土壤环境质量评价的径向基函数神经网络的模型设计与应用

针对土壤环境质量评价缺乏精确客观的评价数值作为目标集的难点,研究了构建起对应升序排列的训练、检验样本集。在此基础上,定义以检验集输出评价结果的排序误排率作为判定各参数组合下RBF网络性能优劣的指标,以此性能指标为依据,在MATLAB6.5环境下,用编程语句实现了应用于该质评工作的径向基函数网络的大量参数组合的全面快速寻优,克服了目前用试凑法进行参数组合优选的随机性,确保所选参数组合为使整体性能最优的组合。利用确立的网络对象,以某地土壤重金属监测值为实例,对监测点进行质评,评价结果表明:该设计好的网络的评价结果科学、稳定、表达精度高。     

基于知识蒸馏与EssNet的田间农作物病害识别

农作物病害的快捷精准识别对我国粮食安全与农业发展提质增效具有重要意义。针对现有病害识别模型参数量大、泛化能力弱、不适用于田间实际场景且不易搭载至移动端等问题，本文提出了EssNet农作物病害识别网络，该网络以ShuffleNetV2＿0.5为基础网络，引入高效通道注意力(ECA)机制与SiLU激活函数进行结构改进，同时结合知识蒸馏技术使用EfficientNetB0网络对EssNet进行学习指导，最后使用余弦退火衰减策略对学习率进行动态调整使网络表现达到最优。结果表明，本文提出的EssNet农作物病害识别网络对复杂环境下2种作物(玉米、苹果)的11种病害在测试集上的准确率达到95.21%,比基础网络提高2.11个百分点，参数量为0.35 M,权重文件为1.49 MB。该网络的整体性能优于其他现有模型，为建立田间轻量级农作物病害识别方法提供了参考。     

卷烟劲头的BP神经网络模型预测

[目的]科学地评价卷烟配方中劲头的大小,通过建立BP神经网络模型预测卷烟劲头。[方法]以烟叶游离烟碱百分含量、总烟碱百分含量、结合态烟碱百分含量、游离烟碱占总烟碱比率和水浸液p H作为BP神经网络的输入,感官劲头作为输出,网络训练前对输入指标作归一化处理,然后通过训练样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,得到卷烟劲头的网络预测模型,最后用训练好的网络模型对检验样本数据进行预测。[结果]卷烟配方中劲头大小的预测值与实际值相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。[结论]建立了卷烟劲头的BP神经网络预测模型,该模型对于预测卷烟劲头具有指导意义。     

冷弯薄壁型钢-稻草板组合楼盖抗振性能

为研究冷弯薄壁型钢-稻草板组合楼盖抗振性能,对2块单跨组合楼盖进行静载和动载试验,结果表明:在相同用钢量下,减少楼盖梁的数量、增加楼盖梁截面尺寸能有效提高组合楼盖的抗振性能;组合楼盖在1 kN静载作用下的跨中挠度均小于1.0 mm,动力荷载作用下自振频率均大于15 Hz,满足楼盖舒适度的要求。采用有限元软件ANSYS对试验模型进行数值分析,有限元计算结果与试验结果吻合较好。在此基础上,对楼盖跨度、楼盖梁间距和型钢厚度等因素进行参数分析,结果表明:增加组合楼盖边界条件、减小楼盖跨度等能有效地提高组合楼盖抗振性能。提出了该组合楼盖自振频率的简化计算公式,为其在工程中推广和应用提供依据。     

基于神经网络的硝基芳烃急性毒性QSAR研究

采用BP神经网络模型研究了45种硝基芳烃类化合物的结构与其急性毒性之间的关系,以硝基芳烃类化合物的量子化学参数作为输入,用3×4×1网络预测其急性毒性.采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性,所构建网络模型的相关系数为0.999 5,交叉检验相关系数为0.996 8,标准差为0.023 5,残差绝对值≤0.15,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.998 4;而多元线性回归法(MLR)模型的相关系数为0.943 5,交叉检验相关系数为0.928 7,标准差为0.240 9,残差绝对值≤0.69,外部预测集相关系数为0.956 6.结果表明,BP神经网络模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.     

