基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。     

基于嵌入式ARM的肥料包装机控制系统的研究

介绍了肥料包装机物理机械结构与工作原理,选用了定量给料机为给料装置;采用模糊PID建立了控制系统伺服传动的数学模型;最后,选择了四核微处理器Exynos4412为控制器,从硬件和软件两方面设计了基于嵌入式ARM的肥料包装机控制系统。测试结果表明:系统包装的偏差值均在±0.2%以内,精准度较高,满足系统精度要求,证明该系统具有定量准、精度高等特点。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

应用聚类法确定土壤钾的亏缺临界值研究

通过对２０个肥力不同土壤样品的测试分析及盆栽试验，得到２０个土壤的钾含量及相对于最佳处理（ＯＰＴ）的百分产量。并就此两项指标，首次应用模糊聚类分析方法，求出土壤钾的亏缺临界值为７０．６μｇ／ｍｌ。     

模糊概率及灰色关联分析法在花椰菜杂交组合评价中的应用

以目前我省花椰菜主栽品种荷兰 83作对照 ,应用模糊概率及灰色关联分析法综合评价了自育的 17个花椰菜杂交组合。结果表明 ,仅有 D4 、D6 、D1 2 、D1 1 、D9、D86个组合的模糊概率较对照的增加值在 2 0 %以上 ,分别为 79.79%、6 5 .5 3%、5 2 .4 8%、37.6 6 %、2 7.6 4 %、2 4 .19% ,可以拟定为中选组合。     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性，提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

基于模糊建模的混炼胶粘度测量

提出了一种在线测量混炼胶粘度的新方法．该方法以模糊建模技术为基础，综合考虑混炼过程各因素对胶料粘度的影响，建立起胶料粘度的在线测量模型．在模糊建模中，采用T-S模型描述胶料粘度变化的非线性过程，提出了一种基于相似性判别的模糊聚类算法以自动确定合适的聚类组数目，并用实数编码的遗传算法优化全局参数，从而获得了规则简化的、具有较高精度的模糊模型．根据此方法，设计了测量装置，并进行了现场试验．试验结果表明模糊模型输出与实验室测量值基本一致，平均误差较低且最大误差未超过1门尼．该方法较大地提高了橡胶混炼的生产效率，为粘度最优控制奠定了基础．