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摘要:為確定最優(yōu)包衣玉米種子離散元仿真接觸參數(shù)組合,，以真實(shí)試驗(yàn)和不同參數(shù)組合下仿真得到的包衣玉米種子休止角和堆積角的誤差為響應(yīng)值,，標(biāo)定包衣玉米種子離散元仿真參數(shù),。采用經(jīng)典力學(xué)理論建立量化描述散體顆粒的運(yùn)動力學(xué)方程，通過分析力學(xué)方程確定主要接觸參數(shù),。通過Central Composite試驗(yàn)建立模型參數(shù)與響應(yīng)值之間的多元二次回歸方程,，利用遺傳算法NSCA-Ⅱ?qū)Χ嘣畏匠踢M(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，獲得最佳包衣玉米種子離散元模型接觸參數(shù)組合：種間靜摩擦因數(shù)為0.432,、種間滾動摩擦因數(shù)為0.082,、種間碰撞恢復(fù)系數(shù)為0.178。結(jié)合臺架試驗(yàn)和仿真試驗(yàn),，通過斜面滑動試驗(yàn),，得到馬齒形玉米種子與有機(jī)玻璃間靜摩擦因數(shù)為0.1164。驗(yàn)證試驗(yàn)得到堆積角仿真試驗(yàn)結(jié)果為27.83°,，與實(shí)測落種測得堆積角數(shù)值之間的誤差為1.76%,，結(jié)果表明,，標(biāo)定的包衣玉米種子離散元模型接觸參數(shù)準(zhǔn)確可靠，可用于離散元仿真試驗(yàn),。

摘要:針對我國玉米收獲機(jī)智能化水平較低，玉米收獲機(jī)參數(shù)的調(diào)節(jié)多通過機(jī)械操縱桿,，玉米收獲時含水率較高,，高含水率玉米收獲籽粒破碎率和夾帶損失率較高等問題，對國內(nèi)某縱軸流籽粒收獲機(jī)進(jìn)行了智能化改裝,，并設(shè)計(jì)了基于CAN總線的高含水率玉米低損脫粒智能控制系統(tǒng),。根據(jù)玉米收獲機(jī)工作過程的需要，設(shè)計(jì)了手動控制和自動控制兩種控制模式,，提出了自動控制策略,，并結(jié)合離散化PID控制算法實(shí)現(xiàn)了高含水率玉米低損脫粒。對系統(tǒng)進(jìn)行了控制策略測試和田間試驗(yàn),，系統(tǒng)測試結(jié)果表明,，各工作參數(shù)可按控制策略調(diào)節(jié)并穩(wěn)定在設(shè)定的閾值內(nèi)；田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，在高含水率玉米收獲時,，本系統(tǒng)可使籽粒破碎率和夾帶損失率達(dá)到國家標(biāo)準(zhǔn)要求，其中籽粒破碎率最低為3.35%,，最高為4.05%,，平均為3.75%，夾帶損失率最低為1.56%,，最高為2.08%,，平均為1.77%。

摘要:針對目前我國果園深松機(jī)深松鏟的鏟柄與機(jī)架聯(lián)接處經(jīng)常由于強(qiáng)度不夠而出現(xiàn)變形,、斷裂和損壞等現(xiàn)象,，設(shè)計(jì)了一種鑿型鏟式深松機(jī)。采用CATIA對鑿型鏟式深松機(jī)三維建模,，運(yùn)用ABAQUS,、ISIGHT與FE-SAFE軟件對鑿型鏟式深松機(jī)數(shù)字化模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)與疲勞壽命分析。田間試驗(yàn)結(jié)果表明,，輕量化后的深松機(jī)作業(yè)時,，當(dāng)前進(jìn)速度為2.1km/h、耕深為350mm,、土壤含水率為15%時,，強(qiáng)度性能扭矩最小，深松效果最佳,。通過軟件ISIGHT的優(yōu)化設(shè)計(jì)及FE-SAFE的疲勞壽命分析后,，整機(jī)質(zhì)量由0.55t降低到0.45t，降低了16.4%,，實(shí)現(xiàn)了輕量化設(shè)計(jì),，為果園深松機(jī)的自主研發(fā)提供一定的參考。

摘要:針對鮮煙葉裝炕勞動強(qiáng)度大，用工成本高,，安全隱患突出等問題,，設(shè)計(jì)了一種烤房裝煙機(jī)雙旋轉(zhuǎn)式煙葉裝卸裝置，主要由載煙機(jī)構(gòu),、雙旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu),、傾斜機(jī)構(gòu)及PLC控制系統(tǒng)構(gòu)成,。提出了一種由錐齒輪組構(gòu)成的主、副旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu),，解決煙葉裝卸中脫落,、刮傷、干涉等問題,。利用投影法和遺傳算法對機(jī)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),，確定了該機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù)。為保證裝置具有良好的裝卸效果,，對載煙機(jī)構(gòu),、傾斜機(jī)構(gòu)進(jìn)行空間力系和運(yùn)動學(xué)分析，確定了其結(jié)構(gòu)參數(shù),。以煙夾傾斜角,、空心軸轉(zhuǎn)速和載煙桿長度為試驗(yàn)因素，以煙葉裝卸成功率為評價(jià)指標(biāo),，進(jìn)行正交試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)煙夾傾斜角為23°,、空心軸轉(zhuǎn)速為12r/min,、載煙桿長度為650mm時，煙夾裝卸效果最優(yōu),，此時煙葉脫落率為1.5%,，煙夾偏移率為1.4%，煙葉損傷率為2.1%,，煙葉裝卸成功率為95%,，裝置可靠性高。

摘要:為了檢測與無人機(jī)噴霧質(zhì)量相關(guān)的霧滴參數(shù),，并將其應(yīng)用于各種復(fù)雜環(huán)境,，設(shè)計(jì)了一種基于水性丙烯酸樹脂和數(shù)字圖像處理技術(shù)的無人機(jī)噴霧質(zhì)量檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由霧滴采樣模塊,、圖像采集模塊,、圖像處理模塊、無線通信模塊、圖像和數(shù)據(jù)存儲模塊,、數(shù)據(jù)顯示模塊組成,。利用水性丙烯酸樹脂在遇到水時會發(fā)生變色反應(yīng)這一特性，將其制成霧滴采樣模塊,，并對霧滴采集裝置上的霧滴圖像進(jìn)行獲取,，隨后利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對霧滴圖像進(jìn)行處理，計(jì)算得出霧滴參數(shù),。在農(nóng)田環(huán)境下,，通過無人機(jī)噴霧試驗(yàn)對系統(tǒng)的性能進(jìn)行了評價(jià)。該系統(tǒng)可實(shí)時檢測霧滴粒徑,、霧滴沉積密度,、霧滴覆蓋率等4種霧滴參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)噴霧質(zhì)量的檢測,。初步試驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，系統(tǒng)檢測結(jié)果分布曲線與水敏紙法檢測結(jié)果分布曲線基本一致,，能夠及時,、準(zhǔn)確地檢測無人機(jī)噴霧質(zhì)量。

摘要:株高和莖粗是玉米株型中重要的表型參數(shù),，可以反映玉米的生長狀況和活力，地基激光雷達(dá)可實(shí)現(xiàn)表型參數(shù)的快速自動測量,。首先,，使用地基激光雷達(dá)獲取田間2個玉米品種在4個生長期的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；其次,，使用點(diǎn)云處理軟件對采集的玉米點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,、分割，人工點(diǎn)云測量玉米表型,；之后,，對玉米點(diǎn)云進(jìn)行下采樣,、直通濾波,、基于隨機(jī)采樣一致性平面分割,、統(tǒng)計(jì)濾波和圓柱分割等處理，分割單株玉米,、去除地面點(diǎn)云,、濾除離群點(diǎn)、植株點(diǎn)云分層和提取待測量莖稈點(diǎn)云,；運(yùn)用最高點(diǎn)提取和地面點(diǎn)分割,，測量玉米株高，橢圓擬合測量莖橫截面長軸和短軸長度,。結(jié)果表明,，與田間測量值相比，京農(nóng)科728人工點(diǎn)云測量株高,、莖橫截面長軸和短軸長度的均方根誤差分別為21.5,、1.24、1.86mm,，農(nóng)大84分別為23.6,、1.56、1.23mm,。與人工點(diǎn)云測量值相比,，京農(nóng)科728自動點(diǎn)云測量值的均方根誤差分別為10.2、6.65,、3.45mm,，農(nóng)大84分別為7.1、4.95,、3.26mm,。研究表明，地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)測量株高,、莖粗的方法,，適用于不同生長期、不同品種的玉米,，與人工田間測量方法具有高度的一致性,，可以替代人工測量。

摘要:為了提高農(nóng)田平整作業(yè)中地勢測量速度與精度,，本文提出一種基于無人機(jī)LiDAR的農(nóng)田平整地勢測量方法,。通過無人機(jī)搭載LiDAR測量系統(tǒng)，獲取高精度農(nóng)田地勢點(diǎn)云數(shù)據(jù),。對采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，通過直通濾波方法去除z軸方向上的大量噪點(diǎn)。使用漸進(jìn)式形態(tài)學(xué)濾波算法,，分割農(nóng)田地面點(diǎn)與非地面點(diǎn),。在保留主要農(nóng)田地勢信息特征的基礎(chǔ)上，使用基于VoxelGrid濾波器的農(nóng)田地勢點(diǎn)云精簡方法對農(nóng)田地勢點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡,。在4塊不同面積的農(nóng)田中,，分別使用無人機(jī)LiDAR測量方式與全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）測量方式進(jìn)行地勢測量試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明,，與GNSS測量真值的平整度相比,，其準(zhǔn)確度分別為94.681%、91.364%,、90.588%和90.287%,，與GNSS測量真值的最大高程差相比，其準(zhǔn)確度分別為99.391%,、98.167%,、97.025%和98.776%，與GNSS測量真值的高差分布列相比,，其準(zhǔn)確度分別為99.307%,、97.914%、98.673%和95.110%,。本文提出的基于無人機(jī)LiDAR的農(nóng)田地勢測量方法可快速精準(zhǔn)測量農(nóng)田地勢信息,，可為下一步農(nóng)田平整作業(yè)提供數(shù)據(jù)支持。

