基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。     

基于卷积神经网络的家蚕病害识别研究

病害是我国养蚕业健康发展面临的主要威胁之一,为研究机械化养蚕模式下的家蚕病害防治方法,采用卷积神经网络进行家蚕病害图像的识别研究。首先在实际环境下,采用饲养和添食病原的方法,集中获取家蚕品种芳·秀×白·春在大蚕期的部分生长阶段下患脓病、微粒子病、白僵病、细菌病、农药中毒以及健康状态的样本,并开展图像采集工作,构建出家蚕病害图像数据集。其次采用特征融合和缩减结构的方法,对残差神经网络进行部分改进,以避免直接使用该算法会导致不必要的计算耗损。最后进行家蚕病害识别试验。结果表明:卷积神经网络能够高效准确识别家蚕病害图像,使用改进的算法在测试集上的准确率达到94.31%,与标准的残差神经网络准确率相当,但训练的参数量仅为原来的1/3,且识别效率大幅提升,更有利于网络的训练与部署。     

行走式自动点灌机的设计分析及应用

从改变点灌机整机的传动原理入手,使整机结构简单、布置合理、造价低廉;将所需要的灌水排量变为可调式,使水能及时、准确地注入穴位;简化了直流永磁电机的制作工艺,从上述诸方面阐述了行走式自动点灌机结构的设计特点,简述了该机的效益及应用前景,并对今后进一步的研究提出了建议。     

基于超星学习通的混合式教学模式应用研究——以发酵工程课程为例

为了提高发酵工程课程的教学质量和教学效果,针对发酵工程课程的内容和特点,将互联网+技术与教学相结合,进行了基于超星学习通平台的混合式线上线下教学方式的改革,结果表明:在增强了学生自主学习能力的同时,也促进了教师的自我提升。     

基于Xception-CEMs神经网络的植物病害识别

随着深度学习技术与农业的密切融合,越来越多的研究将深度学习技术用于农业病虫害检测,提高农产品产量和质量.本文提出一种新颖的基于Xception模型的植物病害识别方法.了解到植物病害图像会受到不确定环境因素的干扰而减小图像信息.在Xception的基础上,提出一种新的通道扩增模块,采用带有通道分配权重的多尺度深度卷积与组...     

不同种植密度对机采辣椒品种性状和产量的影响

为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒'辣研102'为研究对象,设置4个种植密度(P0:38480株/hm2、P1:51307株/hm2、P2:76961株/hm2、P3:102615株/hm2),分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验.结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈...     

整地筑埂两用机传动系统的设计

为了提高水稻种植机械化的程度,针对其生产过程中的整地筑埂作业工序,设计了一种稻田生产用整地筑埂两用机的传动系统,该传动系统主要由变速箱、传动轴、链传动系统、两个旋耕集土器半轴、离合器、轴承等关键部件组成;采用轮式拖拉机为动力,实现了一次进地,可同时完成整地和筑埂两种作业。田间试验表明,该传动系统设计合理、性能稳定、技术先进,为水稻生产过程全程机械化提供了技术支持。     

基于机器视觉的玉米秸秆行实时定位机器人设计

为了实现机器人玉米秸秆行的精确定位,对耕作玉米机器人的结构进行了改进,并提出了一种基于泰勒级数展开式的RSSI定位方法,提高了机器人玉米秸秆行的定位精度。定位系统使用高清晰度的摄像机采集图像,并采用PID闭环反馈的方式控制机器人的位移,利用PC主控端图像处理,实现了实时定位功能。为了验证机器人玉米秸秆行定位的可靠性,采用田间试验的方法对机器人的性能进行了测试。结果表明:RSSI定位方法的定位精度较高,且图像处理系统可以准确地标定玉米秸秆行,实现机器人在玉米田中的精确定位,避免了机器人在作业过程中对农作物造成损害。     

信息与计算科学专业《数据结构》教学实践与思考

结合信息与计算科学专业设置,本文分析了数据结构课程教学现状,从整合教学内容、设置教学梯度和完善教学手段等方面进行研究与探索。本课题针对交叉学科的特点强调学以致用和知识的融会贯通,搭建了开放的专题学习平台,提高了学生的自主学习和研究能力,初步取得了较好的教学效果,为数据结构课程的教学改革提供了参考。     

基于合成法的定位误差的分析与计算

为保证机床夹具设计的可靠性,定位误差的计算是机床夹具设计过程中必不可少的重要环节之一。为此从定位误差的产生机理出发,介绍了定位误差的概念、产生原因,并给出计算公式,有助于快速实现定位误差的求解。