保活运输河蟹品质感知生物信号检测与建模

针对河蟹运输过程中营养下降快、品质流失严重以及有效监测难的问题,基于STM32芯片设计河蟹生物信号检测装置,实现对运输或贮藏环境中的气体和河蟹阻抗信息数据实时获取。利用生物信号检测装置获取了河蟹在4、15、25℃下气体和生物阻抗的变化信息,通过化学实验检测了相同环境下作为河蟹传统品质指示指标的河蟹挥发性盐基氮含量的变化,根据河蟹贮藏时感官的变化将品质变化阶段粗划分为新鲜到濒死（S1）、濒死到死亡（S2）和死亡后腐败（S3）3个变化阶段。利用遗传算法（GA）对BP神经网络进行参数优化,分别建立了阻抗-挥发性盐基氮含量、气体-挥发性盐基氮含量、阻抗-气体-挥发性盐基氮含量的耦合模型,并检验了这3种耦合模型的预测精度。结果表明：这3种耦合模型在4、15、25℃下的预测精度均不低于86.32%。该耦合模型基本满足河蟹品质预测的需要,通过耦合挥发性化合物、生物阻抗和化学指标之间的变化关系,实现了通过生物信号对河蟹品质的监测,降低了河蟹品质获取的难度。     

保活运输河蟹品质感知生物信号检测与建模

针对河蟹运输过程中营养下降快、品质流失严重以及有效监测难的问题,本文基于STM32芯片设计河蟹生物信号检测装置,实现对河蟹环境中的气体和阻抗信息进行数据实时获取。利用生物信号检测装置获取了河蟹在4℃、15℃、25℃下气体和生物阻抗的变化,并通过化学实验检测了相同环境下作为河蟹传统品质指示指标的河蟹挥发性盐基氮含量的变化,根据河蟹贮藏时感官的变化将品质变化阶段粗划分为新鲜到濒死（S1）、濒死到死亡（S2）和死亡后腐败（S3）3个变化阶段。并利用遗传算法（GA）对BP神经网络进行参数优化,分别建立了阻抗-挥发性盐基氮含量、气体-挥发性盐基氮含量、阻抗-气体-挥发性盐基氮含量的耦合模型,并检验了这3种耦合模型的预测精度。结果表明：这3种耦合模型在4℃、15℃和25℃下的预测精度都高于86.32%,该耦合模型基本满足河蟹品质预测的需要,通过耦合挥发性化合物、生物阻抗和化学指标之间的变化关系,实现了从生物信号对河蟹品质的监测,降低了河蟹品质获取的难度。     

子带特征参数在家禽应激发声识别中的应

基于子带梅尔频谱质心的优化特征参数(SMSC),研究了35日龄海兰褐蛋鸡在正常状态、光照与人为干扰等应激下发声信息的变化特征,并通过建立支持向量机模型(SVM),比较了采用优化特征参数与梅尔频标倒谱系数及其一阶、二阶导数组成的特征参数(MFCC-39)在识别不同应激中的应用效果.试验结果表明,采用加入梅尔频谱质心修正的特征参数,在分类正确识别率方面平均提高了24%.     

基于神经网络多参数融合的鱼肉新鲜度检测方法

新鲜度是衡量水产品品质的最重要的指标,传统基于理化实验的鱼肉新鲜度检测技术依赖于专业的实验室环境与熟练的操作人员,检测过程繁琐、周期长,无法适应终端市场与基层检验检疫机构对快速、便携的检测装置的需求。利用生物阻抗谱提取鱼肉的电学特征信息,使用神经网络对各特征参数进行融合。最终形成鱼肉新鲜指数(FFI),相对于单一的电特征参数,FFI的新鲜度预测准确率提高了17%。该方法在几乎不增加检测装置硬件成本的前提下,显著提高了检测效果,为农产品品质快速、便携检测装置的研发进行了有价值的尝试。     

生物传感器在磷脂酶催化大豆油脱胶反应过程中的应用

为更准确地反映磷脂酶在催化大豆油脱胶反应过程中的变化规律,设计了将磷脂酶催化底物所产生的电子转移过程转换为电流输出的电化学生物传感器。以固定化磷脂酶作为生物元件,采集58℃下磷脂酶催化大豆油脱胶试验反应过程的电流变化,4h后测定脱胶油中的磷含量为3.69mg/kg,脱胶效果较好,验证了电流变化过程与催化反应过程的吻合程度。证明通过检测反应过程的电流变化可判断酶催化底物反应的程度,为实现计算机连续在线检测控制反应过程提供理论基础。     

粮食收购运输过程中温湿水在线检测仪的研究

针对粮食运输装备缺乏全程跟踪、无法实现品质监控的问题,开发设计粮食收购运输全过程安全检测技术及系统,研制一套以射频原理为基础的新型粮食温湿水检测装置,实现对粮食运输过程中温湿水一体化的实时检测,有效保证粮食运输过程中的质量安全.     