摘要:為實(shí)現(xiàn)自動導(dǎo)航農(nóng)機(jī)的避障，解決搭載在農(nóng)機(jī)頂部的全景相機(jī)獲取其周圍360°的圖像信息并精確實(shí)時快速檢測出障礙物的問題,，提出了一種改進(jìn)YOLO v3-tiny目標(biāo)檢測模型,，實(shí)現(xiàn)了田間行人和其他農(nóng)機(jī)的檢測與識別。為了提高全景圖像中小目標(biāo)的檢測效果,，以檢測速度快,、輕量級的網(wǎng)絡(luò)模型YOLO v3-tiny為基礎(chǔ)框架,，通過融合淺層特征與第二YOLO預(yù)測層之前的拼接層作為第三預(yù)測層，增加小目標(biāo)的檢測效果,；為了進(jìn)一步增加網(wǎng)絡(luò)模型對目標(biāo)特征的提取能力,，借鑒殘差網(wǎng)絡(luò)的思想，在YOLO v3-tiny主干網(wǎng)絡(luò)上引入殘差模塊,，增加網(wǎng)絡(luò)深度和學(xué)習(xí)能力,，從而能夠較好地提高網(wǎng)絡(luò)的檢測能力,。為了驗(yàn)證模型的性能,，建立了農(nóng)田環(huán)境下1100幅行人與農(nóng)機(jī)兩類障礙物圖像原始數(shù)據(jù)集，經(jīng)數(shù)據(jù)擴(kuò)增后得到2200幅圖像數(shù)據(jù)集,，按8∶1∶1將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集,、驗(yàn)證集和測試集，在Pytorch 1.8深度學(xué)習(xí)框架下進(jìn)行模型訓(xùn)練,，模型訓(xùn)練完后用220幅測試集圖像對不同模型進(jìn)行測試,。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于改進(jìn)YOLO v3-tiny的農(nóng)田障礙物檢測模型,，平均準(zhǔn)確率和召回率分別為95.5%和93.7%,，相比于原網(wǎng)絡(luò)模型，分別提高了5.6,、5.2個百分點(diǎn),；單幅全景圖像檢測耗時為6.3ms，視頻流檢測平均幀率為84.2f/s,，模型內(nèi)存為64MB,。改進(jìn)后的模型，在保證檢測精度較高的同時,，能夠滿足農(nóng)機(jī)在運(yùn)動狀態(tài)下實(shí)時障礙物檢測需求,。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)田環(huán)境下的苗期玉米定位定量施肥作業(yè),，提高肥料利用率,，本文設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的苗期玉米定位施肥控制系統(tǒng)，控制自驅(qū)動履帶式田間玉米定位施肥機(jī),，使用切片式排肥器結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)間歇式施肥,。采集苗期玉米冠層圖像后，利用顏色特征區(qū)分連續(xù)拍攝過程中的大量背景圖像和識別錯誤的株心,，改進(jìn)了株心識別定位方法,；建立施肥滯后誤差補(bǔ)償模型，實(shí)時計(jì)算施肥相對距離,，準(zhǔn)確計(jì)算排肥器的落肥時刻,，實(shí)現(xiàn)了按株間歇式自動定位施肥,。經(jīng)過試驗(yàn)與驗(yàn)證分析，改進(jìn)的株心定位識別方法明顯縮減了圖像處理時間,，提高了算法魯棒性,；3個擋位施肥量（7.25、14.5,、21.75g）的施肥穩(wěn)定性變異系數(shù)分別為1.93%,、1.87%、1.93%,，施肥量控制精度大于95%,，施肥位置準(zhǔn)確性平均誤差為3.2cm，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位施肥,。本文設(shè)計(jì)的施肥控制系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)苗期玉米按株定位定量施肥,，達(dá)到了減施提質(zhì)、科學(xué)施肥的目的,。

摘要:針對變量施肥位置滯后問題,，在已有研究的基礎(chǔ)上，以提高變量施肥機(jī)作業(yè)精度為目標(biāo),，利用壓力傳感器,、ArduinoUNO等設(shè)備搭建了滯后時間檢測系統(tǒng)，并建立了落肥時間及其影響因素之間的關(guān)系模型,，以該模型為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)提出了基于滯后距離的施肥位置修正方法,。該方法利用滯后時間和作業(yè)速度計(jì)算滯后距離，當(dāng)機(jī)具與網(wǎng)格邊界距離與滯后距離相等時改變施肥狀態(tài),，實(shí)現(xiàn)施肥位置的修正,。田間試驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的滯后時間檢測方法的檢測精度為84.1%；建立的轉(zhuǎn)速-滯后時間模型能夠準(zhǔn)確計(jì)算滯后時間,，基于滯后距離的施肥位置修正方法能夠有效提高施肥位置精度,，施肥位置滯后距離減小了61.8%。

摘要:針對基于深度相機(jī)的生豬體尺檢測中,，生豬胸圍,、腹圍因欄桿遮擋而無法準(zhǔn)確測量的問題，本文提出一種基于閾值分析的三次B樣條曲線擬合和邊緣檢測相結(jié)合的方法,，實(shí)現(xiàn)對側(cè)視點(diǎn)云缺失區(qū)域的補(bǔ)全,。對DK深度相機(jī)采集到的模型豬左側(cè)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用直通濾波,、體素網(wǎng)格下采樣,、統(tǒng)計(jì)濾波及歐氏聚類等方法提取生豬的側(cè)視點(diǎn)云,。對側(cè)視點(diǎn)云進(jìn)行切片,、閾值分析、投影,，擬合得到曲線擬合之后的補(bǔ)全點(diǎn)云,。對側(cè)視點(diǎn)云進(jìn)行邊緣檢測得到邊緣點(diǎn)云，對邊緣點(diǎn)云的缺失區(qū)域進(jìn)行擬合補(bǔ)全,，得到完整的邊緣點(diǎn)云,，將曲線擬合之后的補(bǔ)全點(diǎn)云與邊緣點(diǎn)云進(jìn)行對比分析，剔除超出邊緣的補(bǔ)全點(diǎn)云得到最終補(bǔ)全點(diǎn)云,。最后,，分別對未補(bǔ)全點(diǎn)云、補(bǔ)全點(diǎn)云進(jìn)行體尺測點(diǎn)的自動化提取和人工提取,，比較點(diǎn)云補(bǔ)全前后體尺測點(diǎn)的提取誤差,。試驗(yàn)結(jié)果表明，通過本文方法對腹部缺失點(diǎn)云進(jìn)行補(bǔ)全后,，腹圍測點(diǎn)的提取誤差由1.54cm降至0.64cm,，對胸部缺失點(diǎn)云補(bǔ)全后，胸圍測點(diǎn)的提取誤差由3.41cm降至0.89cm,。

摘要:針對復(fù)雜造型灌木修剪過程中機(jī)器人末端運(yùn)動平穩(wěn)性差的問題，提出了一種基于雙切矢連續(xù)的改進(jìn)三次B樣條軌跡光順?biāo)惴?。首先建立了線性軌跡拐角過渡模型,，利用B樣條曲線局部性質(zhì)構(gòu)造銜接點(diǎn)切矢約束，使初始不平滑的修剪軌跡經(jīng)光順處理后可達(dá)到G 2連續(xù),；其次構(gòu)建平面多段軌跡在不同光順?biāo)惴ㄏ碌倪^渡曲線,，經(jīng)對比分析，本算法所構(gòu)造的過渡曲線在相同逼近誤差下,，相比傳統(tǒng)圓弧過渡算法曲率極值降低40.5%,，相比傳統(tǒng)三次B樣條過渡算法在銜接點(diǎn)處曲率更加連續(xù)，整體光順效果更優(yōu),；最后為驗(yàn)證算法對空間修剪軌跡的光順效果,，建立了5軸關(guān)節(jié)機(jī)器人模型進(jìn)行鴨形軌跡修剪仿真，結(jié)果表明本算法可使機(jī)器人末端速度極值提升13.5%,，加速度極值降低86.9%,，機(jī)器人各關(guān)節(jié)運(yùn)動更平穩(wěn)，驗(yàn)證了本算法在復(fù)雜修剪軌跡光順方面的可行性與有效性,。

