基于高光谱图像技术结合深度学习算法的萝卜种子品种鉴别

提出一种基于可见-近红外光谱技术的无损检测方法，以期实现对萝卜种子品种的鉴别。通过光谱成像系统采集6类常见萝卜种子的高光谱图像，并利用HSI软件提取光谱数据。使用Savitzky Golay（SG）平滑与多元散射校正（multiple scattering correction，MSC）叠加对光谱数据进行预处理以消除高频随机误差。采用堆叠自动编码器（stacked autoencoder，SAE）、连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）和变量迭代空间收缩算法（variable iterative space shrinkage approach，VISSA）进行数据降维。利用Softmax与支持向量机（support vector machine，SVM）算法对全光谱和选取的特征光谱数据建立分类模型。结果表明:SAE-Softmax模型的分类效果最优，其训练集和预测集准确率分别达99.72%和96.22%。因此，利用可见-近红外光谱技术与深度学习算法结合的方法对萝卜种子的品种鉴别是可行的。该研究为种子品种无损检测分析提供参考。      

基于高光谱图像技术的红枣品种智能检测模型

为了提高红枣相关产业的经济效益,增强其市场竞争力。针对红枣品种无损鉴别的社会需求,文章采用高光谱图像技术获取多个品种红枣高光谱图像,获取光谱数据并提取特征光谱波段,构建红枣品种的检测模型。实验结果表明,高光谱图像技术结合竞争自适应重加权抽样和支持向量机模型（CARS-SVM）可实现对红枣品种的无损、快速、准确鉴别,分类的准确率达到了91.2%。     

基于改进粒子群与神经网络的机械结合面法向刚度建模

为了提高机械结合面法向接触刚度预测精度,提出一种改进粒子群优化算法,并用改进粒子群算法优化BP神经网络的参数组合,实现了粒子群和BP神经网络相结合的算法模型。将影响结合面法向接触刚度的因素进行了特征分析和定量化描述,并用该算法进行法向接触刚度预测和相对误差分析。计算结果表明,计算准确度可达92%,实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向接触刚度的建模。     

基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法

针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。     

基于高光谱的酿酒葡萄果皮花色苷含量多元回归分析

以酿酒葡萄赤霞珠果实为研究对象,利用高光谱成像技术检测葡萄果皮中的花色苷含量。采集60组样本的900~1700nm近红外波段高光谱图像,并用pH示差法测量样本果皮中花色苷含量。选取高光谱图像中葡萄果实区域作为感兴趣区域（ROI）,计算其平均光谱,并采用SG平滑、归一化、多元散射校正等预处理方法提高光谱的信噪比。然后采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）和BP神经网络算法建立花色苷含量预测模型。研究表明：基于PLSR模型推荐的13个隐含变量建立的BP神经网络模型的预测决定系数和预测均方根误差分别为0.9102和0.3795。     

基于小波神经网络的切削刀具磨损识别

提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法,在采集切削加工功率信号的基础上,利用小波分解方法提取反映刀具磨损状态的信号特征量,利用小波神经网络的非线性模型和学习机制,实现刀具磨损状态的在线监测;针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题,提出应用粒子群算法优化小波神经网络的方法,从而简化小波神经网络结构并加快收敛速度.仿真和应用实例证明,该方法比传统的基于BP的小波神经网络、GA优化的小波神经网络估计准确率高,消耗时间短.     

基于高光谱技术的燕麦β-葡聚糖含量测定方法研究

为了实现燕麦β-葡聚糖含量的快速、准确、无损测定,研究了一种基于高光谱技术的燕麦β-葡聚糖含量测定方法。采集燕麦400~1 000nm范围的高光谱数据,采用多元散射校正方法处理原始光谱,使用分段线性回归分析方法对光谱数据进行降维,将光谱按照全波段(分1段)、100nm间隔(分3段)、200nm间隔(分6段)进行划分,共分成10段并分别计算出每段的特征拐点,共提取出10个特征拐点波长;将光谱特征拐点波长的反射率作为BP神经网络的输入向量,中间计算隐含层神经元的传递函数,采用S型正切函数logsig,输出向量是一维目标向量(即燕麦β-葡聚糖含量),采用BP神经网络对燕麦β-葡聚糖含量进行预测。结果表明:燕麦β-葡聚糖含量的预测值与国标测定值之间的决定系数R2达到0.75,预测均方根误差(RMSEP)达到0.009 8。将特征拐点波长与β-葡聚糖含量进行统计分析发现:燕麦β-葡聚糖含量的敏感波段在492、874、930nm附近,采用高光谱技术对燕麦β-葡聚糖含量进行无损检测是可行的。研究结果为燕麦β-葡聚糖含量的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。     