待宰时间对小尾寒羊应激水平和羊肉品质的影响

待宰环节显著影响羊肉品质,有必要研究待宰时间对肉羊应激水平和羊肉品质的影响。选取小尾寒羊为研究目标,通过比较不同待宰时间(0、3、6、12、18、24 h)对5 h运输后小尾寒羊应激水平和羊肉品质的影响,建立适宜的待宰时长,指导羊肉生产。结果表明,12 h的待宰时间能够提高肉羊肌糖原含量至(7. 74±0. 98) mg/g,降低最终p H值至5. 57±0. 14,提高了羊肉的嫩度。血浆皮质醇质量浓度和肌酸激酶活性随待宰时间的延长先下降后上升,在待宰12 h时达到较低值,分别为(39. 98±5. 04) ng/m L和(277. 64±19. 88) U/L,表明待宰12 h能使肉羊从运输所造成的应激中得到缓解。此外,随着待宰时间的延长,小尾寒羊体质量损失增加且在待宰时间达到24 h后红细胞压积和血红蛋白质量浓度上升,分别达到(40. 63±0. 85)%和(14. 01±0. 23) g/d L,表明待宰时间过长对小尾寒羊造成了新的应激。综合以上指标,待宰12 h能够在保证小尾寒羊最低体质量损失的情况下,使肉羊从应激中得到缓解,提高其动物福利水平和羊肉品质。     

鸡蛋蛋壳裂纹敲击振动功率谱信号特征参数筛选和分析

运用自行研制的禽蛋裂纹检测装置,可以采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹蛋。提取敲击响应信号功率谱的10个特征参数,并采用逐步回归法和遗传算法进行优化和筛选,以期选取更有效的特征参数,提高模型检测精度。结果表明,遗传算法筛选结果明显优于逐步回归法。当采用遗传算法筛选的4个特征参数(功率谱信号的第1共振峰对应的频率点、第1共振峰的功率谱与其前4个频率功率谱的方差、前3个共振峰功率谱方差、中低频段功率谱能量比)作为判别模型的输入向量,模型能取得最优结果,预测集判别率可达到97.2%。     

自卸式农用运输车举升特性

介绍建立自卸式农用运输举升机构理论举升特性的图解方法,并对理论举升特性的特征参数,评价指标及其在设计中的应用进行了探讨。     

基于卡尔曼滤波融合的改进神经网络油菜成熟度预测方法

油菜在智能植物生长柜中的生长发育过程会发生显著的形态变化。准确掌握油菜成熟度对调节智能植物生长柜环境参数设置、节约资源能源具有重要的意义。本文利用图像分割和边缘检测技术来提取冠层叶面积、株高和根系长度、根系侧面积等形态特征,分别建立神经网络模型并对其特征参数进行训练,实现对蔬菜成熟度的预测。提出基于卡尔曼滤波的成熟度预测信息融合方法,将预测准确性提高到95.5%。     

基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO2浓度预测

为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO2质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO2质量浓度预测模型.首先利用LightGBM筛选出与CO2质量浓度相关的重要特征,降低预测模型的输入维度;然后选择Sigmoid为激活函数,使...     

奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战

奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面,分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现,当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发,而性能验证和决策支持的研究较少,面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大,缺乏早期跛行识别技术手段,奶牛个体差异干扰模型识别精度,牧场非结构化环境对识别系统性能要求高,以及技术应用效果难评估等。因此,为促进奶牛跛行自动识别技术的发展,建议推动牧场跛行监测数据共享,研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法,开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道,并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。     

可穿戴设备部署位置对羊只行为识别的影响与分析

羊只的行为状态能够直接反映其健康状况及所处的生理阶段,为实现自动化的羊只行为识别,以圈养的小尾寒羊为试验对象,构建一个基于加速度传感器的可穿戴式行为监测装置。利用MPU9250为核心的九轴姿态传感器采集羊只静止、行走和进食的行为信息,并将传感器分别部署在羊只颈部、背部靠近前腿处、前腿和后腿四个不同的位置。对于采集的数据,利用去噪和降维进行预处理,并分别利用k means和SVM进行分类识别。k means均值聚类算法对颈部处的行为识别准确率最高,为79.34%,SVM支持向量机算法对颈部处的行为识别准确率最高,为92.63%。SVM算法用于羊只行为识别的整体准确率高于k means,且传感器部署在羊只颈部时在不同识别方法下,识别效率均优于其他部位。研究结果对于构建自动化的羊只行为检测系统具有重要的现实意义。     