摘要:為了提高有限樣本下遙感時序估產(chǎn)效果，本文提出一種基于BSO-SVR的香蕉遙感時序估產(chǎn)模型,。該模型以廣西壯族自治區(qū)扶綏縣的71塊香蕉田塊為研究區(qū),，利用時間序列Sentinel-2遙感影像數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)測產(chǎn)量數(shù)據(jù),，對2019—2020年香蕉產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測與分析,。融合閾值分割和形態(tài)學(xué)開操作方法，濾除香蕉關(guān)鍵生育期內(nèi)遙感影像的厚云和云陰影區(qū)域,；引入頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法(Brain storming optimization algorithm, BSO) 自動搜尋支持向量回歸算法（Support vector regression,，SVR）的最優(yōu)懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)，解決SVR模型的參數(shù)優(yōu)化不足導(dǎo)致模型預(yù)測精度低的問題；搭建基于BSO-SVR的時間序列遙感估產(chǎn)模型,，深入挖掘多時相遙感信息,，以提升香蕉估產(chǎn)準(zhǔn)確度。結(jié)果表明,，相較于網(wǎng)格搜索算法（Grid search,，GS）和灰狼優(yōu)化算法（Grey wolf optimizer，GWO）搜尋SVR模型的最優(yōu)參數(shù),，本文提出的頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法具有更高的預(yù)測精度和更快的預(yù)測速度,， 在2019年和2020年BSO-SVR模型測試集的決定系數(shù)（Coefficient of determination，R 2）分別為0.777和0.793,，驗(yàn)證集R 2分別為0.765和0.636,，運(yùn)行時間分別為0.320、0.331s,；與傳統(tǒng)的嶺回歸模型（Ridge regression,，RR）和偏最小二乘回歸模型（Partial least squares regression，PLSR）相比,，BSO-SVR模型的預(yù)測性能最佳,，其次是RR模型，PLSR模型表現(xiàn)最差,。本文提出的時序估產(chǎn)模型實(shí)現(xiàn)了香蕉田塊產(chǎn)量的精準(zhǔn)預(yù)估,。

摘要:Kinect v2深度測量受光照環(huán)境的影響較大,，為定量分析光照因素對Kinect v2測量精度的影響，構(gòu)建Kinect v2深度測量試驗(yàn)系統(tǒng),，進(jìn)行了不同距離和不同光照強(qiáng)度下深度測量的正交試驗(yàn),，得出了深度數(shù)據(jù)中噪聲分布的具體區(qū)域，建立了光照強(qiáng)度影響下深度數(shù)據(jù)修正模型,，對深度測量誤差進(jìn)行了補(bǔ)償,。試驗(yàn)結(jié)果表明，深度數(shù)據(jù)中的噪聲干擾主要存在于邊緣和4個邊角部分,，且隨著測量距離的增加和光照強(qiáng)度的增大向中心部分逐漸擴(kuò)散,，但是光照強(qiáng)度的影響更為顯著,，當(dāng)光照強(qiáng)度超過6500lx時，深度數(shù)據(jù)的有效率不超過60%,。利用光照強(qiáng)度補(bǔ)償模型對深度測量數(shù)據(jù)進(jìn)行修正后,，深度數(shù)據(jù)測量平均相對誤差縮小率為44.55%。在花生冠層信息獲取中進(jìn)行了應(yīng)用,，驗(yàn)證了本文數(shù)據(jù)修正模型的有效性,。

摘要:目前大部分對農(nóng)作物病害識別的研究都是基于公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行的,，而這些公開數(shù)據(jù)集大多是簡單背景的單一病害圖像，當(dāng)在真實(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中應(yīng)用時,，往往無法滿足需求,。本研究采用AlexNet、DenseNet121,、ResNet18,、VGG16模型在自行構(gòu)建的復(fù)雜背景農(nóng)作物圖像數(shù)據(jù)集2和公開的簡單圖像背景數(shù)據(jù)集1上進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明在數(shù)據(jù)集1上取得了較好的效果,，平均識別準(zhǔn)確率基本都達(dá)到90%左右,，而在數(shù)據(jù)集2上模型的識別效果普遍較差。為此本文在數(shù)據(jù)集2上采用SSD目標(biāo)檢測模型,，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜背景農(nóng)作物圖像病害區(qū)域的預(yù)測,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最終模型在測試集的平均精度均值達(dá)到83.90%,。

摘要:為解決設(shè)施環(huán)境下番茄病害在線探測問題，以溫室大棚內(nèi)采集的番茄葉部圖像作為研究對象,，以番茄早疫病為例提出了一種結(jié)合顏色紋理特征（color moments+color coherence vector+co-occurrence among adjacent LBPs,，CCR）并基于支持向量機(jī)（SVM）的CCR-SVM葉部圖像病斑識別方法。為實(shí)現(xiàn)小樣本及復(fù)雜背景下的快速識別,，首先采用滑動窗口將訓(xùn)練用番茄葉部病害圖像切割成小區(qū)域圖像,，選取不包含背景的小區(qū)域圖像作為樣本，從而增加樣本數(shù)量和多樣性,。通過訓(xùn)練的CCR-SVM模型對早疫病病斑子圖像正負(fù)樣本分類識別,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法離線識別準(zhǔn)確率為96.97%,，在線平均識別準(zhǔn)確率達(dá)86.39%,，平均單幀圖像識別時間為0.073s。表明CCR-SVM模型可準(zhǔn)確識別并定位復(fù)雜背景下的早疫病病斑,，且該方法計(jì)算量小,、系統(tǒng)要求低，為復(fù)雜環(huán)境下番茄病害快速識別提供了新的思路,。

摘要:為了解決蘋果表面早期損傷難以檢測的問題,，提出了一種基于近紅外相機(jī)成像技術(shù)和圖像閾值分割方法的蘋果表面早期損傷檢測方法,。使用T2SL近紅外相機(jī)采集蘋果樣本近紅外圖像，通過最大類間方差法對近紅外圖像進(jìn)行背景分割,，基于圖像的灰度直方圖進(jìn)行無損和有損區(qū)域分割閾值的設(shè)定,，并結(jié)合形態(tài)學(xué)處理提取蘋果樣本的損傷區(qū)域。該方法對無表面損傷蘋果樣本的判別準(zhǔn)確率是88%,，對即時損傷后樣本的判別準(zhǔn)確率是90%，對損傷后30min樣本的判別準(zhǔn)確率達(dá)到96%,?；诮t外相機(jī)成像和閾值分割的蘋果早期損傷檢測不需要建模學(xué)習(xí)，類似一種無監(jiān)督判別分析方法,，研究結(jié)果表明,，利用該方法進(jìn)行蘋果表面早期損傷檢測是可行的。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)蘋果內(nèi)部病變的無損檢測,，設(shè)計(jì)了基于近紅外穩(wěn)態(tài)空間分辨技術(shù)的蘋果病變檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)選用波長830nm的半導(dǎo)體激光器作為光源,，選擇感光面積大,、感光系數(shù)靈敏的FDS1010光電探測器實(shí)現(xiàn)蘋果內(nèi)部病變無損檢測。搭建試驗(yàn)平臺對檢測系統(tǒng)的性能進(jìn)行了分析,，包括電流穩(wěn)定性,、溫度穩(wěn)定性和光強(qiáng)穩(wěn)定性，系統(tǒng)穩(wěn)定性滿足試驗(yàn)需求,。選擇Evans Blue固體配制不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)的純吸收溶液,，對檢測裝置的準(zhǔn)確性和靈敏度進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)隨著溶液濃度的升高,，吸光度呈現(xiàn)線性變化的趨勢,，在純吸收溶液中系統(tǒng)表現(xiàn)出了穩(wěn)定的檢測性能，且對不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)也表現(xiàn)出良好的分辨性能,。根據(jù)穩(wěn)態(tài)空間分辨檢測技術(shù)原理,，設(shè)計(jì)蘋果病變替換試驗(yàn)，通過改變光源的位置,，并記錄“源-探”之間的距離,，依據(jù)漫射傳輸方程求出蘋果病變位置的光學(xué)參數(shù)，與目前已知的蘋果內(nèi)部組織光學(xué)參數(shù)一致,。研究結(jié)果表明該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)蘋果內(nèi)部病變無損檢測,。

摘要:提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率是推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容,，但傳統(tǒng)的基于前沿面的技術(shù)效率評價(jià)模型在實(shí)際應(yīng)用中存在模型運(yùn)算速度慢和靈活性低等問題，難以對大量新增樣本的效率進(jìn)行快速評價(jià),?；诖耍狙芯繉⒒谇把孛娴腄EA技術(shù)效率測算模型與集成學(xué)習(xí)模型相結(jié)合,，提出一種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的評估預(yù)測方法,，并利用葡萄生產(chǎn)技術(shù)效率數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了模型的效果,。研究結(jié)果顯示，Stacking融合模型的準(zhǔn)確率和AUC分別達(dá)到了94.8%和0.984,，均優(yōu)于其他對比模型,，表明基于Stacking集成學(xué)習(xí)模型具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確性，能夠?qū)崿F(xiàn)更加高效,、快速的技術(shù)效率評價(jià),。

摘要:針對我國現(xiàn)存網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫同質(zhì)異構(gòu),、知識零散化,、一物多詞、歧義解析缺乏規(guī)范等問題,，提出了基于語義知識圖譜的農(nóng)業(yè)知識智能檢索方法,。本文方法圍繞農(nóng)作物品種、農(nóng)作物病蟲害,、農(nóng)作物簡介,、模型方法4個要素，自頂向下構(gòu)建模式層,；通過本體建模形成知識圖譜的概念框架,，自底向上構(gòu)建數(shù)據(jù)層；通過數(shù)據(jù)獲取,、知識抽取,、融合、存儲建立實(shí)體間關(guān)聯(lián)關(guān)系,。針對語料中歧義字段問題,，本文方法在構(gòu)建知識圖譜中收集大量專有詞匯，并對其進(jìn)行分詞及詞性標(biāo)注,。為了解決在農(nóng)業(yè)知識中一物多詞的問題，收集了數(shù)量龐大的主要農(nóng)作物別名,，并作為實(shí)體賦予明確屬性,，采用Bi-LSTM-CRF進(jìn)行實(shí)體識別,，并通過LSTM將問題進(jìn)行分類，利用TF-IDF進(jìn)行關(guān)鍵字提取,，最后將知識存儲于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中,，從而對相關(guān)農(nóng)業(yè)知識數(shù)據(jù)做規(guī)范分類，解決一物多詞,、一義多解問題,。

