基于堆叠沙漏网络的单分蘖水稻植株骨架提取

针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。     

基于ANN的轴流脱粒与分离装置性能指标预测

影响水稻轴流脱粒与分离装置性能指标的因素很多,并且它们之间存在着复杂的非线性关系,用传统方法很难对其进行准确预测。神经网络算法简单、学习收敛速度快、具有线性、非线性逼近精度高等特性。本文以正交旋转组合实验获得的数据作为样本,对人工神经网络(ANN)模型进行训练学习,利用训练后所得到的模型,对性能指标进行了预测。结果表明,网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,为机械性能指标研究提供了一定的理论辅助手段。     

低模数水玻璃对橡胶轻骨料混凝土力学性能的影响

为了了解不同掺量水玻璃对橡胶轻骨料混凝土(RLC)力学性能的影响,在RLC中加入水玻璃,并用20％粉煤灰代替水泥,制作水玻璃掺量分别为0,2％,4％,6％,8％的混凝土试块.通过核磁共振试验研究其微观孔隙变化及强度形成机理;进行对数函数曲线预测和BP神经网络强度预测,判断其可靠性并对比优劣.结果表明:水玻璃的掺入使RL...     

Recording cerebellar neuron activities in swimming goldfish

ABSTRACT:   Neuronal activities were investigated in the cerebellum of immobilized and swimming goldfish Carassius auratus . Extracellularly recorded neural activities of the cerebellum in immobilized goldfish were characterized and classified into five types. Based on the waveforms and recording depths, these five neural activity types were estimated to originate from three identified classes of cerebellar neurons: Purkinje cells, eurydendroid cells, and granule cells. Chronic recording of cerebellar neuron activities in unrestrained goldfish was performed for more than 100 h. During the chronic recordings, a submersible amplifier attached to the goldfish head, and a multielectrode array developed for the present study were used. Neuronal activities in the cerebellum of free-swimming fish could also be classified into five types as in the immobilized condition. Firing patterns of two neurons identified as Purkinje cells and eurydendroid cells were analyzed during turning movements of the goldfish. The firing patterns of these neurons changed in relation to turning movements. Although some improvements are required, the chronic recording method developed in the present study can be applied to further investigations concerning the direct relationship between brain neural activities and certain behavior.     

基于数字孪生技术的平面渔网破损检测方法研究

为防止渔网破损造成养殖鱼类逃逸,有必要对网衣进行破损检测。为了克服人工检测劳动强度大且效率低下的缺点,实现渔网的精准实时监测,本研究提出了一种基于数字孪生的网衣破损检测方法,可利用传感器代替人工监测。该方法首先从渔网的数值仿真模型获取大量的仿真传感数据,然后将数据用于人工神经网络的训练与测试,最后生成可进行网衣破损识别的数字孪生体。数字孪生体可根据传感器监测到的数据来判断网衣是否发生破损。在数值模拟中,考虑各种波浪条件以及网衣的破损情况。在训练人工神经网络中,将有效波高Hs、谱峰周期Tp以及横纲竖纲的拉力值作为输入变量,将网衣完整状态以及破损状态作为输出。经过测试分析,该识别模型根据传感器数据识别网衣是否破损的平均准确率为94.32%,由此可见,数字孪生技术能准确检测到渔网的损坏,可以作为网衣破损检测的一种新方法。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

苹果可溶性固形物含量的检测方法——基于可见光近红外光谱技术

为了快速检测苹果的可溶性固形物(SSC)含量,采用可见光近红外光谱技术,结合主成分分析(PCA)和BP神经网络技术,来建立苹果SSC的预测模型.获取苹果样本在345～1039 nm波段的漫反射光谱,采用DPS数据处理系统对其进行主成分分析,并提取出累计可信度大于95 %的5个新主成分.建立一个3层的BP神经网络模型,并将这5个新的主成分作为BP神经网络模型的输入量,其结果是98 %以上预测样本的预测相对误差在5 %以下.该研究表明,采用近红外光谱技术来建立苹果可溶性固形物的预测模型是可行的.     

基于神经网络逆控制方法的水轮发电机组非线性控制器仿真研究

基于水轮发电机组刚性水击模型和神经网络逆系统控制方法,在分析励磁与导叶系统可逆性的基础上提出了一种新的水轮发电机组解耦控制器设计方法.理论分析和仿真结果表明该控制策略较好的解决了水轮发电机组控制时存在的多变量、非线性、强耦合问题;实现了系统的动态解耦控制,具有较好的适应性和鲁棒性,因此可有效增强输电系统的暂态稳定性.     

基于优化的长短时记忆神经网络牧群采食量估测模型

为了能够较为精准的估测牧群的采食量信息,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)和长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）的牧群采食量估测模型。首先通过皮尔森系数法分析得出影响牧群的采食量的主要影响因子,以减少输入维度并解决信息冗余问题。在此基础上,构建基于 LSTM 神经网络算法的牧群采食量估测模型,并引入遗传算法来优化LSTM 神经网络模型参数来增加模型的可靠性。最后,利用该模型对牧群采食量进行估测。试验结果表明：该采食量估测模型各评价指标平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、以及均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为2.982、9.85%和6.108。与单一的LSTM神经网络以及GRU神经网络模型相比,均优于其他模型;且该模型具有较好的估测性能和较强的泛化能力,能够为合理轮牧提供科学指导,对草地保护有一定的应用价值。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。