基于多源信息融合的中文农作物病虫害命名实体识别

随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合（多源分词信息和全局词汇嵌入信息）丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。     

基于有效拐点和最短最小路径的蚁群路径规划方法

为了提高蚁群算法路径寻优的收敛精度和收敛速度,提出一种基于有效拐点的栅格图和基于最短距离最小步数路径（最短最小路径）的蚁群算法,用于搜索地面移动机器人从起点到终点的最短路径。在标准蚁群算法路径规划中,蚂蚁的搜索方式是有限方向有限邻域,本文采取无限邻域的搜索方式,可取捷径搜索任何可直通的栅格点,并提出有效拐点的概念,减小了单步搜索量。提出最短最小路径的概念,并用其取代欧氏距离作为启发值,提高了启发值的准确度和可靠性,同时用起点到终点的最短最小距离指导信息素更新,提高了蚁群算法迭代的质量。最后,在不同规模、不同障碍比例的栅格地图环境下进行实验,结果表明用最短最小路径距离取代欧氏距离的合理性,并验证了本文方法可以在降低计算量的同时,以更快的收敛速度搜索到距离更短、步数更少的路径。     

基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。     

基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法

为了规划出更加高效的植保无人机路径,提出一种基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法,该方法适用于多个具有复杂多边形边界与内部障碍物的三维作业区域。采用扫描方式生成水平面内的作业路径,经过离散化处理后,在三维地形曲面上插值,获得三维作业路径。在此基础上,建立作业路径生成算法,以三维作业路径总长度尽量短、作业路径数量尽量少为目标,对植保无人机作业航向进行寻优。改进蚁群算法通过附加记录作业路径进入点的机制,实现对三维作业路径的合理排序,生成总长度较短的转移路径。经过算例检验,针对同一作业区域规划出的三维作业路径与水平面内的作业路径的航向角存在较大差异,相差最大为92°,这说明考虑三维地形的必要性。算例中,将改进的蚁群算法与贪婪算法进行了对比,针对一系列相同的作业起点,改进的蚁群算法所得的转移路径总长度均较短,比贪婪算法所得结果缩短3%~28%;在未选定作业起点情况下,改进的蚁群算法与贪婪算法求得的转移路径总长度最小值分别为1661m与1763m,说明改进的蚁群算法具有良好的寻优能力。实例检验情况与算例所得结论基本一致。算例与实例中的作业区域边界与地形复杂,涵盖情况全面,表明本文提出的路径规划方法具有一定实用性。     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题,提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上,分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律,实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多,采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

WSN主导下的水稻插秧机电控系统优化分析

针对水稻插秧机自动化程度不高、工作效率较低的问题,在WSN技术下对水稻插秧机进行了设计,并对其电控系统进行优化并分析。该插秧机的主要组成为车体、无级变速系统、分插机构、电控系统和报警机构。为提高智能化和自动化水平,插秧机采用纯追踪算法控制器计算偏差,改进其电控系统,使其能够实现自动导航。为验证插秧机性能,对插秧机进行自动导航和插秧试验。试验结果表明:插秧机可以实现自动导航,且插秧效果良好,满足农户的使用要求。     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法,用于求解根系吸水模型参数。分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证。数值试验表明,采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度,含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响,在实际中时间步长可取值5～10d,空间步长取值5～10cm。对室内棉花根系吸水进行模拟分析,结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水。该方法可用于求解根系吸水参数。     

温室环境控制系统的MPT智能算法

针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,对传统的PID算法进行改进,并加入自适应控制、模糊控制和专家自整定等智能控制功能,建立了MPT智能控制算法.在论域内用不同控制方式分段控制,当偏差大于某一域值时,根据操态选择模糊控制,不存在抗饱和积分问题,使用模糊控制规则确定输出;当偏差减小到域值以下时,切换转入MPT算法控制,减小响应过程中的超调,并最终消除余差.该算法具有无超调、控制精度高和鲁棒性强等特点..     

农业信息化移动自组网中的网络安全研究

移动自组网技术在发达国家的农业信息化工程中已得到了广泛应用,与传统的基于路由的网络安全相比,其具有特殊的安全控制属性.为此,提出一种基于信誉度的分簇算法(CIDS),从簇结构安全、稳定的角度出发,采用信誉度的概念对网络节点属性进行数学抽象,定义节点信誉度的数学表达式,选择信誉度高的节点收集网络数据、检测网络行为.算法与路由协议、通信方式无关,可节省系统资源并保证较高的检测率.     

基于特征线方程N—S方程非增量型分离算法

为克服传统有限元方法求解流场时由于对流项占优而引起的求解振荡和基函数选择困难的问题,推导了基于特征线方程的粘性不可压N-S方程的增量型和非增量型分离算法的公式及求解步骤,并讨论了两者的Babuska-Brezzi条件.沿着特征线方向,N-S方程的对流项消失,方程矩阵是自伴随矩阵,可以自动满足有限单元法中能量泛函最小的要求,并可以给出合理的粘性耗散项.动量方程的求解采用非增量型分离算法,压力和速度可以采用任意阶次的插值函数,离散后的方程自动满足Babuska-Brezzi条件.为验证算法的可靠性,采用T3P3空间等阶次U-p单元计算了方柱绕流.结果表明：基于特征线方程的非增量型分离算法可以很好地应用于粘性不可压流场的计算,与目前流行的其它方法相比,该算法有明显的优势.