以普鲁兰多糖为载体的CO2型指示标签的研制

以普鲁兰为成膜材料制备一种CO_2敏感型指示标签,以食品包装中CO_2含量作为监控指标,以甲基红和溴百里酚蓝为指示剂,与成膜材料普鲁兰多糖及甘油混合制得对CO_2敏感的凝溶液,以滤纸为基材制备指示标签,并研究普鲁兰多糖浓度、甘油添加量、倒板量对指示标签变色的影响,采用响应面分析法对指示标签的制作工艺进行优化。结果表明,指示标签制备的最佳工艺条件为:在甲基红溶液与溴百里酚蓝溶液体积比为3∶2,质量浓度为5%的混合指示液中添加普鲁兰多糖7.5 g/100 m L、甘油2 g/100 mL,将6.5 mL溶液倒入铺有滤纸的平皿中,浸泡2 h并自然晾干12 h,可制得CO_2气敏性指示标签,对其进行验证,色差值为18.21。该指示标签制备工艺简单,可重复操作,具有较大的使用价值。     

智能算法在农业大数据中的探究

为进一步推进智能农业大数据产业的健康有序发展,减少农业领域在生产、销售等环节中的风险因素,确保农业生产者、销售者的最大利益。通过详细分析农业大数据中的核心问题,以云南省鲜切花产业为研究对象,拟采用人工神经网络算法分别构建鲜切花价格预测模型群、鲜切花质量等级识别模型群,将鲜切花价格预测模型群嵌入云平台中,以低廉的价格提供给需求者;将鲜切花质量等级识别模型群应用于鲜切花等级分类的流水线,方便快捷的进行智能化分类。整个研究引入了智能算法,将智能与农业进行有机的结合,为农业大数据中心的发展提供参考依据。     

基于智能算法优化SVM的横向通风过程中温度场预测方法探究

将改进的智能预测技术应用于储粮横向通风过程中的粮堆温度预测,为粮食通风智能预测与决策提供了一种新思路。选取河北清苑国家粮食储备库冬季横向通风的实时监测数据,在分析主要影响因素的基础上,应用三种智能优化算法——网格寻优算法、GA遗传算法寻优、PSO粒子群算法,结合回归支持向量机理论,对粮堆的通风过程进行建模。结果表明,优化过的回归预测模型能较好地拟合粮食温度与其他变量之间的非线性关系,尤其是当样本数量较为有限时,该方法具有更高的拟合精度,更适合对储粮通风这一强非线性过程的预测研究,对于人工干预操作具有一定的现实指导意义。     

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。     

机采棉加工过程智能控制与试验优化

机采棉杂质含量高,多级籽棉清理和皮棉清理会造成纤维损伤,为综合提高皮棉产品的外观形态和纤维内在质量,提出了对机采棉加工工艺进行过程优化控制的研究方法和试验方案。在充分分析典型机采棉加工流程的基础上,根据最新的棉花质量检测标准,确定杂质面积、杂质颗粒数、反射率、黄度、上半部长度、长度整齐度、短纤维指数、马克隆值、断裂比强度9个参数作为优化目标,建立以加工皮棉产品成交价格最大化的总体优化控制目标。选取对棉花清理有显著影响效果的倾斜式籽清机I和II、提净式籽清机、回收式籽清机、轧花机上部、锯齿式皮清机I和II 7个关键设备的转速作为优化控制变量。采用监控层、控制层、设备层的构架模式,完成关键设备自动化升级改造。使用响应面分析法的中心组合设计试验方法建立控制变量与控制目标之间的数据模型。以建立的总体优化控制目标为适应度评价函数,利用遗传算法完成对多变量数据模型的求解,7个设备的转速分别为495、484、727、472、1 131、822、763 r/min。试验结果表明,加工后的皮棉产品杂质面积变化率降低约7个百分点,上半部长度变化率提高约2个百分点,质量较为稳定。本文方法在降低机采棉含杂率的同时,提高了棉花的综合质量水平。     

智能光纤浊度传感器设计与试验

浊度是指水体中悬浮颗粒的含量,在水产养殖中,悬浮颗粒由大量的细菌、病原体组成,颗粒物浓度过大,易危害水生动物的生存。传统的浊度检测技术易受环境光、色度、温度等因素的影响,稳定性差、精度低。为此设计了基于IEEE1451.2的智能光纤浊度传感器,该传感器由光学检测模块、信号变送模块、智能处理模块组成。光学检测模块采用880nm红外发光二极管作为光源,采用90°散射光检测法,有效降低了色度对浊度检测的影响。信号变送模块采用正向比例积分电路、I/V转换、滤波、检波电路对采集到的散射光电流信号进行处理,得到一个线性关系良好的直流浊度电压信号。为了提高传感器的精确度,设计了基于IEEE1451.2的智能处理模块,构建了温度补偿算法,采用校正TEDS参数完成对浊度的温度补偿,提高了浊度测量的准确度。对传感器性能进行测试试验,结果表明传感器准确度误差在±1.5%以内,稳定性误差在±1.0%以内,满足水产养殖对光纤浊度传感器的需求,具有较高的可靠性。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱,被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加,林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前,由于现有技术自动化和智能化程度不高,导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程,通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用,提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施,并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

生态养老背景下木结构建筑发展探析

木结构建筑具有自然舒适、绿色环保、节能保温以及防震减灾等特点,在生态养老领域具有很好的发展前景。介绍了木结构建筑概况,分析了老年人的生态养老需求,从适老化、绿色智能和文旅康养等方面,对木结构老年建筑发展进行展望与讨论,提出了完善相关标准规范和政策建议,为促进我国木结构老年建筑发展提供参考。     

基于红外热成像的夜间农田实时语义分割

农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节,夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业,而夜间无光环境下,可见光摄像头成像效果较差,将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性,该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络（Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network,IR-BiSeNet）,根据红外图像分辨率低,细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络（Bilateral Semantic Segmentation Net,BiSeNet）结构基础上进行改进,在其空间路径上,进一步融合红外图像低层特征,在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性,通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验,数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证,提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比（Mean Intersection over Union,MIoU）,同时达到40帧/s的处理速度,满足对夜间农田的实时语义分割。     

畜禽精准饲喂管理技术发展现状与展望

传统的畜禽饲喂方式易产生畜禽营养不均、饲料浪费等问题,且人工劳动强度较大、生产率有待提高.随着信息技术的进步,以节省饲料和人工成本、促进畜禽营养均衡、保障畜产品品质及安全等为显著优势的精准饲喂管理技术应运而生,并逐渐研发应用.该文阐述了畜禽精准饲喂中饲养信息获取、饲料精准配方及智能饲喂技术的发展现状并分析了当前存在的问...