摘要:針對目前普及程度較高的以電話直接咨詢,、集中技術(shù)培訓(xùn)和專家現(xiàn)場指導(dǎo)為主的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)，受時空和人力限制,，存在及時性和便捷性欠缺的問題,，研究開發(fā)Android端農(nóng)技智能問答機(jī)器人APP，為農(nóng)民提供信息服務(wù),。利用爬蟲工具采集互聯(lián)網(wǎng)平臺上的海量農(nóng)技問答數(shù)據(jù),，經(jīng)過預(yù)處理后形成語料。對語料特征進(jìn)行自動標(biāo)注后訓(xùn)練CRF模型識別農(nóng)技命名實(shí)體,。并根據(jù)詞頻和信息熵計(jì)算命名實(shí)體的評價(jià)指數(shù),，構(gòu)建“農(nóng)作物-病蟲害-農(nóng)藥”三元組知識庫。將知識庫導(dǎo)入Neo4j建立農(nóng)技知識圖譜,。在Android端集成命名實(shí)體識別和知識圖譜查詢推薦算法,，解決用戶問題的關(guān)鍵詞識別和查詢結(jié)果的擇優(yōu)推薦問題。所設(shè)計(jì)問答系統(tǒng)為農(nóng)技問答提供了一種智能解決方案,，具有較高的自動化程度和應(yīng)用價(jià)值,。

摘要:為解決農(nóng)業(yè)病蟲害問句分類過程中存在公開數(shù)據(jù)集較少、文本較短,、特征稀疏,、隱含語義信息較難學(xué)習(xí)等問題，以火爆農(nóng)資招商網(wǎng)為數(shù)據(jù)源,，構(gòu)建了用于農(nóng)業(yè)病蟲害問句分類的數(shù)據(jù)集,，提出了一種用于農(nóng)業(yè)病蟲害問句分類的深度學(xué)習(xí)模型BERT_Stacked LSTM,。首先，BERT部分獲取各個問句的字符級語義信息,，生成了包含句子級特征信息的隱藏向量,。然后，使用堆疊長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Stacked LSTM）學(xué)習(xí)到隱藏的復(fù)雜語義信息,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，與其他對比模型相比，本文模型對農(nóng)業(yè)病蟲害問句分類更具優(yōu)勢,，F(xiàn)1值達(dá)到了95.76%,，并在公開通用領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試，F(xiàn)1值達(dá)到了98.44%,，表明了模型具有較好的的泛化性,。

摘要:為解決病蟲害文獻(xiàn)識別過程中存在語義特征學(xué)習(xí)不夠,、上下文信息不能充分利用等問題,，以病蟲害相關(guān)文獻(xiàn)摘要為研究對象，提出一種基于注意力池化策略和堆疊式雙向長短期記憶（Bi-directional long-short term memory, BiLSTM）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（AP-LSTM）,。該模型采用堆疊式長短期記憶結(jié)構(gòu),，提高了對語義特征的學(xué)習(xí)能力，在進(jìn)行堆疊操作時,，通過將輸入向量與輸出向量拼接,，進(jìn)一步加強(qiáng)了對語義信息的表征；然后采用基于注意力機(jī)制的池化策略為不同的詞分配不同權(quán)重,，使模型在抓住重點(diǎn)的同時能夠充分利用上下文信息,。本文在包含1439條正例、1061條負(fù)例的自標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),，所提出的AP-LSTM模型在該數(shù)據(jù)集上的精確率,、召回率、〖JP2〗F1值和準(zhǔn)確率分別為92.67%,、97.20%,、94.88%和94.00%,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AP-LSTM模型能夠有效識別病蟲害文獻(xiàn),。

摘要:無人機(jī)（Unmanned aerial vehicle, UAV）作為一種靈活,、高效的農(nóng)業(yè)環(huán)境信息和作物生長信息獲取技術(shù)的載體,，近年來在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科研領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。無人機(jī)搭載感知成像設(shè)備已經(jīng)成為智慧農(nóng)業(yè)中信息獲取的重要技術(shù)手段,，與地上或地下傳感器等共同構(gòu)成空地一體化系統(tǒng),，為智能化農(nóng)業(yè)管理提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。多源信息融合是提高無人機(jī)感知能力的關(guān)鍵技術(shù)之一,，其研究對于無人機(jī)的應(yīng)用有著重要意義,。與單一信息獲取相比，基于多源數(shù)據(jù)融合的方法,，將多源性的各類信息進(jìn)行各種運(yùn)算與處理,，來提取目標(biāo)的特征信息，以便進(jìn)行分析與理解,，最終實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的識別,、檢測和控制等?？偨Y(jié)了國內(nèi)外20多年來有代表性的相關(guān)研究和解決方案,，從無人機(jī)影像背景復(fù)雜、目標(biāo)較小,、視場大,、目標(biāo)具有旋轉(zhuǎn)性的特點(diǎn)出發(fā)，對無人機(jī)目標(biāo)檢測近期的研究進(jìn)行了歸納和分析,。最后討論了存在的問題,，給出了今后的研究趨勢與發(fā)展方向判斷。

摘要:為了解我國家禽類地理標(biāo)志保護(hù)產(chǎn)品時空特征,，以2002—2020年家禽類地理標(biāo)志產(chǎn)品數(shù)據(jù)為依據(jù),，借助空間分析方法，從整體,、部門和品種3個層面分析了我國家禽類地理標(biāo)志的空間分布特征,，應(yīng)用莫蘭指數(shù)從全局和局部兩個維度對我國家禽類地理標(biāo)志產(chǎn)品進(jìn)行空間自相關(guān)分析?？臻g分布結(jié)果表明,，家禽類地理標(biāo)志登記整體呈增長趨勢，空間上在南北方向上呈“南強(qiáng)北弱”分布,，東西方向上呈“U型”分布,，區(qū)域間分布差異明顯；不同部門間家禽類地理標(biāo)志登記增長趨勢差異明顯,，省市分布呈“高數(shù)量省市少”的分布差異,，空間上在南北方向呈“南強(qiáng)北弱”分布，東西方向差異明顯,；不同品種家禽類地理標(biāo)志登記數(shù)量差異明顯,，受保護(hù)品種的資源占比情況與受保護(hù)品種總量占比不成正比，省市分布呈“高數(shù)量省市少,，未申請省市多”分布,，空間上呈“南強(qiáng)北弱，東強(qiáng)西弱”分布,；空間自相關(guān)結(jié)果表明,，在全局自相關(guān)上，部門綜合,、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部和商標(biāo)局的家禽類地理標(biāo)志存在正的空間相關(guān)性,，國家知識產(chǎn)權(quán)局家禽類地理標(biāo)志不存在相關(guān)性；品種上,，雞和鵝類地理標(biāo)志存在正的相關(guān)性,，鴨和鴿類地理標(biāo)志不存在相關(guān)性。局部自相關(guān)結(jié)果表明，已登記家禽類地理標(biāo)志的省份中,，大部分省份的地理標(biāo)志保護(hù)情況會影響到鄰近省份對家禽類地理標(biāo)志的保護(hù),。在聚集差異上，家禽類地理標(biāo)志在整體和部門間的聚集分布相似,，均存在高-高聚集的省市集中于南部沿海地區(qū),，低-低聚集于北部地區(qū)，低-高聚集于中部和南部地區(qū),，高-低聚集于東部沿海地區(qū)現(xiàn)狀,。品種均存在高-高聚集于南部地區(qū)，低-低聚集于北部地區(qū)現(xiàn)狀,。總體上我國家禽類地理標(biāo)志在中部地區(qū)和西部地區(qū)顯著性差異不大,。

摘要:體長作為魚類主要可測量屬性之一，是其生長狀況監(jiān)測,、水質(zhì)環(huán)境調(diào)控,、餌料投喂、經(jīng)濟(jì)效益估算的重要信息依據(jù),。近年來,，隨著成像技術(shù)、計(jì)算能力和硬件設(shè)備的快速發(fā)展,，基于機(jī)器視覺的無損測量方法迅速興起,，克服了傳統(tǒng)方法在魚體損傷、成本和性能方面的局限性,，憑借快速準(zhǔn)確,、及時高效、可重復(fù)批量檢測的優(yōu)勢成為魚體長度測量的有力工具,。通過文獻(xiàn)整理和分析,，對基于機(jī)器視覺的魚體長度測量中所需的圖像采集設(shè)備、魚體輪廓提取算法和長度測量方法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和總結(jié)，并對不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景進(jìn)行了比較,。最后,，提出了魚體長度估算研究的主要挑戰(zhàn)和未來趨勢。