基于高光谱和频谱特征的注水肉识别方法

为实现注水肉快捷有效的识别,以猪肉为研究对象,利用高光谱技术分析了注水肉和正常肉的光谱特征,通过傅里叶变换的方法,提取样本的频谱特征参数,然后分别基于猪肉样本的全光谱、特征光谱和频谱特征参数,分别建立正常猪肉和注水猪肉的支持向量机（SVM）和BP神经网络分类识别模型,并采用验证集对模型性能进行试验验证。结果表明,基于频谱特征参数建立的神经网络分类识别模型具有最优的分类识别效果,正确识别率达98.8%;基于特征光谱建立的神经网络分类识别模型分类识别效果次之,正确识别率为96.4%;而基于全光谱建立的支持向量机分类识别模型分类识别效果最差,正确识别率只有84.5%。说明采用高光谱技术可以对注水猪肉进行快速而有效的检测识别。     

光谱及成像技术在种子活力检验中的应用研究进展

种子是农业生产的重要资源,种子活力与作物发芽生长关系密切。传统的种子活力检测方式存在耗时长、花费大、对操作人员的技术要求高等缺点,难以实现自动化、大规模的检测。随着我国农业现代化水平逐步提高,实现高效快速无损的种子活力检验无疑是未来的发展趋势。本文分别论述了近红外、高光谱成像、拉曼光谱以及X射线在种子活力无损检测中的研究现状与进展。在数据处理层面,偏最小二乘回归(PLSR)仍然是应用最广的光谱数据线性建模方式,同时机器学习与深度学习等新技术也被用于光谱数据建模。在试验设计方面,区分有活力与失活种子的二分类模式仍然是研究主流,分类阈值的选取与结果密切相关。利用定量模型对活力高低的预测效果不佳,对种子活力变化这一缓慢过程的认识有待深入。对于某些作物种子,能够对与其发芽能力关系密切的特征波段进行提取。在仪器设备方面,缺乏专门用于种子光谱采集装置的设计研究。光谱及成像技术在种子活力检测方面具有成本低、快速和无损的特点,有助于农业生产中自动化和智能化的发展。     

基于近红外光谱技术的蔬菜农药残留种类检测

该文基于近红外光谱技术,提出一种快速无损检测方法,以期实现蔬菜农药残留的分类检测。通过对喷洒了氰戊菊酯溶液、三唑磷溶液和未喷洒农药的生菜样本进行研究,比较不同预处理后的建模效果,选用SNV算法作为最优预处理方法。分别采用连续投影算法（SPA）、自主软收缩法（BOSS）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对预处理后的光谱数据进行特征波段选择。采用支持向量机（SVM）和基于灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）算法对特征波长变量分别建立分类模型。再通过对建立的模型进行比较得出:CARS-GWO-SVM模型取得了最佳的分类效果,模型的训练集精度和预测集精度均为100%。因此,利用近红外光谱技术对蔬菜上的农药残留进行分类检测是可行的。该研究为生菜中其他农药残留的快速无损检测分析提供参考。      

谷朊粉颗粒热风干燥动力学模型及水分迁移规律

为了探究谷朊粉颗粒热风干燥过程中的干燥特性及水分迁移规律,开展了谷朊粉颗粒2因素3水平全因素热风干燥试验,考察不同干燥温度（50、60、70 °C）和颗粒厚度（4.24、9.15、15.52 mm）下的干燥特性,运用低场核磁共振技术分析了干燥过程中的水分迁移规律,并建立干燥动力学模型和水分预测模型。结果表明:谷朊粉颗粒干燥速率和水分比随温度升高而显著降低（P＜0.05）;有效水分扩散系数随温度升高和颗粒厚度增加而增大。决定系数（R2）、离差平方和（\begin{document}$ {\chi }^{2} $\end{document}）、均方根误差（RMSE）计算结果表明,Modified Page薄层干燥模型对谷朊粉颗粒的干燥试验数据具有较高的拟合精度,而且建立了模型参数（k、n）与干燥温度（T）、颗粒厚度（H）的回归模型（R2＞0.926）。低场核磁共振横向弛豫时间（T₂）反演谱显示,随干燥时间的增加,各水分峰面积逐渐减小,而且峰位置逐渐向结合水靠近,并建立了含水率（M）与干燥时间（t）、颗粒厚度（H）、干燥温度（T）、弛豫反演图谱总峰面积（A）之间的回归关系,结果表明预测效果较好（R2=0.933）。研究结果可为谷朊粉颗粒干燥工艺提供参考。      

