谷物胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法

将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法.该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法获得QTL效应和位置的估计.方法的有效性用染色体水平和基因组水平2套模拟方案进行验证,结果表明:贝叶斯方法能够准确地估计胚乳性状QTL的位置和效应,并同时区分2种显性效应.     

遗传算法优化神经网络的坡面入渗产流模型

引入遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的方法建立黄土坡面产流入渗模型.模型以雨强、降雨历时、表层40 cm土壤前期含水量、坡度值为输入项,径流量、入渗量为输出项,用实测资料对网络进行模拟和预测.模拟结果平均误差6.32%和1.93%,预测结果平均误差为5.71%和1.92%.并与传统BP神经网络模型和定雨强Philip...     

基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。     

苏南河网水污染控制系统规划优化研究

以苏南某地二级树状河网为例,在运用S-P水质模型模拟河网水质的基础上,构建了以河网污水处理费用及引水稀释费用之和最小为目标函数的水污染控制最优化模型,采用遗传算法,对各引水口的引水量及河网中各排污口的污水处理率进行优化计算,供苏南地区水系规划与管理参考。     

小麦生长模型对拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的比较

【目的】作物生长模型是预测和评估气候变化对作物生产力影响的重要量化工具,明确典型作物生长模型对小麦拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的不足,可以为进一步改进低温胁迫对小麦生产力影响的模拟算法提供指导。【方法】本研究将来自4套国际知名小麦生长模型(美国密歇根州立大学的CERES-Wheat、美国华盛顿州立大学的CropSyst、荷兰瓦赫宁根大学的WOFOST和法国国家农业科学研究院的STICS模型)的典型低温胁迫效应算法,与本课题组研发的小麦生长模拟模型Wheat Grow相耦合,利用2012—2013年南京和2013—2015如皋不同品种(扬麦16和徐麦30)、不同温度水平(最低至-6℃)和持续时间(2、4、6 d)的人工气候室低温盆栽试验资料,检验和评价了原WheatGrow模型和耦合后低温胁迫效应算法的WheatGrow模型在拔节期和孕穗期低温胁迫下对小麦叶面积指数动态、茎生物量、地上部总生物量、籽粒产量等指标的预测能力。【结果】拔节—孕穗期低温胁迫明显降低了小麦叶面积指数、地上部生物量积累和籽粒产量,且随低温水平的降低和持续时间的增加降低幅度呈明显升高趋势。比较不同处理时期和品种发现...     

自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障

为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2～4倍频,识别轴承故障频率及其2～6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2～5倍频,突出轴承故障频率及其2～8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。     

基于DH-YoloX的群养马岗鹅关键行为监测

马岗鹅的行为与其生长状况和福利状况密切相关,马岗鹅关键行为监测对评估其生长性能具有重要的现实意义。为了实现对群养栏马岗鹅关键行为高效率精准监测,该研究探索一种基于YoloX的群养马岗鹅关键行为监测算法（Magang geese behavior monitoring of based on Double Head-YoloX,MGBM-DH-YoloX）,该算法通过减少YoloX的头部数量提升检测效率、使用损失函数减少前景背景干扰、使用迁移训练方式提高网络训练效率等技术对马岗鹅采食、饮水、休息和应激等关键行为及其规律进行分析。MGBM-DH-YoloX首先用Mosaic和Mixup对马岗鹅图像进行数据增强,然后使用增强后的数据集训练模型,并且利用模型检测马岗鹅的关键行为,最后累计得出马岗鹅关键行为的发生时长和行为节律;试验训练集为1 400幅、验证集200幅和测试集为400幅,连续活动视频10 d。结果表明,MGBM-DH-YoloX算法的平均精度为98.98%、检测速度达到81帧/s、内存消耗为2 520.04 MB。对马岗鹅的10 d养殖数据分析发现,MGBM-DH-YoloX能有效观察到马岗鹅随着日龄增长采食次数逐渐减少;试验鹅每日采食与饮水行为同时出现的比例为83.74%,呈现整体相伴趋势,但也从90.78%降低到74.57%,说明马岗鹅采食与饮水行为随着日龄增加呈现出逐渐分离趋势;试验鹅随着日龄增长休息时间逐渐加多,呈现出肉鸭对笼养的适应性逐步增强;应激行为随机性很强,突发性明显,发现人员随机走动等不规范饲喂带来的应激行为占据很大比例。该研究显示MGBM-DH-YoloX算法能利用监控视频对马岗鹅的关键行为进行智能提取,可为家禽智能养殖监管提供技术支撑。     