基于SSA-PSO-LSTM模型的羊舍相对湿度预测技术

羊舍湿度过高或过低都会直接威胁肉羊健康生长,及时掌握湿度变化趋势并提前调控是确保规模化肉羊无应激环境下健康养殖的关键。为提高湿度预测精度,提出了基于奇异谱分析（SSA）、粒子群优化算法（PSO）、长短时记忆网络（LSTM）的羊舍湿度非线性组合预测模型。利用SSA分离出正常序列和噪声序列,将原始序列转换为平滑序列;其次通过PSO不断迭代优化确定LSTM的最优参数组合,降低LSTM的训练成本;最终依据优化参数建立组合预测模型分别对两序列进行预测,模型结果之和为最终预测结果。利用该模型对新疆维吾尔自治区2021年3月17—27日期间的羊舍空气相对湿度进行预测,结果表明,该组合预测模型具有良好的泛化性、稳定性和收敛性。与标准的ELM、SVR、LSTM、PSO-LSTM、EMD-PSO-LSTM等模型相比,本文提出的SSA-PSO-LSTM组合模型具有更高的预测精度,其均方误差、平均绝对误差和决定系数分别为1.127%2、0.803%和0.988。     

环县农户肉羊养殖意愿影响因素分析

本文基于环县五个乡镇的调研数据,结合环县肉羊发展现状,运用二元Logit模型对农户养殖意愿的影响因素进行实证分析,结果表明：劳动力人数、是否有充足的饲草料、自然环境、养殖年限、肉羊品种、政府补贴和肉羊价格对农户养殖意愿有显著的正向影响,其中劳动力人数、自然因素、肉羊品种和肉羊价格对农户养殖意愿影响最为显著。疫病风险对农户养殖意愿有显著负向影响。最后提出政府应增加牧草产量保险,提升农户在销售过程中的话语权和议价能力,提高农户养殖意识,鼓励发展新型养殖户等相关建议,希望使更多农户参与肉羊养殖产业,促进农户增产增收,推进环县肉羊产业现代化发展。     

基于色敏传感器结合光谱技术的大米储藏期鉴别

应用色敏传感器阵列(CSA)结合可见/近红外(Vis-NIR)光谱检测技术,对大米储藏时间进行鉴别。大米按不同储藏期(0、1、2、4、6个月)分为5组。色敏传感器由氟硼吡咯类色敏材料制成,与大米挥发性气体发生反应后,分别提取色敏材料的光谱数据。光谱数据经SNV算法预处理后,用Si-PLS算法提取3类光谱数据的最佳光谱区间并合成一个数据集。分别用遗传算法(GA)、无信息变量消除法(UVE)和蚁群算法(ACO)提取光谱变量。并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)进行模式识别。结果表明,用Si-PLS-UVE提取的光谱变量建立的LDA预测模型正确识别率最高。取主成分数为9时,训练集正确识别率为98%,校正集正确识别率为96%,为大米储藏时间的检测提供了一种可行的方法。     

基于SW-SVR的畜禽养殖物联网异常数据实时检测方法

畜禽养殖物联网由于工作环境恶劣、网络传输故障等因素容易产生异常感知数据,为保证数据质量,根据畜禽养殖物联网数据流周期性、时序性等特点,提出了一种基于滑动窗口与支持向量回归(Sliding window and support vector machines for regression,SW-SVR)的异常数据实时检测方法。首先根据畜禽物联网数据流特征周期以及采样频率确定滑动窗口尺寸;然后通过SVR模型预测畜禽养殖物联网数据流中某一时刻传感器测量值;最后计算预测区间,根据实际测量值是否落入该区间判断是否异常并对异常数据进行置换处理。采用畜禽养殖物联网环境数据进行试验,结果表明:所提滑动窗口计算方法得到的窗口尺寸预测的MAPE为0.188 4,畜禽养殖物联网异常数据检测率达98%,能够有效检测和处理畜禽养殖物联网数据流中的异常数据。     

基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。     

鲜食葡萄冷链物流气体传感器响应特征试验研究

随着冷链耦合保鲜/气调技术的发展,气体成分参数已经成为鲜食葡萄冷链物流监测与追溯的重要指标之一。针对现有气体传感器不能满足冷链物流监测与追溯的高精度和微量化需求,选取CO2、O2和SO2为基本参数,利用基于时域特征参数提取方法,研究气体传感器静态、动态响应的特征参数,用线性回归法进行优化,筛选最佳特征参数。研究结果表明,鲜食葡萄冷链物流O2和SO2传感器最佳特征参数分别为空气中的响应基值Xa、稳态响应幅值Xg、响应速度Dres、响应恢复速度Drec、响应时间tres、响应恢复时间trec和响应幅值的累积Int Pres,其中,CO2传感器响应幅值的累积特征低于O2和SO2传感器。最佳特征参数能够对冷链物流中具有累积效应的气体传感信号进行有效地特征分析,进一步提高冷链物流气体传感器应用及监控的精度、灵敏度和稳定性。