全光谱匹配算法在苹果分类识别中的应用

为进一步提高光谱匹配准确率,该研究对杰卡德相似性原理（jaccard similarity coefficient,JSC）进行改进并提出新的光谱相似度的计算方法。同时,对光谱进行一阶导数二值化,以保证改进后的算法适用于光谱的匹配。此外,对不同光谱分辨率对该算法的影响进行了研究。试验样本选用阿克苏红富士、山东红将军、陕西红富士和陕西金帅4个品种的苹果进行算法能力验证,在2～128 cm-1之间,共7个不同水平的分辨率上进行比较。试验结果表明：该研究提出的算法正确分类识别率为94.5%;研究提出算法在8或16cm-1分辨率水平下取得最佳分类识别结果。因此,基于JSC的全谱匹配算法在光谱数据库系统中的应用将有助于光谱查询精度的提高。     

基于微粒子群优化算法的差速器壳体轻量化设计

针对汽车差速器的轻量化,提出了基于微粒子群优化算法和参数化模型相结合进行优化的设计方法.通过计算模态和试验模态相结合,验证了差速器壳体有限元模型的准确性;基于微粒子群算法,建立了以质量最小和安全系数均方根值最大为目标的优化模型,进行了轻量化设计.优化结果显示:壳体质量由优化前的6.26 kg下降到5.67 kg,减轻了10.4%;优化后壳体的最大应力、最大应变和最小安全系数等性能指标均有不同程度的提高,验证了轻量化是成功的.     

基于预测模型的选课算法研究

比较了传统的选课算法的优劣,提出了基于预测模型的选课算法,分析了其算法思想和算法流程,并将其应用于小型的选课过程,取得了较高的效率和较好的匹配度。     

基于R树空间索引的植保无人机与植保作业匹配算法

为了充分保障植保作业的科学分配和植保无人机资源的合理配置,设计了一套高效的植保无人机植保作业匹配算法,为用户提供无人机与植保作业的快速匹配。为适应植保作业的并发性、时效性和准确性要求高的特点,该算法基于R树空间索引技术设计,实现了植保作业的区域查询功能与智能化无人机植保作业推荐功能。无人机植保作业匹配算法允许用户在地图上搜索任意矩形范围内的植保作业,也可以根据植保无人机用户当前位置和用户偏好推荐最佳的植保作业。该文在植保无人机作业匹配算法基础之上实现了植保无人机租赁与智能化调度系统,系统测试与分析表明,基于R树的无人机植保作业匹配算法具有较高的灵活性、准确性、高效性和动态性等优势,单次R树查询服务器响应时间低于1 ms,能够实现高效且精确合理的植保作业查询与匹配。     

基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

基于改进蚁群算法的农网送电线路设计路径寻优

送电线路的路径选择是线路设计中的重要环节,直接影响工程总造价及运行可靠性。该文针对送电线路选择路径的特点,建立全局最优路径的搜索模型,形成简单的连通图,并对基本蚁群算法的选择策略及信息素更新进行改进,同时考虑了地质状况、水文情况及林带征地等对线路路径选择的影响,最后利用改进的算法直接在模型上进行全局最优路径搜索。仿真结果表明,此方法可以准确地搜索到送电线路的全局最优路径。     

基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现

识别作物行中心线并实现喷药喷头的自动对准是精准施药系统实现的关键技术。为克服作物行识别算法的单一性和适应性不强的缺点,该文以生长早中期的玉米图像为研究对象,利用改进的过绿特征法和改进的中值滤波算法分割出作物行,减少处理时间和去除噪声;然后在行提取时只保留包含作物行信息的中间作物行,通过随机Hough变换检测出作物行中心线,并根据世界坐标与图像坐标的转换和相对距离得到偏差信息:最后实现了系统的硬件搭建并给出了实际运行效果。不同图像的试验和处理结果表明,该算法在背景分割、作物行提取和偏差信息获取方面具有一定的优势,可适用于不同作物及不同视野图像的作物行算法识别,对精准施药的研究具有一定的参考价值。     