基于MATLAB 6.x的BP人工神经网络的土壤环境质量评价方法研究

对基于MATLAB 6．x的BP人工神经网络工具箱进行了简要的介绍,并将BP人工神经网络应用到土壤环境质量现状评价中。编制了基于MATLAB 6．x土壤环境质量评价程序,并对影响评价结果的训练集的构建、隐层神经元数量的选择、训练过程的建立等问题进行了探讨。结果表明,用随机函数rand或线性函数linspace内插生成网络的训练集是可行的,BP网络隐层的传递函数为tansig。神经元数量为5（用rand函数生成训练集）或8（用linspace函数生成训练集）,输出层的传递函数为purelin,神经元数量为1。训练集中加入一定的噪声更有利于提高网络的识别能力。在此基础上,将构建的网络应用到实际土壤环境质量评价中,并将评价的结果与其他评价方法得出的结果进行了比较,表明BP人工神经网络应用到土壤环境质量评价中是切实可行的。     

苦荬菜饮料配制研究

以热榨法提取的新鲜苦荬菜汁为原料,参考国内外果蔬汁饮料加工方法对苦荬菜汁进行调配试验,以感官指标确定最佳工艺参数。在此基础上进行稳定性试验,以沉淀量、稳定性及口感作为评价指标筛选出适宜于苦荬菜饮料使用的稳定剂及复合稳定剂配比。同时对苦荬菜饮料进行杀菌试验,通过微生物检验和感官鉴评,确定最适杀菌工艺参数。结果表明,苦荬菜饮料最适配制工艺参数为:原汁用量70%,糖添加量8%,β-环状糊精添加量0.3%,柠檬酸添加量0.2%。最适复合稳定剂组合为:黄原胶0.1%,PGA 0.1%,CMC-Na 0.2%。最佳杀菌工艺参数为:95℃,10min。     

甘薯磨锉装置的试验及设计参数优化

介绍了甘薯磨锉装置的试验内容及结果。工作性能用生产率、功耗、淀粉提取率和综合加权指标来评价。通过试验找出了影响工作性能的主要因素以及各因素对性能指标的影响曲线,建立了回归方程。优化计算为磨锉机设计提供了最佳参数的组合。结果表明该装置对加工甘薯淀粉有较好的适应能力。     

基于集成学习方法的耕地质量评价研究

为充分了解县域耕地资源，提高耕地质量评价效率和准确度，减少在评价过程中主观因素的影响，以河南省三门峡市陕州区为研究对象，对其做耕地质量分等定级。根据数据特征将特征变量划分为分类型变量和数值型变量，对于数值型变量采用卡方分箱的方法处理，将处理后的结果与分类型变量用one-hot编码赋值，对于样本类别数较少的数据采用合成少数类过采样技术（SMOTE）平衡样本数据。随后引入机器学习的方法，利用XGBoost、LightGBM、ANN以及XGBoost-LightGBM-ANN组合模型对耕地质量进行分等定级。结果表明，将处理后的未采样数据作为训练集，代入耕地质量评价单一模型以及组合模型进行训练并预测时，准确率、精确率、召回率和F1分数等指标值均达到了0.97以上，其中单一模型ANN、LightGBM、XGBoost对应的各指标值呈递增的趋势，表明机器学习模型应用到耕地质量评价中产生了良好的效果。与未采样相比，经过采样后的数据作为训练集明显提升了模型性能，单一以及组合模型预测中各指标值均达到了0.99以上，其中基于集成学习投票的算法XGBoostLightGBM-ANN组合模型有明显优势，准确率...     

基于径向基函数神经网络的植烟土地适宜性评价

在Matlab7.0环境下, 根据人工神经网络的理论和方法, 以重庆市彭水县植烟土地的实测数据及评价标准构建径向基函数神经网络模型, 并进行模型训练及样本评价;在ArcGIS技术支持下, 进行不同尺度土地适宜性评价及精度检验. 结果表明: 采用最近邻聚类学习算法选取聚类中心, 模型具有较强非线性处理能力和逼近能力, 并具有学习时间短, 网络运算速度快, 性能稳定等优点;通过模型评价结果和检验值的验证, 发现用径向基函数神经网络模型评价土地适宜性, 具有评价精度高, 使用方便, 适应性强等优点, 因此可望将其用于区域土地资源生态环境分类评价研究.     

