基于用户评论下的生鲜农产品优选排序

现如今电商市场竞争激烈,众多小型垂直类生鲜电商紧紧围绕在京东商城和天猫超市这两大平台上。用户评论铺天盖地,如何减少消费者搜索和筛选的时间成本显得尤为重要。对于生鲜农产品来说,物流服务满意度是关键因素。以京东商城和天猫超市两大综合类电商平台的生鲜商品为例,采集大量的用户评论,从数据中获取物流服务满意度影响因素进行相关度分析并最终得出6个因素,采用机器学习的方法对大量标注文本进行模型训练,通过训练的模型识别待分类文本的情感倾向,建立基于物流服务满意度的商品排序方法,进一步提出威尔逊置信区间的方法修正物流服务满意度用于评论数量分布不均的情形,最后对这2种算法的应用场景作出分析介绍和对比,使商品排序过程中不仅考虑到商品的物流服务满意度,同时也引入评论数量,通过不同的需求和数据情况生成最符合用户期待的排序结果。     

基于改进杂草算法的温室农场多载AGV调度研究

随着人工劳力成本逐年上升,果蔬产品采摘后及时放置保鲜室存储成为现代化温室农场关注的重要环节之一。针对劳力成本与保鲜及时性问题,将自动导航小车(automatic guided vehicle,简称AGV)应用到农场果蔬搬运,以保证果蔬产品采摘后能尽快得到保鲜。以果蔬产品采摘后至冷库前的时间段长度平均值和完成搬运任务总时间最小作为优化目标,建立多载AGV调度问题的多目标优化模型,将基本杂草算法和改进算法应用到模型的求解。在仿真环境下,验证模型和算法的有效性和科学性,从而为实现温室设施装备自动化提供一种有效方法。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

农业机械设备液压元件故障诊断系统设计与应用

为进一步提升农业机械设备液压元件的故障识别与诊断水平,通过理解多功能收获机的液压元件故障机理,将故障机理的理论模型与BP核心算法相融合,从硬件平台和软件运行控制两大方面进行故障诊断系统设计。测试试验表明:设置正确的故障编码并给出较为涵盖齐全的故障系统知识库,通过液压元件的故障现象,可得知该元件的故障名称及故障处理方案,在完善多功能收获机液压元件故障诊断手段的同时,可为农机设备维修人员迅速准确找出故障位置提供便利。该设计可作为故障专家开发系统的有效组成部分,具有一定的推广价值。     

割草机器人自动控制系统 —基于智能视觉和人工算法

为解决无导航功能的智能割草机割草区域最佳覆盖的问题,将智能视觉和人工智能聚类算法引入到了割草机控制系统的设计上,通过分解目标区域和计算质心位置,实现作业区域的全覆盖识别。机器人控制系统利用智能视觉来判断割草作业区域,代替了以信号和微波等为依据的导航功能,可以有效地提高作业区域的识别效率和精度。为了验证方案的可行性,以割草机器人路径规划为例,对割草机器人的路径规划时间和准确率进行了测试。结果表明:基于智能视觉和人工聚类算法的割草机器人具有较高的路径规划效率,且路径规划的准确率也较高,可以满足割草机器人控制系统的设计需求。     

基于光电子信息处理的智能灌溉监控系统研究

为了提高农业灌溉效率,降低灌溉成本,基于光电子处理技术设计了智能灌溉监控系统。系统主要由数据采集模块、中央控制中心、光伏电池、用户界面模块和执行模块组成,通过光电子技术将光能转化为电能,为系统运行提供能量,并采用非均匀间隔的Huffman算法传输数据。为验证系统的性能,对系统进行试验,结果表明:系统的光伏电池能够为灌溉和监控系统提供稳定的电压,监控系统能够实现对灌溉系统的实时监控,运行稳定,性能良好。     

农机作业路径规划策略研究 —基于智慧农机大数据平台

针对我国农机跨区作业中存在的信息不对称、缺少有效农机调度手段等现状,建立了基于"互联网+"的农机作业信息服务平台,通过研发的手机APP、农机智能采集终端,实现了信息智能无缝对接,解决了农机服务产业链中信息不对称的问题。针对多机多地块作业调度问题,分析了基于智慧农机大数据平台的农机作业路径规划模型,设计了基于单位时间平均作业收益最大的优化调度算法,通过智能分单方式为农机大户或农机合作社的多台农机提供最优作业区域和行驶路线。试验结果表明:所提出的算法不仅确保了作物作业及时高效地完成,同时提高了作业收益,减少了作业成本。     

农用车辆路径跟踪预瞄控制研究 —基于免疫模糊PID算法和视觉导航

在无人驾驶农用车辆过程中,由于作业环境的复杂性,往往会遇到一些突发状况,如急转弯或者突然出现障碍物等,目前的视觉导航技术一般都是获取路径信息后直接进行反馈调节,在遇到突发状况时难以有效的工作。为此,将跟踪预瞄加反馈控制器引入到了无人驾驶农用车辆自动导航系和控制系统中,并使用免疫模糊PID算法对控制系统进行优化,以提高控制的效率、精度及自动化程度。为了验证该方法的可靠性,模拟农用车辆的作业环境,对控制算法的精度和效率进行了验证。仿真结果表明:采用免疫模糊PID算法具有较高的控制精度,且运算效率高,如将其使用在农用车辆自动导航和控制系统中,对于提高导航的精度和智能化程度具有重要作用。     

建立数学模型解决“巡检线路排班”问题

目的安全检查在工业生产中不可或缺,是发现和消除事故隐患、落实安全措施、预防事故发生的重要手段。为提高巡检的效率,优化资源配置,通过建立数学模型以达到花费最短的时间和最少的人力完成巡检任务。方法通过对模型的假设及简化,建立目标规划模型,运用Kruskal算法找出连通图的最小生成树,运用Floyd算法找出最短路径,使用MATLAB、LINGO编程对建立的模型进行求解。结果在问题1中,运用Kruskal算法找出最小生成树后,经过分析计算,以调度中心XJ—0022为树根对最小生成树粗略划分为4个子图,运用Floyd算法找出每位工人的最短巡检路径,建立目标规划模型,再使用MATLAB及LINGO,确定每班4人为最优,并给出了最优巡检线路和巡检时间表。在问题2中,若增加休息和吃饭时间,经过分析讨论后每班应有6名工人。根据第一问的算法思想求出每位工人的最短巡检路径,经过软件求解,给出了最优巡检线路和巡检时间表。在问题3中,若要把问题1中的固定上班改为错时上班,反而会增加人力成本,不可取。对问题2,把上班时间进行如下调整:3∶00-11∶30、11∶30-19∶00、19∶00-3∶00,这样每班5个人就可以完成工作,此种方法比固定上班可节省3人。结论通过建立数学模型,并对模型的求解,最终解决了问题,花费最短的时间和最少的人力完成巡检任务。     

基于用户评论的农业新技术推荐模型设计与应用展望

近年来,推荐系统的应用取得了飞速进步。大数据、人工智能技术的出现为农业信息化的加速发展提供了广阔的空间和前景。为提升农业领域内推荐技术的应用,满足农业用户的信息获取需求,对传统协同过滤推荐算法进行了一定的改进,重点体现在融合了K-means算法以及BIRCH算法进行聚类分析,通过搭建HowNet极性词典解决传统协同过滤方法过度依赖用户具体评分的问题,并提出了一种个性化推荐模型,利用相关数据源,进行模型验证。实验结果表明,该模型运行稳定,可以达到精准推荐农业技术信息的目的。