基于全质心WLS-HDS-TWR算法的无人驾驶农业机械协同定位算法研究

针对室内全球导航卫星系统（Global navigation satellite system,GNSS）信号受遮挡时,农用车辆协同定位精度低、稳定性差、信号丢包等问题,本文开展面向超宽带（Ultra wideband,UWB）调频技术的室内外农用车辆协同定位算法研究。首先,搭建三基站多边测距定位模型,实现主基站绝对位置标定以及辅助基站绝对位置坐标的变换求解;其次,提出全质心加权最小二乘的高速双边双向（Weighted least squares high double sided two-way ranging,WLS-HDS-TWR）农机协同定位算法,基于泰勒级数展开的WLS估计算法,求解主车位置。同时,提出面向室内环境的多状态基站组合的UWB定位模块布设模式,并验证其可行性;通过飞行时间法（Time of flight,TOF）获取主从车距离信息,融合GNSS标定位置信息、主车坐标信息以及测距信息,实现主从车协同定位。最后,基于Prescan/Simulink搭建联合仿真平台,验证提出算法的可靠性;通过农用履带车辆开展室内及室外协同定位实车试验,试验结果表明：全质心WLS-HDS-TWR协同定位算法可有效解决室内GNSS信号缺失问题,室内环境下,定位精度较HDS-TWR及全质心LS-HDS-TWR算法分别提高26.98%和22.03%,满足智能农机协同定位作业需求。     

农户闲置宅基地市场化配置感知风险识别及防控

推进闲置宅基地市场化配置是宅基地“三权分置”改革的主要目标,识别农户宅基地市场化配置的感知风险是稳慎推进宅基地要素市场化配置的基本前提。为科学客观识别农户宅基地市场化配置的感知风险,该研究基于“有监督”的机器学习算法,结合重庆市典型宅改试点的实证,定量识别农户宅基地市场化配置的感知风险,并从“事前预防”“事中防控”“事后防范”3个维度,差异化探讨不同配置方式下的风险防控策略,以期为深化宅基地市场化配置改革提供政策建议。结果表明：1）农户宅基地市场化配置的感知风险等级总体呈“两头低,中间高”的类正态分布。2）就地直接入市中的农民权益风险最高（46.74%）,应联合地方政府、村集体和农户,注重“事前预防”;规划调整入市中的社会稳定风险最高（35.66%）,村集体应注重“事前预防”,而地方政府应注重“事后防范”;复垦指标入市中的耕地保护风险最高（29.13%）,地方政府应注重“事中防控”,而村集体应注重“事后防范”;复绿指标入市中的农民权益风险最高（34.24%）,地方政府应注重“事前预防”。3）4种方式下农户宅基地市场化配置的风险识别结果存在异质性;农户宅基地市场化配置的风险防控既需要“因时而动”,也依赖“多方合力”,需结合不同配置方式的突出致险因子分阶段、分主体协同防控。     

基于布谷鸟搜索的地位指数曲线模型参数拟合

针对地位指数曲线模型的实用性和精度程度,以残差平方和为目标函数,应用布谷鸟搜索算法拟合模型参数。通过实例以及与粒子群和免疫算法对比分析,基于布谷鸟搜索算法模型拟合的参数使模型的总体误差更小,精度更高;布谷鸟搜索算法的简单性方便地位指数曲线模型的参数求解,从而提高模型的实用性。