基于光谱技术的畜禽污水化学需氧量快速测定方法的研究

化学需氧量(COD)是评价水体污染程度的一项重要综合性指标。随着环境污染问题的日益严重，传统的测量方法由于存在分析成本高、时间长，并且还会造成二次污染等问题，已经不能够满足污水检测的需求，提出了采用光谱技术进行畜禽污水COD快速测定的方法。采用ASD公司的便携式光谱仪，选用容积分别为1000 mL和2000 mL的烧杯作为盛样容器，对18个不同COD浓度水平的污水样本进行了测量。通过吸光度与水样COD值的相关性分析表明，水样的光谱特性与COD值之间存在较好的相关性，以此建立偏最小二乘回归模型。结果表明，两种不同盛样容器(1000 mL、2000 mL)下的预测决定系数达到0.9895和0.9985，校正样本标准偏差为14.2和11.5，预测样本标准偏差为22和32，预测相对偏差均在10％以下，能够满足农业工程应用的要求。说明可以利用光谱技术对畜禽污水的COD含量进行定量分析，COD预测模型的建立也将为开发水质在线检测仪器提供技术基础。     

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。     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。     

生菜叶片镉含量高光谱预测模型

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取,建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳,其中预测集决定系数为0.927 3,均方根误差为0.093 mg/kg。因此,利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的,可为实际应用提供技术支持和参考。      

基于核自适应滤波的无线传感网络定位算法研究

针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。     

基于红外光声光谱的农作物秸秆导热系数定量分析

选用我国华北地区具有代表性的小麦、玉米、水稻秸秆样品,对比研究了偏最小二乘(PLSR)和高斯核支持向量机(RBF-SVR)分别构建单一和混合种类秸秆全波段定量分析模型的效果,探讨了红外光声光谱耦合化学计量学方法构建我国主要粮食作物秸秆导热系数定量分析模型的可行性。研究发现,小麦秸秆和水稻秸秆导热系数RBF-SVR非线性模型,以及玉米秸秆、混合种类秸秆的PLSR线性模型效果较优。进一步应用蚁群算法与上述最优建模方法相结合,构建了更加优化的小麦秸秆、玉米秸秆、水稻秸秆和混合秸秆导热系数模型,验证决定系数(R_p~2)分别为0.77、0.83、0.96和0.79,验证均方差(RMSEP)分别为0.007 8、0.015、0.005 9、0.014 W/(m·K),验证相对分析误差(RPD)分别为2.81、2.41、7.39和2.15。研究结果表明,红外光声光谱技术结合先进适用的化学计量学方法可实现我国主要粮食作物秸秆导热系数的快速定量分析,但混合秸秆模型预测精度仍需进一步提升。     

基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。     

基于MCR-ANN-CA模型的包头市生态用地演变模拟

以内蒙古自治区包头市为研究区,耦合最小累积阻力(MCR)模型、人工神经网络(ANN)和元胞自动机(CA)构建MCR-ANN-CA模型。利用MCR模型量化包头市各用地类型演变为生态用地时的阻力,构建CA适宜性规则;利用ANN模型提取CA邻域转换规则,基于包头市2006、2011年土地利用数据及归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、水体距离、人口密度多项数据,对2016年生态用地演变情景进行模拟,以2016年实际生态用地分布为参照,将该模型模拟结果与CA-Markov模型的模拟结果进行对比(以2016年实际景观分布为参照),结果显示,两种模型模拟结果的卡帕一致性指数(Kappa index of agreement,KIA)分别为0. 89和0. 87,相对误差分别为3. 10%和5. 31%,MCR-ANN-CA模型显示了较高的模拟精度。     

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。