Comparison of multivariate models and variable selection algorithms for rapid analysis of the chemical composition of field crops

This study evaluates the use of visible and near-infrared spectroscopy for rapid prediction of total carbon, total nitrogen, and total phosphorus concentrations in field crop samples. Two multivariate models (partial least squares regression and support vector machine regression) were compared. In addition, four spectral variable selection algorithms (competitive adaptive reweighted sampling, genetic algorithm, uninformative variable elimination, and variable importance for projection) were applied with support vector machine regression to determine the most accurate predictions. The results showed that support vector machine regression performed better than partial least squares regression for predicting the three chemical compositions. The combination of competitive adaptive reweighted sampling and support vector machine regression outperformed the other models for the predictions of total carbon and total nitrogen with high coefficients of determination of 0.91 and 0.90, respectively. For the determination of total phosphorus, the prediction accuracy of competitive adaptive reweighted sampling was comparable with the best result obtained from genetic algorithm with the coefficients of determination of 0.73 and 0.77, respectively. In conclusion, the support vector machine regression combined with competitive adaptive reweighted sampling has great potential to accurately determine the chemical composition of field crops using the visible and near-infrared spectroscopy.     

利用机器视觉与近红外光谱技术的皮蛋无损检测与分级

为了对优质蛋、次品蛋和劣质蛋这3种皮蛋进行检测及分级,该文应用机器视觉结合近红外光谱技术,研究利用皮蛋凝胶品质无损检测的分级方法。首先采集皮蛋透射光图像,提取18个图像颜色特征值,然后将所提取的18维特征利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行降维,对PCA降维后的3个主成分建立遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)分级模型,把皮蛋样本分为两大类:可食用蛋(优质蛋与次品蛋)与不可食用蛋(劣质蛋),劣质蛋测试集识别率为100%。然后在机器视觉分类结果的基础上,利用近红外光谱技术获取可食用蛋(优质蛋与次品蛋)的原始光谱,并进行多元散射矫正(multiplicative scatter correction,MSC),利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)降维提取特征波长,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对特征波长变量建立分级模型,区分出优质蛋与次品蛋,优质蛋测试集识别率为96.49%,次品蛋识别率为94.12%。研究结果表明:基于机器视觉和近红外光谱进行皮蛋凝胶品质无损检测分级是可行的。     

基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测

针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足,该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法。利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息,再结合主成分分析(PCA,principal component analysis)、线性判别分析(LDA,linear discriminant analysis)、载荷分析(loadings)和支持向量机(SVM,support vector machine)对气味信息进行提取分析,建立甜玉米种子活力的定性定量分析模型。结果显示:PCA和LDA分析均无法区分不同活力的甜玉米种子,而SVM的鉴别效果较好。全传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为97.10%和96.67%,建模时间为30.75 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.993和0.913,均方差误差分别为2.23%和8.50%。经Loadings分析将10个传感器阵列优化为6个。优化后传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为98.55%和96.67%,建模时间为21.81 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.982和0.984,均方差误差分别为3.80%和3.01%。结果表明:基于SVM的电子鼻技术可以实现对不同活力甜玉米种子的高效判别和预测,将传感器阵列优化为6个,判别和预测效果均有所提升。该研究为电子鼻技术应用于甜玉米种子活力检测提供理论依据。     

高度对色斑法测量雨滴粒径影响的试验研究

以前的色斑法雨滴率定只考虑色斑直径与雨滴真实粒径的关系，忽略了高度对率定的影响。在大量试验的基础上，通过回归分析，得到了以色斑直径和高度为变量的率定公式。研究表明，水滴下落高度小于5m时需考虑高度的影响；高度大于5m时，高度的影响可以忽略。通过相关性分析，公式的拟合性较好，对以后的色宽法测量雨滴粒径有指导意义。     