基于数据挖掘的贝叶斯算法应用研究

在众多的数据挖掘算法中,贝叶斯算法因为准确性高,运算性能强而得到广泛应用。利用日常生活中的例子深入浅出的阐述了贝叶斯算法的基本原理,并应用SQL Server 2005数据挖掘工具,对2009年收集的农安地力评价的数据进行了分析,同时应用贝叶斯算法对地力等级进行了预测。     

基于混合蛙跳算法的土地利用格局优化

针对传统的土地优化模型,如线性规划、非线性规划、灰色系统和景观生态学等不能实现土地数量结构和空间结构有效统一的问题,在研究现有智能优化模型,如粒子群算法、遗传算法的基础上,建立基于混合蛙跳算法的土地利用优化模型。该模型以30 m×30 m的地理栅格单元作为基本操作对象,实现土地利用的空间格局优化。以兰州市2014年土地利用格局为基础数据验证优化模型的有效性。在优化前各种地类所产生的生态系统服务价值为5.701×109元,优化后的生态系统服务价值为5.802×109元,优化前土地格局标准紧凑度为0.37,优化后为0.47。优化后牧草地面积增长了8 431 hm2,所提供的生态系统服务价值增长了1.71×108元,林地面积增加了1.453×105 hm2,提供的生态系统服务价值增加了2.49×108元。试验结果表明,该模型能利用青蛙的群体空间分布模拟土地利用空间格局,并能在多目标控制下找到问题的最优解,实现土地利用数量结构和空间结构的有效统一,模型具有较强的全局优化能力以及较快的收敛速度。     

基于数据挖掘的决策树算法应用研究

数据挖掘是一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,已经成为关注的热点。决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点,在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。本文使用数据挖掘的C4.5算法对UCI数据库中的蘑菇数据构建决策树模型,给出了蘑菇可食用或有毒的决策。     

基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统

为改进传统农业专家系统的决策性能,动态表达其决策结果,提出并实现了基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统.介绍了系统的总体框架与功能模块,分析了系统实现的若干关键技术,如开发工具、知识表示方法、知识库的构建、虚拟番茄生长模型等.系统综合运用推理、预测、可视化与解释等机制帮助用户设计栽培管理方案,可视化模拟和预测温室番茄的生长发育进程.基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统初步实现了积温模型、形态发生模型与专家系统知识模型的综合集成,更适合温室番茄栽培管理的实际需要.试验表明该系统具有较好的应用前景.     

基于混沌蚁群算法的冷藏车光伏储能混合制冷系统优化设计

针对冷藏车制冷系统能耗过高和车载光伏发电量不足等问题,设计一种冷藏车混合制冷系统,由光伏发电储能系统作为冷藏车辅助制冷动力来源,在冷藏车长时间停车时供电制冷。建立冷藏车混合制冷系统数学模型,进行样车试验,通过比较试验与仿真数据来验证冷藏车混合制冷系统模型的正确性,并在此基础上,提出将制冷效能系数和光伏发电经济系数作为冷藏车混合制冷系统评价指标,采用乘除法将这2个评价指标统一为目标函数。基于混沌蚁群优化算法,对冷藏车混合制冷系统进行优化设计,优化结果表明:制冷效能系数从0.542降低到了0.402,光伏发电经济系数从0.464升高到了0.840,优化后的冷藏车混合制冷系统更加节能经济。     

基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报

准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该研究利用1983—2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料,采用线性趋势法,揭示始花期演变趋势;采用相关分析,筛选影响始花期的关键气象因子,依据不同预报日期构成特征变量集;采用随机森林算法（Random Forest, RF）,自3月11日开始预报到3月25日终止预报,每日训练1个预报模型。结果表明,1）1983－2018年始花期呈极显著提早发生趋势,每10 a约提前2.750 d（P＜0.001）。2）16个逐日气象预报模型中,共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关,相关系数在0.469～0.789之间;各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率（Nd）分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差（RMSE）分别为1.693～2.870和2.240～7.237、平均决定系数（R2）分别为0.891和0.701。3）2019年试验预报中,提前15 d准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力,预报准确率基本满足气象服务需求。     

