调控管理提供决策依据。     

日光温室番茄东西垄向模式下群体光环境及产量分布特征

为探索日光温室番茄宜机化栽培模式,采用东西垄向(1.8m垄距,密度3.3株/m2)栽培模式,在起垄、移栽机械作业下研究不同栽培垄番茄群体光环境、产量、品质特征。结果表明：在日光温室(净跨8.5m)番茄东西方向起垄模式下,同一栽培垄南侧行番茄群体的透光率较北侧高50%以上,南侧行番茄单果重、单株产量和总产量均显著高于北侧行20%左右,品质也优于北侧行。不同栽培垄番茄行间透光率由北向南逐渐升高,行内平均透光率除第1垄较低外,其他3垄间没有显著差异。不同垄之间番茄叶片最大光化学量子产量Fv/Fm也没有显著差异。番茄产量分布在栽培垄之间呈现出由北向南逐渐增加的趋势,不同垄之间果实品质没有显著差异,番茄5穗果总产量达到71866kg/hm2。     

基于IPSO-PID特殊路面气压制动系统拖拉机ABS研究

为进一步提高气压制动系统农用四轮拖拉机在复杂路面下的行车安全性,对其制动性能进行研究。针对标准粒子群算法(PSO)收敛速度和精度的不足,提出一种改进粒子群算法(IPSO),对比二者的四个测试函数运行结果表明：IPSO收敛速度更快,精度更高。通过试验结合系统辨识的方法,对气压制动系统模型进行辨识,并基于此搭建考虑驾驶员操作行为在内的气压制动系统农用四轮拖拉机ABS制动性能仿真模型,以此还原真实的制动过程。对IPSO-PID控制算法的特殊路面下制动性能进行仿真分析,结果表明：对接路面制动时,采用IPSO-PID控制ABS制动距离为1512m,制动时间为219s,分别比无控制时缩短825%和1061%;交错路面制动时,采用IPSO-PID控制ABS制动距离为1547m,制动时间为229s,分别比无控制时缩短781%和1055%。