应用可见/近红外高光谱成像测定鲑鱼片脂肪含量分布(英文)

脂肪作为一种重要的品质参数,在大西洋鲑鱼片中的分布很不均匀。为寻找一种能替代脂肪化学检测的快速无损的方法,该研究应用可见/近红外高光谱成像测定大西洋鲑鱼片的脂肪含量分布。分别采用可见/短波近红外(400-1100 nm)和近红外(900-1700 nm)系统获取大西洋鲑鱼片样本的高光谱图像。提取样本图像的平均光谱并与其相应的脂肪含量化学值采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machines,LS-SVM)建立相关性模型。为降低高光谱图像的共线性和冗余度,基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)分别在可见/短波近红外和近红外光谱区间提取16个(468,479,728,734,785,822,863,890,895,899,920,978,1005,1033,1040,1051 nm)和15个(975,995,1023,1047,1095,1124,1167,1210,1273,1316,1354,1368,1575,1632,1661 nm)特征波长,并分别建立PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的性能优于全波段模型,且近红外区间的特征波长PLSR模型为最优,预测决定系数(R2p)为0.92,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.92%,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.50。最后,将最优模型用于预测高光谱图像上所有像素点的脂肪含量以展示样本上脂肪的分布。此外,还基于该技术对大西洋鲑整鱼片实现了脂肪分布可视化。结果表明高光谱成像技术结合化学计量学方法在大西洋鲑鱼片脂肪的定量和分布可视化上有一定的研究和应用前景。     

基于数据挖掘的贝叶斯算法应用研究

在众多的数据挖掘算法中,贝叶斯算法因为准确性高,运算性能强而得到广泛应用。利用日常生活中的例子深入浅出的阐述了贝叶斯算法的基本原理,并应用SQL Server 2005数据挖掘工具,对2009年收集的农安地力评价的数据进行了分析,同时应用贝叶斯算法对地力等级进行了预测。     

降雨侵蚀力新算法在豫西山区应用的初步研究

降雨侵蚀力是定量监测评价一个地区土壤侵蚀状况的重要因子之一,找到适宜简便的计算方法十分重要.卜兆宏提出的降雨侵蚀力新算法具有简便易用的优点.本文利用位于豫西山区鲁山县的3个水文雨量站10年185次的自记降雨过程资料,以经典算法年R值为基准,对新算法在该区的适用性进行了分析评价.结果表明:新算法结果与经典值存在高度的一致性,一致性高达90.2%,模型有效系数为96.4%,相对误差为7.7%,说明新算法能够在该区应用,可以采取此法对该区的降雨侵蚀力进行深入的分析研究;并同时对资料摘读时应该注意的问题进行了讨论.     

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。     

农用地分等中产量比系数求算方法的研究

对现行《农用地分等规程》中产量比系数计算方法进行探讨,寻求产量比系数的最佳求算方法;研究结果表明《规程》中产量比系数的算法使得研究区冬季作物的自然质量等指数偏大,与实际不符;按两套产量比系数计算的结果则不存在这一问题;建议在农用地分等中,种植制度为一年两熟的地区应分冬夏设两个基准作物,分别编制冬季播种作物和夏季播种作物的产量比系数。     

基于人工神经网络的农户经济收入预测研究

研究了利用误差反向传播人工神经网络(BP网络)的多变量综合预测问题,并以研究上黄试区民户经济收入为背景,建立了相应的多变量综合预测BP模型.预测结果表明:农户经济收入神经网络模型预测精度较高,开辟了农户经济收入预测的有效途径.     

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。     

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。     

基于MSRCR-YOLOv4-tiny的田间玉米杂草检测模型

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3...