摘要:我國家禽養(yǎng)殖規(guī)模和數(shù)量在不斷擴(kuò)大,，智能化養(yǎng)殖是當(dāng)前家禽飼養(yǎng)監(jiān)管的熱點(diǎn)研究方向。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠提供無創(chuàng),、非侵入式,、低成本、高效益的動物行為識別方式,，用于檢測雞群活動水平,、診斷疾病和發(fā)現(xiàn)死禽?？偨Y(jié)了用于檢測雞和識別雞行為的視覺系統(tǒng),，并從表型參數(shù)和行為參數(shù)兩方面分別回顧了與繁殖性能的相關(guān)關(guān)系、表型性狀特征提取與識別以及行為識別算法,；分析了當(dāng)前視覺系統(tǒng)存在的問題并提出其優(yōu)化策略,；討論了基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)選留優(yōu)質(zhì)種公雞的可行性，并初步提出了公雞選種算法框架,。最后展望了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在家禽養(yǎng)殖行業(yè)的應(yīng)用前景及優(yōu)化方向,。

摘要:以水體中氨氮濃度為研究對象，在水楊酸分光光度法基礎(chǔ)上結(jié)合微流控技術(shù)進(jìn)行比色傳感實(shí)驗(yàn),，實(shí)現(xiàn)對溶液中氨氮濃度的定量檢測,。通過比較4種特征波長篩選方法對建模的影響,，發(fā)現(xiàn)連續(xù)投影算法選出的波長變量最少，所建立的預(yù)測模型效果最好,，建模集校正標(biāo)準(zhǔn)差和預(yù)測集校正標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.00931mg/L和0.02857mg/L,，相對分析誤差為11.2141。在優(yōu)化條件下測得該方法的線性范圍和檢測限分別為0.04~0.92mg/L和0.016mg/L,。對養(yǎng)殖水體和海水進(jìn)行加標(biāo)回收實(shí)驗(yàn),，平均回收率在95.8%~116%之間，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差在2.1%~6.3%之間,。結(jié)果證明了利用水楊酸分光光度法結(jié)合微流控技術(shù)檢測氨氮濃度方法的可行性,。

摘要:準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)魚群計(jì)數(shù)對于水產(chǎn)養(yǎng)殖中的生物量估算、存活率評估,、養(yǎng)殖密度控制和運(yùn)輸銷售管理等有著重要的指導(dǎo)作用,。針對目前魚群計(jì)數(shù)方法難以處理復(fù)雜背景、多尺度魚群圖像的問題,，提出了一種基于多尺度融合與無錨點(diǎn)YOLO v3（Multi-scale fusion and no anchor YOLO v3, MSF-NA-YOLO v3）的魚群計(jì)數(shù)方法,。首先采集多源魚群圖像，構(gòu)建魚群計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)集,，其次采用基于多尺度融合的方法提取魚群圖像特征,，最后基于CenterNet目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)識別出魚群圖像中的魚體目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)魚群計(jì)數(shù),。在真實(shí)的魚群數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試,，計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率為96.26%，召回率為90.65%,，F(xiàn)1值為93.37%,，平均精度均值為90.20%。與基于YOLO v3,、YOLO v4和ResNet+CenterNet的魚群計(jì)數(shù)方法相比,，召回率分別提高了5.80%、1.84%和3.48%,，F(xiàn)1值分別提高了2.26%,、0.33%和1.68%，平均精度均值分別提高了5.96%、1.97%和3.67%,，表明基于本研究方法的計(jì)數(shù)結(jié)果與實(shí)際計(jì)數(shù)結(jié)果相差較小,，綜合性能更好。

摘要:針對現(xiàn)有多目標(biāo)魚體檢測大多針對受控環(huán)境進(jìn)行,，泛化能力有限的問題，提出了一種簡單,、有效的復(fù)雜背景下多目標(biāo)魚體檢測模型,。通過遷移學(xué)習(xí)構(gòu)建基于DRN的特征提取方法，對原始圖像進(jìn)行特征提取,，結(jié)合RPN進(jìn)一步生成候選檢測框,；構(gòu)建基于Faster R-CNN的復(fù)雜背景多目標(biāo)魚體檢測模型。在ImageNet2012數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該模型對復(fù)雜背景下金魚的檢測平均精度達(dá)到89.5%,，遠(yuǎn)高于R-CNN+AlexNet模型,、Faster R-CNN+VGG16模型和Faster R-CNN+ResNet101的檢測精度，表明該模型可以高效精確地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下的多目標(biāo)魚體檢測,。

摘要:為了提高池塘水體中溶解氧含量（DO）預(yù)測精度,，本文提出了一種基于改進(jìn)的天牛須搜索算法(Improved beetle antennae search algorithm, IBAS)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long short-term memory, LSTM)相結(jié)合的溶解氧含量預(yù)測模型。為了降低模型輸入維度,，提高模型計(jì)算效率,，采用皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)分析法得出各因子與溶解氧含量之間的相關(guān)性，提取強(qiáng)關(guān)聯(lián)因子作為模型輸入特征,；為了使天牛須搜索算法(Beetle antennae search algorithm, BAS)在全局搜索和局部搜索中達(dá)到平衡,，提高算法的收斂速度，提出衰減因子指數(shù)遞減策略改進(jìn)天牛須搜索算法,，將衰減因子γ與迭代次數(shù)相聯(lián)系并呈指數(shù)函數(shù)遞減,；通過IBAS優(yōu)化LSTM網(wǎng)絡(luò),，得到最優(yōu)參數(shù)組合策略，建立P-IBAS-LSTM非線性溶解氧含量預(yù)測模型,。并利用該模型對江蘇省宜興市水產(chǎn)養(yǎng)殖研究中心某池塘水體溶解氧含量進(jìn)行驗(yàn)證,，預(yù)測2h后的溶解氧含量。在與常見的7種模型對比中發(fā)現(xiàn),，本文所提出的方法在各項(xiàng)指標(biāo)中都取得了最優(yōu)的性能,，均方誤差(MSE)為0.6442mg2/L2、均方根誤差(RMSE)為0.8026mg/L,、平均絕對誤差(MAE)為0.5306mg/L,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的模型預(yù)測精度更高，泛化性能更強(qiáng),，可以滿足實(shí)際對溶解氧含量準(zhǔn)確預(yù)測的需求,，并為池塘養(yǎng)殖中水質(zhì)預(yù)警控制提供參考。

摘要:針對目前國內(nèi)蝗蟲監(jiān)測主要以人工監(jiān)測為主、監(jiān)測效率低且計(jì)數(shù)不準(zhǔn)確的問題,，以5齡東亞飛蝗為實(shí)驗(yàn)對象，提出了一種蝗蟲視頻計(jì)數(shù)方法K-SSD-F算法,。該方法可以實(shí)時,、連續(xù)、自動監(jiān)測蝗蟲的數(shù)量,。首先利用背景分離法中的KNN算法提取視頻前后幀的時空特征,；然后通過標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練SSD模型，并對視頻進(jìn)行檢測,，提取視頻的靜態(tài)特征,，二者結(jié)合以提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率；最后利用補(bǔ)幀算法識別因姿態(tài)變化導(dǎo)致的漏計(jì)數(shù)的幀,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，蝗蟲識別準(zhǔn)確率為97%，召回率為89%,，平均檢測精度（mAP）為88.94%,，F(xiàn)1值為92.82%,，且檢測速度達(dá)到了19.78f/s。本文方法具有較好的魯棒性,，可以實(shí)現(xiàn)蝗蟲的實(shí)時和自動計(jì)數(shù),，其精度優(yōu)于其他模型，也可為其他種類的昆蟲自動識別計(jì)數(shù)提供理論基礎(chǔ),。

摘要:目前奶牛體況評分主要為人工，但受人工主觀性影響,，評分結(jié)果的可靠性較差,，評定過程耗時費(fèi)力，嚴(yán)重依賴于評估人員的經(jīng)驗(yàn),，基于計(jì)算機(jī)視覺的奶牛體況評分研究逐漸成為研究熱點(diǎn),。奶牛體況評分的發(fā)展主要經(jīng)歷了人工評分階段、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)階段和深度學(xué)習(xí)階段,，后兩者又可細(xì)分為2D領(lǐng)域和3D領(lǐng)域的研究,。當(dāng)前基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的奶牛體況評分方法主要存在依賴于人工標(biāo)記的問題，單純地改進(jìn)降維,、提取特征的方法,，只能在特定的情況得到提高，使用場景局限,，且效果提升有限,。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，研究者們開始對不需要人工標(biāo)記特征的方法進(jìn)行探索,。深度學(xué)習(xí)與3D技術(shù)的使用使得自動體況評分的精度有了進(jìn)一步的提升,，但在實(shí)際生產(chǎn)中，為滿足奶牛不同生長階段營養(yǎng)管理需求,，奶牛體況值與理想值差應(yīng)始終維持在±0.25以內(nèi),，現(xiàn)有自動評分系統(tǒng)的精度與實(shí)際養(yǎng)殖管理的理想標(biāo)準(zhǔn)仍具有一定差距。本文通過文獻(xiàn)分析,，對當(dāng)前利用計(jì)算機(jī)視覺的奶牛體況評分的研究熱點(diǎn)和理論進(jìn)行總結(jié)研究,，提出潛在的研究方向,。

