数据挖掘在医学科技查新中的应用

数据挖掘技术是基于关系数据库的一种有效的信息发掘工具。通过介绍数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用情况，即在文献资料分析以及科研管理中的运用，分析探讨了数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用前景和未来发展方向。     

履带式稻麦联合收获机田间收获工况下振动测试与分析

为研究履带式全喂入联合收获机田间收获时的振动特性以及不同喂入量下的振动特性,以沃得锐龙4LZ-5.0E履带式全喂入稻麦联合收获机为研究对象,利用DH5902动态信号测试分析系统对不同喂入量收获工况下整机12个测点处的振动进行了测试与分析,结果表明振动筛、脱粒滚筒、发动机分别是机器前后、左右、上下方向上的主要激振源,但作物喂入割台和输送槽组成的腔体结构后,吸收了部分振动,使得割台和输送槽测点处的振动总量分别下降了25%、39%;与无作物喂入相比,喂入量为2.44 kg/s时输送槽驱动轴和脱粒滚筒测点处的振动分别增大了90%和149%,而喂入量增大到3.87 kg/s时振动总量却下降了15%左右,因此收获时应使机器保持一定的喂入量,可以降低整机振动;驾驶座椅支座、发动机机脚支座和底盘机架上测点处的振动均与作物喂入量呈正相关性。研究结果可为降低履带式联合收获机田间收获工况下整机振动,进而提高其驾驶舒适性提供参考。     

大喂入量水稻联合收获机脱粒清选装置的设计与试验

为适应我国现阶段高产水稻的收获要求,自主研发了大喂入量履带式全喂入联合收获机。论述了切流脱粒分离装置、锥形螺旋喂入装置、斜置纵轴流脱粒分离装置和双出风口多风道离心风机清选装置等主要工作部件的结构与设计参数,提出了配套动力90~100k W、可承载6~7t的履带式行走底盘技术方案,突破了传统履带式底盘承载能力≤5t的限制。田间试验结果显示:该机收获产量9 000kg/hm2水稻时,总损失率为1.2%,含杂率1.0%,破碎率0.9%,机具生产率0.8 hm2/h,其各项技术性能指标均符合设计要求。该斜置切纵流全喂入履带式联合收获机喂入量达到了8.89kg/s,喂入量明显提高。该研究为大喂入量联合收获机的设计提供了参考。     

基于改进ORB-SLAM2的果园喷药机器人定位与稠密建图算法

针对果园喷药机器人视觉导航过程中定位精度低、地图构建效果差等问题，本文提出一种新的视觉定位与稠密建图算法。该算法基于ORB-SLAM2算法架构，首先，通过优化FAST角点、描述子阈值，并采取图像金字塔法与高斯滤波算法，剔除劣质ORB特征点，以提升图像关键帧质量和特征匹配精度。其次，引入稠密建图线程，利用点云恢复算法、统计滤波方法形成点云队列，采取点云拼接技术与体素滤波算法输出稠密点云地图，并在ORB-SLAM2算法的ROS节点中增加关键帧输出接口与位姿发布话题，通过NeedNewKeyFrame函数选取ORB-SLAM2算法所生成的关键帧，减少系统计算量。最终，由RGB-D相机实现果园喷药机器人的精准定位与稠密建图。为验证本文算法的有效性与实用性，进行TUM数据集仿真分析与真实场景测试，结果表明：相较ORB-SLAM2算法，本文算法的绝对轨迹平均误差降低44.01%、相对轨迹平均误差降低7.93%,ORB特征点匹配数量平均提升19.03%,定位精度与运行轨迹效果均有显著提升，此外，还能获取较高精度的果园喷药机器人工作场景信息。本文算法可为果园喷药机器人的自主导航提供理论基础。     

履带式联合收获机底盘机架多目标优化设计

联合收获机底盘机架是整机的主体支撑结构，其质量直接影响收获机的作业性能。为此，以某履带式联合收获机底盘机架作为研究对象，在保证其刚度、强度的前提下对其进行轻量化研究。通过采用有限元分析软件Ansys Workbench建立底盘机架的有限元模型，对其进行模态分析和4种不同工况下的有限元分析；然后，以底盘机架梁的厚度为设计变量，结合空间填充设计(Optimal Space-filling Design)设计方法以及Kriging近似模型模拟计得出设计变量之间的响应关系；最后，综合考虑机架质量、最大应力、最大位移等性能指标，利用遗传算法对底盘机架进行了多目标优化。结果表明：联合收获机底盘机架质量减少24.98kg,且机架的强度、最大应力、最大形变均满足设计要求，获得较好的优化效果，为联合收获机底盘机架的结构优化与设计提供参考。     

基于超轻量化孪生网络的自然场景奶牛单目标跟踪方法

针对跟踪模型泛化能力差、跟踪模型正样本选取质量低、深层模型参数量大不利于部署等问题，本文提出了超轻量化孪生网络模型Siamese-remo。首先结合传统随机采样方法和go-turn方法，设计出新型的正负样本选取策略，增加模型泛化能力；其次采用shiftbox-remo的数据增强方式均匀正样本分布，并提升正样本采集质量；然后通过改进后的超轻量化Mobileone-remo网络提取特征，一定程度减少深层网络对跟踪平移不变性的破坏，并预设不同特征融合参数，单独训练网络分类和回归；最终加入Center-rank loss函数，根据样本点位置影响置信度、IOU排名，对网络分类回归策略进行优化。实验证明，自然场景下奶牛单目标跟踪模型期望平均重合度(Expected average overlap, EAO)达到0.475,相对于基线模型提升0.078,与现有跟踪器对比取得了较好的成绩，且参数量仅为现有主流算法的1/20,为后续自然场景下奶牛身份识别与目标跟踪系统提供了技术支持。     

菌株尼古丁降解代谢中agnH基因的克隆表达与纯化

对从湖北省襄阳市烟草种植土壤中分离筛选得到的尼古丁降解菌根癌土壤杆菌SCUEC1菌株中agnH基因进行克隆表达，并对AgnH蛋白的表达和纯化条件进行优化，为解析agnH基因的功能和揭示根癌土壤杆菌SCUEC1菌株尼古丁降解的分子机制提供理论依据。通过PCR扩增获得agnH全长基因(585 bp)，构建重组质粒pET28a(+)agnH，转化大肠杆菌BL21(DE3)菌株进行异源表达，研究不同IPTG浓度、诱导温度和诱导时间对重组质粒pET28a(+)agnH诱导表达的影响，用不同浓度的咪唑洗脱液洗脱重组蛋白，采用SDS-PAGE检测重组蛋白。结果表明：在IPTG浓度为0.4 mmol/L、诱导温度为25℃且诱导时间为25 h条件下，AgnH蛋白表达量较高；在250 mmol/L的咪唑洗脱液洗脱下，得到浓度较高的AgnH蛋白。