遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用

在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测，并对其发生程度进行了拟合，计算值与实际值接近，表明该模型具有良好的预测效果。     

软枣猕猴桃茎基腐病发生规律与综合防治技术

软枣猕猴桃,俗称软枣子,是猕猴桃科大型落叶藤本果树,是我国东北山区的乡土树种。截至2020年,仅辽宁省丹东市种植面积达2000 hm2,成为全国种植面积最大的地区。2012年春季,相继在丹东市振安区楼房镇梨树沟村、辽东学院小浆果品种资源圃内发现软枣猕猴桃茎基部有腐烂现象发生,而后又在丹东市振安区、宽甸县的多个软枣猕猴桃基地发现该病。2015年首次将该病命名为软枣猕猴桃茎基腐病,并进行发病症状、发病原因、发生规律和防治技术研究。该病在丹东地区发生非常普遍,定植第2年发病率最高达100%,已成为制约软枣猕猴桃产业发展的关键因子[1,2]。     

M9-T337自根砧苹果大苗的引进与栽培技术

苹果矮化、密植、无病毒、优新品种栽培是世界苹果发展的总趋势,是实现优质、高效、省力化栽培的有效途径。矮砧集约化栽培,一可节约土地;二可节约劳动力,把农民从繁重的果园劳作中解放出来,提高生产效率;三可促进果业健康可持续性发展,减少农药、化肥投入,减少农业面源污染,保护生态环境。大连市苹果栽培已一百多年,面积已达6万hm2,产量60万t,是辽宁省乃至我国苹果发展与出口创汇的重要基地。但受传统生产观念的制约,苗木的高效砧穗组合缺乏,栽培模式滞后,单产低,质量差,商品果率仅占30%左右,与世界苹果栽培先进国家相比落后20余年。世界苹果栽培先进国家如荷兰,以脱毒优系M9-T337矮化砧木为基砧培养的带分枝苹果大苗,当年定植,当年成花见果,为当前世界上最为先进的树形(Knip树形)。我国以M9-T337为基砧的优质苹果苗木,无论是2年生大苗,还是砧木苗,都依赖进口,苗木价格高,品种单一,成为制约我国苹果现代矮砧集约栽培的瓶颈,急需突破。大连天盛农业集团有限公司,以财政补贴为手段,科研部门为技术支撑,政府部门组织落实,自2009年开始,率先引进荷兰苹果栽培先进品种及矮化集约栽培模式,消化吸收砧穗组合技术,在瓦房店市驼山乡进行栽培试验,效果良好。现总结如下。     

大功率拖拉机多工况换挡自适应控制策略

拖拉机牵引不同农机具完成不同作业,其作业要求随着牵引机具的不同而变化。针对大功率拖拉机在不同工况下作业要求不同的问题,提出一种多工况换挡自适应控制方法。分析不同工况对拖拉机动力性经济性的要求,以滑转率、油门开度和速度为参数,根据工况要求计算兼顾动力性和经济性的理论换挡规律,采用神经网络离线训练换挡规律实现挡位智能控制;针对重载荷下随机载荷波动导致循环换挡问题,引入加速度和油门开度变化量作为参数,利用模糊逻辑判断拖拉机负载和驾驶员操作意图得到速度修正系数,对换挡速度进行修正,扩大挡位使用范围;通过对拖拉机纵向动力学分析,利用Simulink搭建大功率拖拉机数学仿真模型,并建立变速箱换挡控制系统硬件在环仿真平台验证换挡策略的有效性。仿真结果表明,在燃油经济性方面,道路运输和轻载荷作业工况燃油经济性分别下降5.78%、3.28%。在动力性方面,保证克服牵引阻力的同时,轻载荷和重载荷工况加速时间较快,速度波动减小且有效避免重载荷工况下循环换挡问题。     