基于径向基函数神经网络的植烟土地适宜性评价

在Matlab7．0环境下,根据人工神经网络的理论和方法,以重庆市彭水县植烟土地的实测数据及评价标准构建径向基函数神经网络模型,并进行模型训练及样本评价;在ArcGIS技术支持下,进行不同尺度土地适宜性评价及精度检验．结果表明：采用最近邻聚类学习算法选取聚类中心,模型具有较强非线性处理能力和逼近能力,并具有学习时间短,网络运算速度快,性能稳定等优点;通过模型评价结果和检验值的验证,发现用径向基函数神经网络模型评价土地适宜性,具有评价精度高,使用方便,适应性强等优点,因此可望将其用于区域土地资源生态环境分类评价研究．     

基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类

针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。     

单螺杆挤压机系统的人工神经网络建模

以全脂大豆粉为原料，以单螺杆挤压机加工时的物料含水率、螺杆转速和机筒温度为工作参数，对挤压机的挤压膨化效果(以膨化压力来衡量)进行试验研究。利用正交旋转组合试验设计及试验数据，建立了单螺杆挤压机的人工神经网络模型。对未参与人工神经网络建模的数据进行评价和比较，结果表明，该模型对一定工作参数条件下的预测结果最大相对误差为8．76％，其结果对于生产实践具有指导作用。     

基于残差网络与迁移学习的柑橘类型识别

传统的柑橘分类依靠人工进行辨识再手动完成分拣,整个过程耗费时间且成本高昂。对此提出了一种基于迁移学习与残差网络的柑橘图像分类方法。对Kaggle获取的20738张共8类柑橘的图像按7：3比例进行划分得到数据集。在此数据集上不同网络对于柑橘分类性能差异以及迁移学习对经典卷积模型在图像分类任务中的性能提升进行探究,实验以损失值、精准率、召回率等为性能评价指标。实验结果表明,在多种模型中,残差神经网络能获得比其他网络更高的准确率,使用迁移学习初始化网络参数能显著提高柑橘分类的准确度,降低模型过拟合的概率,实现对8类柑橘的准确识别分类,最终分类准确率达到99.9%,对柑橘分类具有指导意义。     

杂交稻组合节水抗旱特性的梯度量化研究

为了精准评价杂交稻的节水抗旱特性,研究量化控水处理条件下该特性的表现规律,并建立量化鉴评技术体系,设计了100%、80%、60%、40%田间持水量等4种梯度量化控水试验,从移栽返青至成熟对10个杂交稻组合进行控水处理。结果表明,土壤绝对含水量在4种处理间形成了明显的梯度差异,不同组合的单株籽粒产量在80%田间持水量、60%田间持水量上具有明显差异,产量抗旱指数和水分利用效率在梯度间也存在明显差异,这些单一指标难以直接用于以抗旱性为区别特征的品种比较,且无法兼顾水分利用效率。通过多梯度多性状抗旱指数的对数综合指标的构建和计算分析,形成了节水抗旱特性的全局统一量化评价技术指标,10个组合的评价结果与大田抗旱性经验观察结果比较吻合。本文建立的杂交稻节水抗旱特性量化鉴评技术方法及3种多梯度多性状抗旱指数的对数综合指标具有良好的评价效果,适用于杂交稻节水抗旱特性的精准评价。     