基于SPSS的抚顺地区参考作物需水量的区域分析

根据抚顺地区3个气象站的气象观测资料，应用1990年联合国粮农组织推荐的Penman—Monteith公式计算各站1995～2004年10年来的参考作物需水量ET。利用SPSS统计分析软件对ET。进行回归分析。分析结果表明：章党气象站和新宾气象站之间具有较好的线性关系。而清原气象站和新宾气象站、清原气象站和章党气象站之间的回归不显著。此分析为分析抚顺地区的气候提供一定的依据，也为将来利用地理信息系统（GIS）分析区域的参考作物需水量的空间分布提供一定的基础。     

等维灰数递补动态模型在城市生活用水量预测中的应用

运用灰色系统理论中“等维灰数递补动态模型”对城市生活用水量进行了分析与预测。一是对用水人口进行预测,并运用回归理论对城市生活用水量与用水人口的关系建立模型,对城市生活用水量进行了预测;二是运用等维灰数递补动态模型直接对生活用水量进行预测。     

我国农机作业委托决策支持系统研究

在对农机作业委托现存问题分析的基础上,提出了农机作业委托决策支持系统的总体设计和开发原则;拟定了系统的逻辑结构,即以数据库、模型库作为信息基础,完成信息查询和作业调度的功能,实现为决策者提供作业信息和决策支持的功能。     

感应电机矢量控制解耦算法的研究

矢量控制是通过坐标变换将感应电机模型转化为类似于直流电机的模型,使定子电流在同步旋转坐标系中的两个相互垂直分量分别独立控制转矩和转子磁链,从而获得类似于直流电机的调速性能。为此,对感应电机的数学模型进行了分析,通过矢量变换得到了在d、q坐标系下的闭环系统方程,对电机进行了解耦控制。在由TMS320F2812搭建的数字化实验平台上进行了实验,实验结果证明了研究方案的可行性。     

湘西桤木人工林蓄积量模型及适宜经营密度研究

密度是表达林分结构的重要指标,立地条件、树种及林龄不同时,其林分最佳密度也不相同。笔者以湘西桤木人工林为研究对象,采用数量化方法I和非线性回归分析方法,对2009年和2010年调查的78块标准地数据进行数据分析处理与建模。结果表明：（1）平均高、公顷株数、土层厚度、龄组、坡向、坡位、自然灾害、海拔、树种组成8种因子中,平均高、公顷株数、土层厚度和龄组对湘西桤木人工林平均木材积和单位面积蓄积量均有显著性影响,而海拔和树种组成对湘西桤木人工林平均木材积和单位面积蓄积量均无显著性影响。这对建立桤木人工林蓄积量与密度、平均高收集数据时提供理论指导,同时既能节省外业调查费用,又能保证建模数据的科学性。（2）建立了湘西8~10年桤木人工林蓄积量与密度、平均高相关关系模型： ,建模精度为96.8458%,平均相对误差为1.1334%。模型适应性检验表明,残差值呈对称均匀分布,其平均相对误差为-1.2156%。（3）该地区8~10年桤木人林的最佳经营密度为800~1000株/hm2。这对于合理地经营和管理湘西桤木人工林具有重要的理论和实际指导意义。     

籼稻谷带菌量与储藏温度和时间回归方程的研究

通过模拟储藏,研究了温度和时间对储藏籼稻谷水分、细菌量和霉菌量的影响.结果表明:随着温度的升高和时间的延长,符合安全水分的稻谷含水量下降,在15℃、20℃时,细菌量和霉菌量基本维持原来水平,储藏200 d后,稻谷的色泽、气味正常,无霉变、生虫现象,而当储藏温度超过25℃时,细菌量和霉菌量下降,但储藏200 d后,稻谷的色泽、气味不正常,并出现生虫现象,因此低温储藏有利于稻谷水分的保持和延缓细菌和霉菌的生长,减少数量和霉变损失.方差分析和回归方程的拟合表明温度和时间是储藏稻谷细菌量或霉菌量变化的极显著影响因素,并且细菌量或霉菌量与储藏温度和时间呈显著的二元线性关系.