保护过境候鸟专项行动使334只野生鸟重归自然

"扑啦啦……"成群结队的榆林燕和麻雀争先恐后地从笼子里钻出来,拍打着翅膀飞向了自由的天空。2011年3月23日,赤峰市红山区森林公安局民警在南山生态园区里,放飞了280只野生榆林燕和54只麻雀。连日来,红     

獭兔养殖能人钟传友的农贷情结

麻雀可以入药，雀的肉、血、脑髓、卯，古人都作药用。麻雀肉微温无毒，有“壮阳、益精、补肾、强腰”的作用，也是餐桌的上乘佳肴，高档礼品。而野生麻雀已被国家列入野生动物保护名录，捕杀是非法的，这无疑便形成了市场的空白。     

基于SSA-ELM的锂离子电池寿命预测

锂离子电池的性能在循环充放电、环境温度变化、自身材料老化等情况下会不断退化,严重影响电池正常可靠运行。为了提高锂离子电池寿命预测的精准度,提出了一种基于麻雀搜索算法优化极限学习机的锂离子电池寿命预测模型。选用麻雀搜索算法SSA优化ELM的权值和阈值,既减小了由于ELM随机产生权值和阈值导致预测结果不准确和回归模型不稳定等缺点,又改善了全局搜索能力。实验采用NASA锂离子电池数据集,用均方根误差RMSE和相关指数R²作为评价标准,对所提模型(SSA-ELM预测模型)、BP神经网络模型和ELM模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,相比于传统神经网络模型,SSA-ELM算法泛化性能更好,预测精度更加准确可靠。     

莲子机械自动去芯自适应定心技术与样机试验

针对莲子在自动化去芯过程中的钻偏问题,提出了莲子自适应定心方法,该方法基于一种由曲柄滑块机构与平行四边形机构组合而成的自适应定心装置,能实现去芯钻头位置随莲子大小变化而自动调整。利用随机优化算法对机构中的连杆参数进行了优化,实现去芯钻头轴线保持与莲子轴线同轴,理论定心偏差为0.0448 mm。研制了一种自适应莲子去芯机,进行了未分级莲子的去芯试验,结果表明:自适应莲子去芯机钻正率达91.25%,远高于现有去芯设备,初步验证了自适应定心方法的有效性与实用性。研究结果为莲子优质钻芯设备设计、与莲子形状类似物料的优质钻孔设备研发提供参考。     

基于模式搜索算法的Van Genuchten方程参数优化

针对目前Van Genuchten方程参数优化方法的不足,本文通过理论分析得出Van Genuchten方程参数的单调函数,即为单极值函数。因此,可使用局部搜索能力较强的模式搜索算法识别Van Genuchten方程参数。算例及误差分析表明:模式搜索算法求解Van Genuchten方程参数算法实现简单、运算速度快、适用性强、计算精度高,为Van Genu-chten方程参数的求解提供了一条新途径。     

基于SSA-LSTM的玉米土壤含氧量预测模型

土壤含氧量（Soil oxygen content,SOC）是影响作物生长的重要土壤环境因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,精确预测土壤环境中含氧量的变化趋势,有助于制定更加合理的土壤通气增氧方案。本研究提出基于麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm,SSA）和长短时记忆（Long and short-term memory,LSTM）神经网络预测模型,利用国家土壤质量湛江观测实验站记录玉米种植期间的气象环境和土壤环境数据,基于SSA-LSTM模型对SOC变化进行预测及相关性分析,并与传统的BP预测模型、LSTM预测模型、GA-LSTM预测模型及PSO-LSTM预测模型进行对比。试验结果表明,SOC与降雨量、土壤含水率、土壤温度、土壤充气孔隙度相关性极显著,相关系数高于0.8,与大气温度和风速相关性显著,与大气湿度和土壤呼吸速率相关性较弱。SSA-LSTM模型预测精度明显高于其他4组对照预测模型,R2达到0.95979,RMSE仅为0.4917%,MAPE为3.7331%,MAE为 0.3620%,预测值与试验值之间的拟合程度高。本研究可为土壤含氧量变化的精准预测及土壤通气增氧技术的应用推广提供理论支撑与科学依据。     

散乱点云数据K-邻域快速搜索算法的研究

K-近邻搜索是海量数据曲面重构中构建合理拓扑关系的关键步骤,其效率直接影响到曲面重构的效率.本文主要研究了一种面向逆向工程的k邻域的快速搜索算法,并通过Visual C 6.0编程实现,最后结合UG二次开发对车身数据点进行了检验.结果表明该算法稳定可靠,效率较高.     

基于蚁群-BFS算法的复杂环境下农业机器人全区域覆盖研究

目的 以路径重复率为优化目标解决农业机器人在数字生态农场中的全区域覆盖问题。方法 首先,将栅格地图中的障碍物进行膨胀处理,在此基础上进行矩形分区以及分区合并操作;然后,通过改进的蚁群算法规划分区间的遍历顺序、通过改进的广度优先搜索(Breadth first search, BFS)算法规划分区间终点与起点的衔接路径,从而实现机器人全区域覆盖。2种算法的具体改进方案为：分别通过人工免疫算法与粒子群算法改进遗传算法的选择与交叉算子,并将改进后的选择算子、交叉算子、原遗传算法变异算子与蚁群算法相结合改进传统蚁群算法信息素更新方法;建立动态函数以简化BFS算法规划的路径。结果 仿真结果表明,改进蚁群算法收敛时的迭代次数较传统蚁群算法减少了83.1%,路径长度相比减少了4.8%;由改进的蚁群算法与改进的BFS算法规划的机器人遍历路径重复率是传统蚁群算法和BFS算法的56%,且农业机器人能实现对农田区域的100%覆盖。结论 本研究提供了一种农业机器人在复杂环境的数字生态循环农场中进行全遍历覆盖的解决方案。     

饥饿条件下麻雀体内糖原含量和基础代谢率的变化

糖原是动物体内重要的能源物质.以树麻雀(Passer montanus)为研究对象,将麻雀分为对照组、饥饿驯化1、2、3、4d组(分别禁食1、2、3、4d),驯化后,对试验动物的体重、体脂含量、基础代谢率及主要器官重量进行测定,用硫酸-蒽酮法测定肝糖原和肌糖原的含量.结果表明:肝糖原含量高于肌糖原含量,饥饿驯化使麻雀体内肝糖原和肌糖原含量极显著下降;体重及主要器官重量显著降低.     

履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法

针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机 3B55 型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明：基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m²。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。