稻麦兼用型气力滚筒式精量排种器设计与试验

针对长江中下游稻麦轮作区设计了一种稻麦通用型气力滚筒式精量排种器,滚筒采用对剖式结构,可从径向拆装,简化拆装过程、减少对密封件的影响。以黄华占和郑麦9023为播种对象,以空穴率、合格率和重播率为排种性能评价指标,对窝眼形状、滚筒转速、吸种负压和充种区种层高度对排种性能的影响进行了单因素试验;并通过二次正交旋转中心组合试验对工作参数进行了优化和验证。结果显示:圆锥形窝眼更适合水稻种子,类椭球形窝眼更适合小麦种子;充种区种层高度对排种性能影响不显著,滚筒转速和吸种负压对排种性能有明显影响;分析得到的水稻最优工作参数组合为滚筒转速17r/min、吸种负压4.6kPa、种层高度40mm;小麦最优工作参数组合为滚筒转速21r/min、吸种负压4.2kPa、种层高度40mm。对该参数组合下的排种性能进行验证试验,结果表明:水稻的排种合格率和空穴率分别为86.81%和4.61%,小麦的排种合格率和空穴率分别为81.84%和7.83%,与优化预测结果相吻合,且各项指标满足播种基本要求。     

4LBZ–125型半喂入水稻联合收割机割台性能试验

针对4LBZ–125型半喂入水稻联合收割机割台存在输送不畅的问题,设计了以该收割机割台为原型的室内试验台,以输送效果、切割效果、扶禾效果和其他效果等为评价依据,对割台扶禾速度、切割速度、输送速度和机器行走速度等进行了正交试验和单因素试验。正交试验结果表明,影响割台性能的主要因素是行走速度和输送速度;单因素试验结果表明,割台正常工作最佳参数为扶禾速度0.8 m/s、切割速度0.85 m/s、输送速度1.1 m/s、行走速度0.675 m/s。对正交试验结果较佳组合和单因素最佳参数组合进行验证对比试验,结果表明,单因素最佳参数组合输送效果最好,能较好地满足生产要求。     

基于BP神经网络及遗传算法的组合式板齿脱粒装置参数优化

以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量,脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值,建立脱粒装置的神经网络数学模型。用Matlab优化工具箱对该模型进行优化,求得脱粒装置各因素之间的最佳组合,并用遗传算法对优化结果进行验证。结果表明:应用Matlab优化工具箱对该模型进行优化后,籽粒含杂率提高了0.97%~1.70%,所求得的脱粒装置各因素之间最佳组合与试验优化结果拟合度高,能够准确地预测组合式螺旋板齿种子脱粒机的工作参数与作业性能。     

小麦籽粒品质性状与方便面品质关系研究

以 5个中国小麦品种和 8个法国小麦品种为原料 ,研究了小麦籽粒品质性状对方便面品质的影响规律 ,确定了评价小麦品种方便面加工品质的主要指标 ,分析了中法小麦品种品质间的差异 ,提出了用质构仪评价方便面品质时的代表性指标。结果表明 ,4 5 m in时拉伸参数、稳定时间、沉淀值和加入酶活抑制剂时所测糊化参数 ,可以作为评价方便面用面粉品质的主要依据 ;沉淀值可作为小麦品种选育过程中预测方便面筋力的首选指标。研究还发现 ,中国小麦品种在蛋白质质量、糊化特性和方便面筋力方面低于法国小麦品种 ;参试法国小麦品种的蛋白质含量较低 ,但其沉淀值和拉伸特性均优于参试中国小麦品种 ,方便面加工品质也较好。评价结果认为 ,由质构仪所测得的硬度和断裂能量可作为反映方便面的粘弹性和筋力特性的主要代表性指标。     

生态环境质量评价的参数化组合算子普适指数公式

[目的]采用基于指标规范值的参数化组合算子普适指数公式,对区域生态环境质量进行评价。[方法]适当设定典型区域生态环境质量各指标参照值和指标值的规范变换式,使规范变换后的标准规范值差异很小,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆＂等效＂于某个＂规范＂指标。在满足一定优化目标准则条件下,应用免疫进化粒子群混洗蛙跳算法,对参数化组合算子公式中的参数进行优化从而建立区域生态环境质量评价的普适指数公式。[结果]采用优化后适用于任意m（1≤m≤23）项指标组合的生态环境质量评价的参数化组合算子普适指数公式,对山仔水库周边乡镇的生态环境质量进行评价,其评价结果与未确知测度法的评价结果完全一致,即山仔水库周围5个乡镇的生态环境质量均属于4级。[结论]生态环境质量评价的参数化组合算子普适指数公式具有形式简洁、直观、计算简便和普适通用的特点。