三种中药及绿茶对烟焦油引起的小鼠肝ANDM和GST活性变化的影响

通过烟焦油对小鼠肝微粒体ANDM和GST的作用,探讨甘草、黄芪、五味子及绿茶的抗烟毒作用。采用钙沉淀法制备肝微粒体,Lowry法测定蛋白含量并测定小鼠肝微粒体中的ANDM、GST活性水平。结果表明,2%LD50(0.01 g/kg)的烟焦油可使小鼠肝脏中ANDM显著升高,对GST的影响不明显,经统计学检验差异无显著性(P>0.05)。大剂量甘草、黄芪、五味子及绿茶组可使焦油升高的ANDM明显降低,并明显升高GST活性,经统计学检验差异有显著性(P<0.01)。说明甘草、黄芪、五味子及绿茶有明显的抗烟毒作用。     

基于DRNN的结晶器液位控制系统研究

目的 针对结晶器液位系统在实际运行中会遇到突然干扰导致控制性能变差的问题,提出一种基于神经网络的智能PID和模型辨识相结合的控制方法。方法 建立结晶器液位系统模型,采用对角回归型(DRNN)神经网络PID控制方法,并应用梯度下降法对结晶器控制器的权值进行调整和优化,结合传统PID控制方法对系统抗干扰效果进行分析。结果 两种控制方法对比,DRNN控制算法的超调量更小,而在响应速度方面,与传统PID比较更具有调节周期短的明显优势。结论 通过MATLAB仿真证明,采用DRNN神经网络PID的控制方法,可以使系统具有较强的自适应能力,当系统受到外来扰动时,不会出现过大的振荡,可以帮助系统及时恢复。     

基于机器视觉和PNN神经网络的鸭蛋表面缺陷检测研究

本章提出了一种基于概率神经网络（PNN）结合机器视觉的鸭蛋表面裂痕检测方法,配合背景光照法,结合灰度图像处理、图像高斯滤波处理、图像分割处理等算法去除图像杂质干扰,采用反锐化掩模局部对比度增强的分段增益改进算法来增强裂痕,收集裂痕、污点的相关信息作为数据集录入PNN神经网络,进行识别判断。本研究对1 600张鸭蛋图片样本进行采样分析,将鸭蛋分为好蛋、脏污蛋、裂纹蛋3种。试验表明,该系统对干净无损蛋、脏污无损蛋、裂纹蛋的检测准确率分别达到了95.1%、77.9%、95.3%,具有较好的泛化性和鲁棒性,符合复杂鸭蛋生产加工环境的应用需求。     

基于多列空洞卷积神经网络的麦穗计数方法研究

田间麦穗计数因主要依靠人工而存在耗时长、成本高等问题,为提高麦穗计数的效率和准确性,提出基于人群计数卷积神经网络的麦穗计数方法,在图像基础上进行麦穗数量自动化计数.试验改进了现有人群计数模型中的多列卷积神经网络MCNN和空洞卷积神经网络CSRNet,并对MCNN和CSRNet进行融合,建立了多列卷积神经网络MCSRNe...     

基于残差卷积神经网络模型的勺嘴鹬动作识别

为开启海南热带地区鸻鹬类涉禽的动作识别以及其他野生鸟类行为学自动识别的研究,建立了基于野外采集影像的勺嘴鹬(Eurynorhynchus pygmeus)动作图像数据集。该数据集由表达勺嘴鹬主要行为模式的9种动作标签组成;同时利用ResNet50、ResNet101和ResNet152共3种残差卷积神经网络模型尝试对勺嘴鹬的动作进行自动识别。结果表明,ResNet50、ResNet101、ResNet152测试集准确率分别为96.90%、96.94%和96.90%,说明3种模型都能对勺嘴鹬图像进行快速准确的动作识别。     

油菜黑胫病菌和茎基溃疡病菌的LAMP检测方法的建立

油菜黑胫病和油菜茎基溃疡病分别由子囊菌Leptosphaeria biglobosa和L.maculans引起.我国油菜产区仅发现L.biglobosa,未发现L.maculans.因而,L.maculans是我国的对外检疫性对象.这两种真菌形态相似,引起的病害症状相似,给田间快速准确鉴定带来难度.本研究基于环介导等温...