摘要:針對利用熱紅外技術(shù)檢測奶牛乳房炎精度低的問題,，提出了一種改進(jìn)YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自動檢測方法，構(gòu)建了自動檢測奶牛關(guān)鍵部位模型,。改進(jìn)YOLO v3-tiny算法以YOLO v3-tiny為基礎(chǔ),，首先在卷積層與池化層之間加入殘差網(wǎng)絡(luò)，增加網(wǎng)絡(luò)深度,，進(jìn)行深層次地特征提取,、高精度地檢測分類；其次在網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵位置加入了壓縮激勵（Squeeze and excitation, SE）注意力模塊,，強(qiáng)化有效特征,，增強(qiáng)特征圖的表現(xiàn)能力；最后比較了激活函數(shù)ReLU,、Leaky ReLU與Swish的性能,，發(fā)現(xiàn)激活函數(shù)Swish優(yōu)于激活函數(shù)ReLU和Leaky ReLU，故將網(wǎng)絡(luò)模型主干部分卷積層中的激活函數(shù)更改為Swish激活函數(shù),。改進(jìn)后的奶牛關(guān)鍵部位檢測模型檢測結(jié)果準(zhǔn)確率為94.8%,，召回率為97.5%，平均檢測精度為97.9%,，F(xiàn)1值為96.1%,，與傳統(tǒng)模型相比，準(zhǔn)確率提高了9.9個百分點(diǎn),，召回率提高了1.7個百分點(diǎn)，平均檢測精度提高了2.2個百分點(diǎn),，F(xiàn)1值提高了6.2個百分點(diǎn),，性能指標(biāo)均優(yōu)于YOLO v3-tiny模型，滿足實(shí)時檢測的要求,。使用該目標(biāo)檢測算法進(jìn)行奶牛乳房炎檢測試驗(yàn),，將獲得的溫差與溫度閾值比較，判定奶牛乳房炎的發(fā)病情況,，并以體細(xì)胞計(jì)數(shù)法進(jìn)行驗(yàn)證,。結(jié)果表明,，奶牛乳房炎檢測精度可達(dá)77.3%。證明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)奶牛關(guān)鍵部位的精準(zhǔn)定位并應(yīng)用于奶牛乳房炎檢測,。

摘要:基于熱紅外視頻的生豬體溫實(shí)時檢測過程中,，針對生豬頭部姿態(tài)多變不能準(zhǔn)確檢測耳根溫度的問題,，提出了一種生豬耳根溫度精準(zhǔn)檢測方法。首先,，根據(jù)生豬頭部運(yùn)動軌跡數(shù)據(jù),，對飼喂欄通道進(jìn)行最佳耳根測溫區(qū)域劃分；然后,，提出了一種位置偏移算法,，檢測最佳耳根測溫區(qū)域中的頭部姿態(tài)端正幀（Head posture correct frame，HPCF）,；最后,，構(gòu)建了基于YOLO v4的生豬頭部和耳根檢測模型，對生豬頭部和耳根區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)定位,，實(shí)現(xiàn)了HPCF的自動檢測,，分別提取HPCF的左、右耳根檢測框內(nèi)的最高溫度作為各自的耳根溫度,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，基于YOLO v4模型的平均檢測精度(mAP)達(dá)到93.15%，頭部和耳根定位精準(zhǔn),；HPCF檢測準(zhǔn)確率為91.33%,；將算法提取的耳根溫度和手動提取的耳根溫度進(jìn)行比較，分析結(jié)果表明,，對于測試的HPCF中的左右耳根溫度,，誤差在0.3℃以內(nèi)的測試圖像分別占97％和98％。上述研究結(jié)果可為生豬體溫異常實(shí)時監(jiān)測與預(yù)警提供技術(shù)手段,。

摘要:為了提高生豬頭部在線檢測的實(shí)時性，實(shí)現(xiàn)基于熱紅外視頻的生豬耳根體表溫度在線監(jiān)測,，提出一種基于最優(yōu)步長的生豬頭部快速檢測方法,。首先在生豬頭部左右兩側(cè)的可能運(yùn)動區(qū)域，設(shè)計(jì)5條動態(tài)掃描線,，從通道入口開始掃描頭部的運(yùn)動狀態(tài),。在生豬頭部左右兩側(cè)可能的運(yùn)動區(qū)域，沿水平方向分別設(shè)計(jì)生豬頭部檢測框的左邊線和右邊線,。在生豬頭部前側(cè)可能的運(yùn)動區(qū)域,，沿垂直方向依次設(shè)置了生豬頭部檢測框的下框動態(tài)掃描邊線、垂直區(qū)間動態(tài)掃描線和垂直區(qū)間動態(tài)掃描線的下限線,；其次,，當(dāng)生豬進(jìn)入通道時，將高溫閾值分別與左邊線和右邊線的溫度進(jìn)行比較,，計(jì)算左框和右框的動態(tài)掃描線是否需要水平平移,，進(jìn)而確定生豬頭部檢測框體左邊線和右邊線的位置；最后,，將高溫閾值與垂直區(qū)間動態(tài)掃描線的溫度進(jìn)行比較,，計(jì)算出最優(yōu)垂直移動步長，進(jìn)而分別確定生豬頭部檢測框體上邊線和下邊線的位置,，實(shí)現(xiàn)基于最優(yōu)步長的頭部快速檢測,。利用采集到的40頭生豬視頻數(shù)據(jù)，在Matlab及C#平臺上進(jìn)行了測試,，并與骨架掃描策略,、壓縮感知、核相關(guān)濾波等方法進(jìn)行對比分析,。結(jié)果表明,，本文方法檢測平均幀速分別比骨架掃描策略、壓縮感知方法提高了74.4%和54.1%,，檢測精度比壓縮感知,、核相關(guān)濾波分別提高了11.03、13.82個百分點(diǎn),，耳根溫度平均誤差為0.235℃。

摘要:針對離子選擇電極預(yù)測土壤硝態(tài)氮濃度易受土壤懸液組分影響的問題,，以提高離子選擇電極預(yù)測土壤硝態(tài)氮濃度精準(zhǔn)度為目標(biāo),，探討了Nernst、SAM,、BP-ANN 3種模型的濃度預(yù)測性能,。開展標(biāo)準(zhǔn)溶液檢測實(shí)驗(yàn)，預(yù)判3個模型的預(yù)測性能,，結(jié)合田間玉米監(jiān)測實(shí)驗(yàn)和盆栽粉冠番茄監(jiān)測實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證樣本實(shí)驗(yàn)結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，3個模型的預(yù)測結(jié)果與樣本真值均具有較好的一致性,。其中,，SAM模型的濃度預(yù)測結(jié)果最為精確，其決定系數(shù)均不小于0.9,，且MAE,、MRE、RMSE分別為2.03~5.08mg/L,、0.64%~8.79%,、2.21~5.49mg/L。SAM濃度預(yù)測模型具有精度較高,、抗干擾性好的特點(diǎn),，對基于ISE的土壤硝態(tài)氮原位檢測具有一定的參考價(jià)值。

摘要:為對冬小麥作物-土壤全氮含量進(jìn)行一體化監(jiān)測，提出一種基于改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法(Improved grey wolf optimization algorithm,，IGWO)的冬小麥作物-土壤全氮含量共同冠層高光譜特征波長選擇方法,。以河南省漯河市郾城區(qū)的40塊拔節(jié)期冬小麥農(nóng)田為研究區(qū)，通過采集冬小麥冠層反射光譜,，結(jié)合實(shí)驗(yàn)室測定精確全氮含量,，利用IGWO算法選擇冬小麥作物-土壤共同特征波長。結(jié)果表明,，相較于遺傳算法(Genetic algorithm,，GA)等其他仿生學(xué)優(yōu)化算法，改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法可以選擇冬小麥作物-土壤共同冠層反射光譜特征波長,。在隨機(jī)森林(Random forest,，RF)回歸模型下，冬小麥作物和土壤全氮含量測試集的決定系數(shù)(Coefficient of determination,，R 2)分別為0.7888和0.7534,。與其他仿生學(xué)算法相比，IGWO選擇的特征波長405,、495,、582、731,、808nm預(yù)測性能最佳,，能夠有效利用全譜信息且符合冬小麥生理特征。改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法能夠選擇冬小麥作物-土壤共同的冠層反射光譜特征波長,，實(shí)現(xiàn)對冬小麥作物-土壤全氮含量的較高精度估計(jì),，可作為估測田間冬小麥作物-土壤全氮含量的有效途徑。

摘要:為了提高農(nóng)田土壤-作物全氮一體化檢測精度,，以冬小麥冠層光譜為研究對象，定量分析了4種數(shù)據(jù)降維方法（保持鄰域嵌入法（NPE）,、t分布隨機(jī)近鄰嵌入法（t-SNE）,、拉普拉斯映射法（LE）和局部線性嵌入法（LLE））在冠層光譜特征提取及作物,、土壤全氮含量檢測精度。分別采集了豫麥49-198,、周麥27,、矮抗58和西農(nóng)509等4個品種的冬小麥在4個施氮水平下的作物冠層光譜反射率以及對應(yīng)的作物、土壤全氮含量,。選取波段400~900nm的可見光與部分近紅外波段分別進(jìn)行NPE、t-SNE,、LE以及LLE數(shù)據(jù)降維處理,，隨后在4組降維特征的基礎(chǔ)上，建立了隨機(jī)森林回歸模型,。對比全譜信息以及4組降維特征在作物,、土壤全氮含量的預(yù)測性能表明，利用LLE-RF混合方法取得了最優(yōu)的氮素預(yù)測效果,，作物全氮含量預(yù)測決定系數(shù)R2v為0.9150,，預(yù)測均方根誤差（RMSEP）為0.2212mg/kg；土壤全氮含量預(yù)測決定系數(shù)R2v為0.8009,； RMSEP僅為0.0085mg/kg,，均優(yōu)于原始全譜數(shù)據(jù)以及其他3組降維特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，利用LLE降維后得到的特征光譜信息可有效地表征作物全氮含量以及土壤全氮含量,。