基于随机森林算法的冬小麦生物量遥感估算模型对比

为了寻求高效的冬小麦生物量估算方法,该研究获取了2014年陕西省杨凌区拔节期、抽穗期和灌浆期的冬小麦生物量和对应的RADARSAT-2全极化雷达、GF1-WFV多光谱数据,并利用随机森林算法（random forest,RF）将光谱、雷达后向散射、光学植被指数和雷达植被指数结合进行冬小麦生物量回归建模。将相关系数分析（correlation coefficient, r）、袋外数据（out-of-bag data,OOB）重要性和灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)与随机森林算法（RF）进行整合,构建了3种冬小麦生物量估算模型：r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分别利用3种估算模型对冬小麦生物量进行了估算。结果表明：r-RF、OOB-RF和GRA-RF3种模型分别采用3、4、10组数据时,验证决定系数分别为0.70、0.70和0.65,平均绝对误差分别为0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根误差分别为0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF对冬小麦生物量有更好而的预测能力。研究结果证实了随机森林算法对冬小麦生物量进行遥感估算的潜力。     

基于特征优选随机森林算法的农耕区土地利用分类

为了提高农耕区土地利用分类精度,该文采用较高空间分辨率和丰富光谱信息的Sentinel-2数据生成光谱特征、无红边波段的植被指数、红边指数和纹理特征4种基本特征变量,并对以上特征变量优选后进行特征重要性排序,进而构建7种特征组合方案,基于随机森林算法和支持向量机对农耕区土地利用信息进行提取并对比验证分类精度。研究结果表明:通过特征优选的随机森林算法进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度达到88.24%,Kappa系数为0.84,精度优于相同特征变量下的支持向量机分类方法。该方法能够有效提高农耕区土地利用分类精度,可为土地资源监测、管理提供技术支持和理论参考。     

基于定标模型云共享的奶牛粪水微型NIR现场速测系统

针对还田利用中粪水成分现场获取困难的问题，该研究设计开发了基于定标模型云共享的奶牛粪水微型近红外（Near-Infrared，NIR）现场速测系统，并对系统进行了验证。该系统主要包括微型近红外光谱传感器、云服务器、Android客户端。微型近红外传感器采集被测样品光谱数据，通过蓝牙协议将数据传输给Android客户端，再通过移动网络将光谱数据传送到云服务器；云服务器利用部署在云端的定标模型对接收到光谱数据进行计算、分析得到定量预测结果，并将预测结果回送Android客户端，可以实现总氮（Total Nitrogen，TN）、总磷（Total Phosphorus，TP）、总钾（Total Potassium，TK）、铵态氮（Ammonium Nitrogen，NH4+-N）、硝态氮（Nitrate Nitrogen，NO3--N）、酰胺态氮（Amide Nitrogen，CONH2-N），有效磷（Available Phosphorus，AP）、有效钾（Available Potassium，AK）、有机质（Organic Matter，OM）、pH值共10种粪水成分的快速检测。结果表明：对粪水TN、TP、TK、NH4+-N、NO3--N、CONH2-N、AP、AK、OM、pH值的预测相对误差分别约为9.251%、4.261%、8.238%、8.906%、17.825%、15.123%、9.829%、5.507%、10.558%、2.969%。微型近红外光谱技术结合定标模型云共享能够实现粪水中多种成分的现场速测，完成了定量模型的资源共享，且因微型近红外光谱传感器的便携性、Android客户端的操作简便性、定标模型云共享的低成本和无需用户具备专业知识要求等优点，具有广阔的市场前景和重要的现实应用价值。     

基于Sentinel-2影像的西南山区不同生长期水稻识别

山区水稻种植呈现破碎分散的特点,中低分辨率的遥感影像分类效果不甚理想,需要寻找适用于山区水稻提取的遥感数据源和监测方法;水稻在不同生长阶段有不同的形态特征,适用的分类特征与得出的分类结果显然不同。该研究以Sentinel-2影像为数据源,对不同生长阶段的水稻进行提取。选取波段特征、植被指数、红边指数、水体指数、地形特征、纹理特征等58个分类特征,运用SEaTH算法进行筛选后,采用随机森林分类法进行分类,并构建误差矩阵比较分类结果。结果表明,分类特征经过筛选后,数量分别为发育期16个、生长期13个、成熟期12个;分类结果进行精度验证后,用户精度分别为发育期0.93、生长期0.88、成熟期0.85,水稻发育期为提取水稻的最佳时期。Sentinel-2影像和随机森林方法可作为理想的数据源和监测方法用于山区水稻时空信息的提取。     

