清真牛羊肉溯源系统中 QR Code 二维码的应用研究

建立清真牛羊肉溯源系统可以对肉品生产运销过程中的危害物及穆斯林禁忌物进行有效控制,提高肉品质量安全。首先阐述了QRCode二维码的基本特性,设计了清真牛羊肉溯源系统的总体框架,实现了溯源系统QR码的生成,并利用DES算法对QR码进行加密,最后完成了QR码识别和溯源查询功能。建立基于QR码的清真肉品溯源系统,一方面保障了消费者对产品的知情权,另一方面提高了内品的安全性与可靠性。     

基于Snake模型的水稻灯诱害虫轮廓提取方法的研究

[目的]建立基于Snake模型的水稻灯诱害虫轮廓提取方法.[方法]在matlab编程环境下,以3种常见水稻灯诱害虫（大螟、二化螟和直纹稻弄蝶）不同姿态图像为研究对象,提出了基于贪婪算法的Snake模型水稻灯诱害虫轮廓提取方法.[结果]首先选择不同姿态害虫的初始轮廓和能量权重;其次采用贪婪算法成功提取不同种类、不同姿态的水稻灯诱害虫轮廓;最后设计了GUI操作界面.[结论]该模型为带有虫体残缺、姿态各异的灯诱害虫形态特征提取提供了参考.     

莲子机械自动去芯自适应定心技术与样机试验

针对莲子在自动化去芯过程中的钻偏问题,提出了莲子自适应定心方法,该方法基于一种由曲柄滑块机构与平行四边形机构组合而成的自适应定心装置,能实现去芯钻头位置随莲子大小变化而自动调整。利用随机优化算法对机构中的连杆参数进行了优化,实现去芯钻头轴线保持与莲子轴线同轴,理论定心偏差为0.0448 mm。研制了一种自适应莲子去芯机,进行了未分级莲子的去芯试验,结果表明:自适应莲子去芯机钻正率达91.25%,远高于现有去芯设备,初步验证了自适应定心方法的有效性与实用性。研究结果为莲子优质钻芯设备设计、与莲子形状类似物料的优质钻孔设备研发提供参考。     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。     

基于红外光声光谱的农作物秸秆导热系数定量分析

选用我国华北地区具有代表性的小麦、玉米、水稻秸秆样品,对比研究了偏最小二乘(PLSR)和高斯核支持向量机(RBF-SVR)分别构建单一和混合种类秸秆全波段定量分析模型的效果,探讨了红外光声光谱耦合化学计量学方法构建我国主要粮食作物秸秆导热系数定量分析模型的可行性。研究发现,小麦秸秆和水稻秸秆导热系数RBF-SVR非线性模型,以及玉米秸秆、混合种类秸秆的PLSR线性模型效果较优。进一步应用蚁群算法与上述最优建模方法相结合,构建了更加优化的小麦秸秆、玉米秸秆、水稻秸秆和混合秸秆导热系数模型,验证决定系数(R_p~2)分别为0.77、0.83、0.96和0.79,验证均方差(RMSEP)分别为0.007 8、0.015、0.005 9、0.014 W/(m·K),验证相对分析误差(RPD)分别为2.81、2.41、7.39和2.15。研究结果表明,红外光声光谱技术结合先进适用的化学计量学方法可实现我国主要粮食作物秸秆导热系数的快速定量分析,但混合秸秆模型预测精度仍需进一步提升。     

基于随机森林算法的橡胶林地上生物量遥感反演研究——以景洪市为例

以景洪市橡胶林为研究对象,将获得的样地植被指数和生物量数据用随机森林方法建立相关关系,将建立的关系用Landsat TM影像反演出整个研究区域的生物量分布,用影像和实地样地调查数据进行分析和验证,实现光学遥感的大范围生物量反演。在反演过程中将植被指数作为自变量,使用R语言环境下的随机森林方法进行变量筛选和建模,并对该方法的适用性进行分析评价。结果表明：随机森林算法适用于森林生物量反演;选择的变量为可见光大气阻抗植被指数（VARI）、简单比值指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、水分胁迫指数（MSI）、中红外指数（MidIR）;总体模型反演精度R2=043,RMSE=4605。反演结果对于生物量密度较低的区域回归效果较好,对于生物量超过200t/hm2的地区,反演结果偏低,且随着生物量密度的增加,反演结果偏差逐渐增大。     

基于BAS-PID控制的精准变量施药系统仿真与试验

精准变量施药技术是精准农业的重要内容之一,为解决当前常用的变量施药方式存在的控制精度低、超调量大等不足,提出将天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法与常规PID控制结合形成BAS-PID控制算法,用于变量施药系统控制。首先建立施药控制系统机理模型并基于Matlab平台进行软件仿真,仿真试验结果表明,BAS-PID算法的超调量为0.024 1,绝对误差为1.14%,均低于常规PID和模糊PID,控制效果更好。在吉林农业大学试验田进行了田间施药试验,根据试验数据分析,BAS-PID、模糊PID以及常规PID的平均施药误差分别为0.016 L/min、0.020 L/min、0.238 L/min,平均超调量分别为0.006 L/min、0.016 L/min、0.238 L/min。BAS-PID控制算法的施药误差仅在0.01~0.02 L/min内,误差范围小,总体而言,该算法的施药误差和平均超调量都低于模糊PID和常规PID,系统应用效果好。试验结果表明:本文提出的BAS-PID算法提高了PID算法的参数适用性,施药控制精度高,超调量小,改善了变量施药系统的施药效果,可为推动精准变量施药技术的发展提供新的技术方案。     

基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测

除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。     

一种基于数值遗传算法的求解TSP问题的演化算法

近年来,TSP问题的应用非常广,但当前较成熟的算法大都基于局部优化,而局部优化往往无法求出最优解。研究了一种求解TSP问题的演化算法,该算法兼顾了两父体算子与一元算子的优点,并具有免疫算法的免疫记忆功能,是一个具有较强的选择压力和适应地改变的变化算子的演化算法。与其他遗传算法和免疫算法相比具有收敛速度更快,结果更优的特点。     

基于径向基神经网络的叶轮轴面投影图优化

为了提高余热排出泵的效率,采用拉丁超立方试验设计方法对叶轮轴面投影图上的前盖板圆弧半径、后盖板圆弧半径、前盖板倾角和后盖板倾角4个几何变量进行35组叶轮方案设计,应用ANSYS CFX 14.5软件对余热排出泵进行定常数值模拟,得到设计工况下的效率,应用径向基神经网络建立效率与轴面投影图的4个几何变量之间的近似模型,最后采用遗传算法对近似模型进行极值寻优,获得最优的轴面投影图几何参数组合。研究结果表明:对比原始泵的数值模拟性能曲线和试验外特性能曲线,两者吻合较好;径向基神经网络能较好地预测泵设计点效率;优化的轴面投影图使得余热排出泵的水力效率提高了6.18个百分点,改善了叶轮内流场特性。因此,叶轮轴面投影图的优化设计方法是可行的。