摘要:針對高光譜技術(shù)應(yīng)用于土壤養(yǎng)分定量檢測中忽略彩色圖像外部特征與土壤養(yǎng)分的內(nèi)在關(guān)系的問題,，結(jié)合土壤的光譜信息與圖像特征構(gòu)建一種圖譜特征融合的土壤全氮含量預(yù)測模型,，探究圖譜特征融合對于土壤全氮含量的預(yù)測能力。通過實(shí)驗(yàn)室高光譜成像儀獲取土壤樣品的高光譜圖像,，從高光譜圖像提取土壤的光譜信息與圖像特征,。使用無信息變量消除算法（Uniformative variable elimination，UVE）和競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣算法（Competitive adaptive reweighted sampling,，CARS）的聯(lián)合算法對光譜信息進(jìn)行特征波長的選擇,，選擇后的特征波長作為土壤光譜信息,；通過相關(guān)性分析選擇與土壤全氮含量相關(guān)性較高的圖像特征。將CatBoost（Categorical Boosting）算法應(yīng)用到土壤全氮含量預(yù)測中，分別對基于單一光譜信息,、單一圖像特征和圖譜特征融合對土壤全氮含量進(jìn)行預(yù)測并比較,。結(jié)果表明，UVE-CARS聯(lián)合算法選取的特征波長為942,、1045、1199,、1305,、1449、1536,、1600nm,，與含氮基團(tuán)的倍頻吸收相吻合。與土壤全氮含量相關(guān)性較高的圖像特征為角二階矩,、能量,、慣性矩、灰度均值和熵,。通過CatBoost算法建立的基于單一光譜信息特征波長的模型最終預(yù)測土壤全氮含量R 2為0.8329,，RMSE為0.2033g/kg；基于圖像特征建立的模型最終預(yù)測土壤全氮含量R 2為0.8017,，RMSE為0.2197g/kg,；基于圖譜特征融合建立的模型最終預(yù)測土壤全氮含量R 2為0.8668，RMSE為0.1602g/kg,，預(yù)測精度均高于單一光譜特征和單一圖像特征的預(yù)測精度,，與基于單一光譜特征和單一圖像特征相比，基于高光譜圖譜特征融合的土壤全氮含量預(yù)測模型效果較好,，為土壤全氮含量的預(yù)測研究提出一種新的方法,。

摘要:為快速無損獲取土壤有機(jī)質(zhì)含量信息,，基于光譜學(xué)原理設(shè)計(jì)了一款便攜式土壤有機(jī)質(zhì)含量檢測儀,。檢測儀主要由機(jī)械部分、光路系統(tǒng)和控制部分組成,，其中機(jī)械部分為檢測儀提供平臺支撐,，光路部分由光源、藍(lán)寶石玻璃,、濾光片和光電探測器組成,，控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對土壤測量信號的采集和處理。便攜式土壤有機(jī)質(zhì)檢測儀工作時,，光源發(fā)出光照射到待測土壤表面,，漫反射光經(jīng)過濾光片濾波后由光電轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)光信號轉(zhuǎn)換成電信號，再經(jīng)信號處理單元計(jì)算出各個敏感波長處的反射率,，通過測量光譜反射率檢測土壤有機(jī)質(zhì)含量。采集了北京市中國農(nóng)業(yè)大學(xué)上莊實(shí)驗(yàn)站土壤的光譜數(shù)據(jù)和土壤有機(jī)質(zhì)含量實(shí)測值,，經(jīng)過光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理后,，對比了CARS、MCUVE,、MWPLS和隨機(jī)蛙跳4種波長篩選算法對土壤光譜的處理結(jié)果,，建立了土壤有機(jī)質(zhì)含量的偏最小二乘和隨機(jī)森林預(yù)測模型。結(jié)果表明,，基于CARS算法挑選出的4個特征波長建立的隨機(jī)森林模型預(yù)測精度最好,，建模集R 2為0.923，預(yù)測集R 2為0.888,。將CARS-RF模型嵌入有機(jī)質(zhì)檢測儀系統(tǒng),，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明檢測儀測量值與標(biāo)準(zhǔn)值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.891。開發(fā)的檢測儀精度較高,，可以實(shí)現(xiàn)快速檢測土壤有機(jī)質(zhì)含量,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于樹莓派的表層土壤容重檢測系統(tǒng)，利用易于獲取的土壤表面圖像特征對表層土壤容重進(jìn)行預(yù)測,。提取圖像的Tamura紋理特征以及圖像的分形維數(shù)特征,。經(jīng)過驗(yàn)證,，Tamura 紋理特征中的粗糙度、對比度,、方向度以及圖像分形維數(shù)特征與土壤容重的相關(guān)性較高,，相關(guān)系數(shù)分別為-0.754、-0.799,、-0.806,、-0.849，因而選用這4個參數(shù)作為預(yù)測模型輸入,。分別采用SVM回歸模型和GRNN回歸模型以及基于SVM,、GRNN的Bagging集成模型對土壤容重進(jìn)行預(yù)測?；赟VM,、GRNN的Bagging集成模型預(yù)測結(jié)果同環(huán)刀法得到的結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析，決定系數(shù)R 2達(dá)到0.8641,，預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差（MAE）達(dá)到了0.0316g/cm 3,，相對單一SVM回歸模型和單一GRNN回歸模型具有更好的預(yù)測結(jié)果?；跇漭傻霓r(nóng)田表土層土壤容重檢測系統(tǒng)的田間實(shí)時測量結(jié)果顯示測量的平均絕對誤差（MAE）為0.0412g/cm 3,，滿足了田間精準(zhǔn)、快速檢測的要求,。

摘要:針對基于電流-電壓四端法的車載式土壤電導(dǎo)率測量系統(tǒng)激勵源會隨著土壤負(fù)載的變化而波動,，從而影響測量結(jié)果的問題,，采用波形標(biāo)準(zhǔn)、抗干擾能力強(qiáng)的可調(diào)頻,、調(diào)幅數(shù)字信號發(fā)生器代替普通激勵源,，通過探究信號發(fā)生器不同頻率、幅值對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,，進(jìn)而找到最適合車載式測量系統(tǒng)的頻率與幅值,。為減少大田復(fù)雜環(huán)境對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，實(shí)驗(yàn)分為實(shí)驗(yàn)室探究性實(shí)驗(yàn)和大田驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn),。實(shí)驗(yàn)室探究性實(shí)驗(yàn)設(shè)置5個幅值和20個頻率進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，通過分析60組樣本的6000組實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)可知,，同頻率下幅值越大實(shí)驗(yàn)效果越好，最佳幅值為10V,；同幅值下隨著頻率的增加土壤電導(dǎo)率呈現(xiàn)先增加后減小的拋物線趨勢,，幅值10V、頻率100Hz梯度下土壤電導(dǎo)率測量值和參考值決定系數(shù)R 2達(dá)到0.9505,，實(shí)驗(yàn)效果最佳,。大田驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)最佳幅值仍為10V，但由于土壤負(fù)載隨著電極間距的變大而變大,，大田驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)最佳頻率變?yōu)?kHz,，幅值10V、頻率1kHz梯度下電導(dǎo)率測量值和參考值R 2為0.8484,，為最佳實(shí)驗(yàn)效果,。

摘要:鎂離子(Mg 2+)是植物光合,、呼吸及遺傳物質(zhì)合成等重要生理過程的必需營養(yǎng)元素,，準(zhǔn)確檢測無土栽培營養(yǎng)液中Mg 2+含量對作物生產(chǎn)調(diào)控具有重要意義。Mg 2+熒光探針材料合成復(fù)雜且易受鈣離子(Ca 2+),、鋅離子(Zn 2+)干擾,。本研究采用水楊醛熒光探針開展了營養(yǎng)液Mg 2+檢測，系統(tǒng)測定了該分子探針的靈敏性,、選擇性,、抗干擾性，并通過加標(biāo)回收率結(jié)果證明了水楊醛熒光探針測定的重復(fù)性,。試驗(yàn)結(jié)果表明：在Mg 2+濃度0~800μmol/L范圍內(nèi),，水楊醛探針熒光響應(yīng)強(qiáng)度線性良好，決定系數(shù)達(dá)到0.999,，響應(yīng)時間約為2min,，可實(shí)現(xiàn)對溶液中Mg 2+的快速測定；探針對Mg 2+的選擇性良好,，等濃度Ca 2+,、Zn 2+熒光響應(yīng)強(qiáng)度同比增長系數(shù)僅為Mg 2+強(qiáng)度的2.5%、9.1%,。同時,，探針具有較好的抗干擾性,，Ca 2+、Zn 2+與Mg 2+等量共存,，較單一Mg 2+溶液水楊醛熒光探針測定熒光強(qiáng)度同比增長系數(shù)在-0.004~0.009之間,，上下波動小于0.01。Ba 2+,、Cu 2+,、Mn 2+、Fe 2+,、Fe 3+對水楊醛探針存在熒光猝滅影響,；實(shí)際樣本的加標(biāo)回收率為99%~104.9%，較離子色譜法測定結(jié)果的相對誤差不大于1.33%,，RMSE為5.78mol/L,。本研究初步驗(yàn)證了水楊醛熒光探針用于營養(yǎng)液Mg 2+檢測的可行性。