基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统(ESWCM)的研究和建立

运用知识工程和信息技术原理,将温室小型西瓜生长模型与AIP1.0专家系统平台相结合,建立了基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统(ESWCM),包括知识库(KB)、模型库(MB)、数据库(DB)、推理机(IE)和人机界面。系统综合运用推理、预测、解释等机制帮助用户设计栽培管理方案,解答栽培技术问题,以及动态模拟和预测温室小型西瓜的生育进程。基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统将模型的预测功能与专家系统的逻辑推理相结合,提高了温室小型西瓜的栽培管理水平。     

稻麦轮作区保护性耕作条件下氮肥对水稻生长发育和产量的调控效应

20062~008年在四川省广汉市开展了保护性耕作措施下水稻氮肥调控试验,设置不同秸秆还田量(0、6000、12000 kg/hm2)、施氮量水平(0、1502、10 kg/hm2)以及氮素分配比例(6∶2∶2、6∶3∶1、8∶2)。结果表明,和施N 150 kg/hm2相比,N 210 kg/hm2处理水稻分蘖力、干物质积累量、开花期的植株个体和群体质量均有升高,花后茎鞘贮藏物质的输出及光合物质积累量增加,子粒产量提高7.3%。在施N 150 kg/hm2水平和基肥∶蘖肥∶穗肥=6∶2∶2分配比例下,与旋耕无麦秸还田处理相比,免耕秸秆还田与否对水稻茎蘖消长、干物质积累及子粒产量影响较小,但花后绿叶功能期延长,光合产物积累在产量形成中所占比例增加。在施N 210 kg/hm2水平和基肥∶蘖肥∶穗肥=6∶3∶1分配比例下,免耕还田麦秸量从6000 kg/hm2增加至12000 kg/hm2,水稻分蘖力明显增强,干物质积累量增大,开花期个体和群体质量提高,单位面积穗数和穗实粒数增多,产量增加4.1%;将氮肥分配比例由6∶3∶1变为8∶2,即增加基肥用量,减少中后期的氮素供应会导致分蘖高峰后分蘖大量死亡,有效穗数降低,穗粒数减少,产量下降。以上结果说明,氮素的充分供应是保护性耕作水稻获得高产的重要前提和基础,适当提高麦秸还田量、增加中后期氮素供应,能提高氮素利用率及分蘖成穗率和结实率,利于稳产高产。     

基于微粒群算法的汽车底盘控制系统集成优化

为了消除汽车底盘集成系统机械与控制系统间的耦合,该文首先建立了汽车悬架与制动系统动力学模型,分别设计了主动悬架和防抱死制动系统的子控制器和该系统的集成协调控制器。针对传统汽车底盘集成系统的机械与控制参数采用串行设计容易失去全局最优性能的特点,提出一种基于微粒群优化算法的参数的集成优化方法,以集成系统机械与控制参数为优化变量,以反映汽车动力学综合性能为目标函数,编制了集成优化程序进行了优化仿真计算。仿真结果表明:汽车底盘集成系统经过参数优化后,汽车的俯仰角加速度较优化前减小,表明汽车乘坐舒适性得到改善;汽车制动时制动距离、前后轮动载荷均有明显减小,表明汽车制动的安全性显著提高。最后改变汽车的部分机械结构参数和全部控制参数进行实车试验,试验结果表明:汽车底盘集成控制系统经过优化后,汽车的前、后轮动载荷分别降低了34.2%和32.1%,汽车制动时制动时间和制动距离分别降低了2.31%和4.5%,汽车制动时俯仰角加速度响应降低了15.1%,汽车主动安全性及汽车舒适性均得到了不同程度的改善和提高。优化设计方法对改善汽车底盘主动安全性具有重要参考意义。