基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测

配电台区日负荷序列呈现为既包含变化趋势、又含有波动细节的不规则曲线,该文借助变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将包含这些信息的原始日负荷序列分解为不同频率尺度的子序列,并结合一系列复杂的环境因素,分别利用不同的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型进行负荷预测,最后将基于不同频率分量的预测结果相加得到最终的日负荷预测结果。为了提高LSSVM预测能力,采用蝙蝠算法(bat algorithm,BA)对各LSSVM的参数进行寻优,同时,该文分析了影响负荷变化的环境因素,设计了一套因素归一化方法,预测过程考虑了环境因素的影响。仿真结果表明,该文提出的考虑复杂环境因素的预测思想及对历史日负荷进行VMD分解、BA优化、LSSVM预测的组合预测方法能有效提高短期日负荷预测的准确性。     

基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(leaf area index,LAI)为遥感特征参数,通过投影寻踪法确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,进而构建基于县域尺度加权VTCI和LAI与玉米单产间的线性回归模型。结果表明,同时构建加权VTCI和LAI与玉米单产间的回归模型的精度最高,达到极显著水平(P0.001)。与变异系数法相比,基于投影寻踪法所建双参数回归模型的精度较高,研究区域各县(区)估测单产与实际单产的平均相对误差降低了0.88个百分点,均方根误差降低了50.56kg/hm2。通过投影寻踪法构建的双参数回归模型对研究区域玉米单产进行估测,结果表明研究区域玉米单产具有西部单产最高、北部和南部次之、东部最低的空间分布特征,以及在研究年份间玉米单产在波动中呈先下降后上升趋势的时间演变特征。     

基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法

针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。     

基于变论域模糊控制算法的树木年轮测量仪直流电机转速控制

为提高电机转速控制精度,分析了PID控制算法和变论域模糊控制算法原理,分别使用这2种控制算法控制年轮测量仪直流电机,并对落叶松、油松、云杉、山杨、白桦、红桦、辽东栎等7个树种圆盘进行测试,每个树种测试10次。变论域模糊控制算法电机转速在电机启动后约90 ms后进入稳定状态,PID控制算法约需要160 ms才进入稳定状态。在70组测试数据中,变论域模糊控制算法的误差标准差的总平均值是33.8r/min,PID控制算法的误差标准差的总平均值是40.3 r/min,模糊控制算法的控制精度比PID控制算法高0.21%。试验结果表明:变论域模糊控制算法与PID控制算法相比,变论域模糊控制算法响应速度快、鲁棒性好、稳态误差小。在变论域模糊控制算法的控制下,年轮测量仪对7个树种的平均年轮测量精度是84.38%,而PID控制算法下的平均测量精度是78.13%。因此,年轮测量仪直流电机控制算法选用变论域模糊控制算法。     

The use of infrared spectroscopy and machine learning tools for detection of Meloidogyne infestations

Plant parasitic nematodes are generally soilborne pathogens that attack plants and cause economic losses in many crops. The infested plants show nonspecific symptoms or, often, are symptomless; therefore, diagnosis is performed by taking soil and root tissue samples. Here, we show that a combination of different infrared spectra analysis and machine learning algorithms can be used to detect plant parasitic nematode infestations before symptoms become visible, using leaves instead of roots and soil as samples. We found that tomato and guava plants infested with Meloidogyne enterorlobii produced different spectral patterns compared to uninfested plants. Using partial spectra from 1,450 to 900/cm as the "fingerprint region", principal component analyses indicated that after 5 (tomatoes) or 8 weeks (guava), plants with no visible symptoms of infestations were positively diagnosed. To improve the early detection response, we used machine learning modelling. A support vector machine (SVM) was used to obtain more robust, accurate models. The SVM model contained 34 support vectors, 17 for each level. The overall performance of the model was >97% and the total accuracy was significantly higher, demonstrating the absence of chance prediction. The best prediction of infestation was obtained at the second and fourth weeks for tomatoes and guavas, respectively, reducing the diagnostic time by half. The combined application of these techniques reduces the processing time from field to laboratory and shows enormous advantages by avoiding root and soil sampling.     

An Image Reconstruction Fast Algorithm Based on Orthogonal Wavelets Derived from Symmetric Scale Functions

A new image reconstruction algorithm is presented, based on orthogonal wavelets derived from symmetric scale functions. The analysis and practice show that the method lessens greatly the computational time,and improves the reconstruction quality.     

Genetic Algorithms and Ultravoilet Spectroscopy as Applied to Multicomponent Analysis of Amino Acids

Modified Genetic algorithm (GA) was proposed for simultaneous multicomponent analysis of ultraviolet spectroscopy is of four amino acids Tyr, Trp, Phe and Dhp.     

基于K均值聚类和开闭交替滤波的黄瓜叶片水滴荧光图像分割

为了监测温室黄瓜叶片湿润情况以计算叶片湿润时间并用于病害预警,利用K-均值聚类算法实现黄瓜叶片的水滴荧光图像分割。选择人工气候室培育的健康且洁净的黄瓜叶片作为试验试材,采用移液枪向叶面、叶缘部位上滴水,模拟不同的叶片湿润情形,使用荧光成像仪蓝光镜头在白天（07：00）和夜晚（18：00）分别采集图像。应用 K-均值聚类算法在L*a*b颜色空间对水滴图像进行分割,首先要将原始图像由RGB颜色空间转换到L*a*b颜色空间,然后在在L*a*b颜色空间中利用a*b*二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,聚类得到的图像灰度化后进一步用数学形态学中的开闭交替滤波方法进行校正,最终完成图像分割。利用该方法对10幅含有不同水滴数量的黄瓜叶片荧光图像进行分割,为了验证该方法的有效性,分别采用基于H分量直方图分割算法、主动轮廓即C_V模型分割方法、融合K均值聚类和Ncut算法作对比试验。试验结果表明,该方法的平均匹配率、误分率相较于其他3种方法有明显的优势,平均匹配率为81.27%、平均误分率为9.57%,较之于其他3种方法,平均匹配率分别提高了44.11、11.50、10.90百分点,平均误分率分别降低了23.03、5.47和5.05百分点。该方法能够较为准确地将水滴从图像中分割出来,这为用计算机器视觉的方法监测黄瓜叶片的润湿时间提供了新的思路。     

基于相关系数法与遗传算法的啤酒酒精度近红外光谱分析

以啤酒的酒精度的快速检测为研究对象,针对采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出将相关系数法与遗传算法(Genetic Algorithms,GA)相结合提取光谱有效信息,提高预测模型的精度的方法。结果表明：该方法应用于啤酒酒精度近红外光谱检测中,吸收光谱和一阶导数光谱的预测建模的波长个数分别减少了83%、82%,预测平均相对误差分别降低了0.42%、0.64%,不仅简化、优化了模型,而且增强了预测建模型的预测能力,是一种采用PLS法建立预测模型前行之有效的降低和优选波长的方法。     

微灌毛管水力解析及优化设计的遗传算法研究

根据微灌毛管水力学特性,应用遗传算法理论和方法,提出微灌毛管水力解析及设计的新方法,建立了两种典型毛管水力解析和设计的遗传算法模型及求解方法,该方法可适用于非均匀坡度、不等间距及不等流量灌水器的毛管解析和设计。模拟计算结果表明,该方法具有较高的求解效率和计算精度。