基于BCC模型的滨州市农业发展投入产出效率评价

以滨州市2009－2020年的统计数据为研究样本,构建农业投入产出评价指标体系,采用BCC模型分析农业投入产出效率。结果表明,滨州市农业投入产出的综合效率较高,并且纯技术效率高于规模效率,滨州市农业投入产出的综合效率对于纯技术效率具有较强的依赖性。总体上,滨州市农业投入产出效率较高,受规模化影响较大,存在一定程度的投资冗余和管理问题。今后,应加大农业科技投入,扩大农业生产规模。      

仿生偏柱式减阻深松铲设计及离散元仿真分析

过大的深松阻力是限制深松作业效果及深松机推广的重要原因之一,而深松阻力主要由深松铲引起,因而改进其结构、减小其作业阻力将有助于节能降耗及深松作业的推广。以善于挖掘的竹鼠及蚁狮幼虫为仿生对象,应用三维扫描仪对竹鼠爪趾及蚁狮幼虫进行结构获取,建立竹鼠爪趾及蚁狮幼虫背部的三维曲面。应用逆向工程原理提取优异的挖掘曲线,据此建立偏柱式深松铲三维模型。以深松深度、深松铲宽度及深松铲入土角为设计目标,设计出3种仿生偏柱式深松铲,并提出一种偏柱式深松铲铲柄的设计方法。应用EDEM软件对深松阻力进行模拟可知,深松铲铲柄及铲尖的仿生设计可有效减小其深松阻力,最大可减阻12.92%。仿生偏柱式深松铲设计将为深松铲结构优化提供新的设计思路。      

基于近红外光谱的土壤氮含量模型及生物炭对土壤光谱的影响

采集添加生物炭的土壤（标记为ABS）和不添加生物炭的土壤（标记为CS）,获取其近红外光谱,通过预处理算法和偏最小二乘法（partial least squares,PLS）建立两种土壤氮含量预测模型。试验结果显示,CS和ABS分别经过Baseline和Smoothing预处理的预测模型效果最好,定向系数（determination coefficient,R2）分别为0.913和0.753,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）分别为0.093和0.753,利用近红外光谱可对两种土壤氮含量建模预测。研究了生物炭对土壤光谱及建模的影响,结果表明,添加生物炭会改变土壤成分含量,使近红外光谱和建模不同于普通土壤,而联合建模可减小差异的影响,取得较好的预测效果,联合建模结果显示,经过Smoothing预处理的预测效果最好,R2为0.907,RMSEP为0.086。      

基于形态学图像处理的麦穗形态特征无损测量

小麦穗部形态参数是直接反应小麦生长状况的重要参数,是育种和考种专家关心的重要参数。为了实现小麦穗部形态特征的无损测量和基于这些特征的快速品种分类,该文提出了基于形态学的穗部性状：芒个数、平均芒长、穗长和穗型的自动提取方法。首先通过小麦图像的形态学运算将麦芒去除得到只有小麦主部的图像,通过寻找主轴方向角和旋转计算外接矩形长度的方法计算穗长,通过对麦芒图像的细化和角点检测方法计算芒长和芒个数,通过宽度系数比例判断穗型,然后利用提取的其中8个特征参数,设计了一个3层的BP神经网络,对4个小麦品种240张图片进行分类识别,识别准确率达到88%。该方法可为小麦快速品种分类提供参考。若能将小麦的其他外部参数同时作为品种识别的输入数据,将会大大提高品种识别的准确性。     

混合菌发酵臭鳜鱼工艺优化

接种中国根霉12和产乳酸芽孢杆菌DU-106混合发酵制备臭鳜鱼，考察加盐量、根霉菌液接种量、乳酸菌粉添加量和发酵时间对臭鳜鱼感官评分的影响，并在单因素试验的基础上进行响应面优化。最优加工工艺条件为加盐量1.4%、辅料添加量0.5%、根霉菌液接种量2%、乳酸菌粉添加量1.4%、15 °C发酵8 d，此条件下得到的臭鳜鱼感官评分为9.4，属于优良级别。相比臭味刺鼻的自然发酵臭鳜鱼，接种发酵的臭鳜鱼风味和滋味上增加了酸味，更有利于蒜瓣状肉质的形成，酸臭味丰富浓郁而柔和、富有层次感。研究证明，中国根霉12和产乳酸芽孢杆菌DU-106可应用于臭鳜鱼发酵。      

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试

蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子,在布谷鸟搜索算法优化神经网络（CS-BP）预测模型的基础上,构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进CS-BP预测模型与BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）、粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BP）3种深度学习方法进行性能参数分析比对,结果表明：改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MAPE）和决定系数（R²）分别为0.0865、0.0159和0.8569,其各项指标性能均优于上述3种对比模型,该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试,其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价,对实现蛋鸡生产环境的最优控制,促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。