摘要:我國在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中仍然使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式,，造成大量人力物力浪費(fèi)的同時，也不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展,。遠(yuǎn)程控制技術(shù)能夠自動,、高效、精確地控制終端設(shè)備,，從而將人力從傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式中解放出來,，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有十分重要的作用。因此,，將現(xiàn)代工業(yè)控制技術(shù),、無線通信技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，不僅能改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理模式,，也可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,，有助于將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)變?yōu)橹腔坜r(nóng)業(yè)。通過對國內(nèi)外農(nóng)業(yè)中應(yīng)用遠(yuǎn)程控制技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行綜述，并分析和總結(jié)了當(dāng)前農(nóng)業(yè)中所使用遠(yuǎn)程控制技術(shù)存在的問題,，同時,，歸納總結(jié)了ZigBee、WiFi,、LoRa,、NB-IoT、5G等通信技術(shù)中存在的問題和解決方案,，最后指出5G技術(shù)縮短了數(shù)據(jù)獲取,、傳輸?shù)臅r間，擴(kuò)大了數(shù)據(jù)采集的空間,，將5G技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程控制中是未來研究方向,，即利用傳感器等技術(shù)采集數(shù)據(jù)信息，通過5G網(wǎng)絡(luò)上傳到服務(wù)器或云端,，并對其進(jìn)行分析處理,，從而做出正確的決策。

摘要:為滿足對異步電機(jī)暫穩(wěn)態(tài)過程準(zhǔn)確、快速仿真的需要,，提出了一種基于移頻理論的多模式voltage-behind-reactance (VBR)異步電機(jī)仿真模型,。首先,，基于希爾伯特變換,，將電氣信號轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的解析信號；其次,，進(jìn)一步引入移頻變換技術(shù),，分別構(gòu)建多尺度VBR與近似VBR異步電機(jī)移頻仿真模型。最后,，通過不同的移動頻率和不同的VBR模型之間的切換,，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的多時間尺度暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)過程仿真,。當(dāng)移動頻率等于零時,，該模型與傳統(tǒng)電磁暫態(tài)近似VBR電機(jī)模型等價(jià)，可刻畫高頻暫態(tài)過程,，且電機(jī)模型具有恒定阻抗矩陣,，大幅度提升了仿真效率,；當(dāng)移動頻率等于系統(tǒng)基波頻率時，采用多尺度VBR移頻暫態(tài)模型,，模型可使用大步長仿真,，獲得低頻暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)的包絡(luò)曲線。仿真結(jié)果表明,，所提出的模型可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確和高效的異步電機(jī)多時間尺度暫態(tài)與穩(wěn)態(tài)仿真,。

摘要:針對我國農(nóng)村綜合能源建設(shè)無法照搬城市能源結(jié)構(gòu)的問題,，結(jié)合光伏扶貧和農(nóng)村沼氣循環(huán)利用模式，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)出融合農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展特色的農(nóng)村綜合能源站,，并提出優(yōu)化配置方法,。該模型綜合考慮光伏扶貧、沼氣循環(huán)利用成本,、收益和農(nóng)村能源站電,、熱、冷約束,，對燃?xì)廨啓C(jī),、燃?xì)忮仩t、電制冷機(jī),、儲能裝置等裝置容量進(jìn)行優(yōu)化配置,。以北方某貧困村為研究對象，利用當(dāng)?shù)毓夥鲐氄咧С旨吧镔|(zhì)資源豐富特點(diǎn),，對其農(nóng)村綜合能源站設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化配置,，分析了基于光伏扶貧的農(nóng)村綜合能源站的收益。算例分析表明,，本文提出的農(nóng)村綜合能源站優(yōu)化配置結(jié)果合理有效,，為未來農(nóng)村綜合能源規(guī)劃及綠色產(chǎn)業(yè)扶貧提供理論和技術(shù)支持。

摘要:隨著高滲透率分布式電源與電動汽車的接入,，智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)日趨復(fù)雜多變，呈現(xiàn)常態(tài)化的不確定性與波動性,，對協(xié)調(diào)優(yōu)化控制提出了更高的要求,。針對分布式電源隨機(jī)性出力制約其消納與利用、電動汽車無序充電加劇尖峰負(fù)荷等問題,，根據(jù)分布式電源出力與負(fù)荷預(yù)測結(jié)果,，提出了一種計(jì)及電動汽車有序充電的智能配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化控制方法。該方法主要對響應(yīng)分時電價(jià)的電動汽車的充電時間,、充電順序與充電位置進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化,，高效匹配分布式電源的隨機(jī)性、波動性出力,。綜合考慮分布式電源消納,、負(fù)荷峰谷差與峰負(fù)荷、電動汽車用戶的充電成本與充電滿意度,，構(gòu)建了多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型,，并采用粒子群-非支配排序遺傳混合優(yōu)化算法進(jìn)行求解。算例分析結(jié)果表明,，所提模型與方法能夠有效減少EV用戶充電成本,、提升EV用戶充電滿意度、促進(jìn)DG消納,、削峰填谷以及降低網(wǎng)損,。

摘要:作為一種能夠精準(zhǔn)分析用戶特征、描繪用戶行為的數(shù)據(jù)分析工具,，用戶畫像技術(shù)近年來受到廣泛關(guān)注,。本文首先闡述了用戶畫像的基本概念和特征，綜述了用戶畫像構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)的國內(nèi)外研究進(jìn)展，并分析比較了不同技術(shù)的特性和優(yōu)缺點(diǎn),。然后對用戶畫像技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究進(jìn)行了系統(tǒng)分析,，包括農(nóng)戶特征描述、農(nóng)業(yè)服務(wù)的個性化推薦,、農(nóng)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷和農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理決策支持等多方面,。最后，總結(jié)了當(dāng)前用戶畫像技術(shù)存在的問題,，并對未來研究的趨勢及用戶畫像技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望,。

摘要:為解決傳統(tǒng)兔舍環(huán)境參數(shù)預(yù)測方法忽略環(huán)境參數(shù)間耦合關(guān)系的問題,，提出了基于LSTM的Seq2Seq兔舍環(huán)境多參數(shù)關(guān)聯(lián)序列預(yù)測模型,。在建模過程中，使用雙層LSTM作為Seq2Seq結(jié)構(gòu)的編碼器和解碼器,，以提高環(huán)境參數(shù)預(yù)測模型的表征能力及預(yù)測精度,，而Seq2Seq結(jié)構(gòu)不僅能夠有效提取兔舍環(huán)境參數(shù)序列自身時間相關(guān)性，還能夠挖掘參數(shù)間的耦合關(guān)系,。利用該模型對浙江省嵊州市某兔場兔舍環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)及預(yù)測,。結(jié)果顯示，該兔舍環(huán)境多參數(shù)預(yù)測模型取得了良好的預(yù)測性能,，分別與標(biāo)準(zhǔn)LSTM,、標(biāo)準(zhǔn)SVR模型對比分析，溫度預(yù)測精度分別提高28.41%和48.60%,，相對濕度預(yù)測精度分別提高9.84%和56.08%,，二氧化碳濃度預(yù)測精度分別提高5.39%和11.19%。表明所提出的兔舍環(huán)境多參數(shù)預(yù)測模型能夠充分挖掘關(guān)聯(lián)環(huán)境參數(shù)序列間的耦合關(guān)系,，滿足兔舍環(huán)境數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測的需要,。

摘要:針對智慧溫室科普中幻燈片講解對知識的傳達(dá)不直觀，實(shí)地參觀的成本高昂,，并且這兩種方案中智慧溫室控制系統(tǒng)的人機(jī)交互界面缺乏吸引力問題,，設(shè)計(jì)了基于虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）的智慧溫室科普系統(tǒng),。該系統(tǒng)集溫室大棚三維場景展示、溫室設(shè)備三維仿真,、溫室設(shè)備交互功能于一體,，采用4層軟件架構(gòu)體系：模型層、Unity3D服務(wù)層,、業(yè)務(wù)邏輯層和表現(xiàn)層,。進(jìn)行了虛擬現(xiàn)實(shí)科普和幻燈片科普的對比實(shí)驗(yàn)，通過事后問卷調(diào)查法對比了兩種方案的科普效果,，同時對科普系統(tǒng)進(jìn)行了可用性評估,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，使用虛擬現(xiàn)實(shí)的體驗(yàn)者中,，100%的體驗(yàn)者認(rèn)為自己在學(xué)習(xí)過程中保持專注,，93.3%的體驗(yàn)者相比幻燈片講解更喜歡虛擬現(xiàn)實(shí)，33.3%的體驗(yàn)者認(rèn)為自己有強(qiáng)烈的知識獲得感,，并且他們客觀題的平均得分比使用幻燈片的體驗(yàn)者高13.96%,。以上結(jié)果表明虛擬現(xiàn)實(shí)科普系統(tǒng)具有較高的可用性。

摘要:為研究溫室內(nèi)光照及空氣溫濕度的變化趨勢,，指導(dǎo)溫室作物生產(chǎn),，以下沉式日光溫室為研究對象，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)光照強(qiáng)度與空氣溫濕度的實(shí)時采集,，分析在夏季日光溫室內(nèi)部光照強(qiáng)度及空氣溫濕度的變化趨勢,，得到靠近溫室內(nèi)南側(cè)測點(diǎn)（S）、北墻測點(diǎn)（N）,、東側(cè)測點(diǎn)（E）,、西側(cè)測點(diǎn)（W）、中部測點(diǎn)（M）與室外測點(diǎn)（O）的光照強(qiáng)度變化趨勢,，以及溫室跨度1/2截面內(nèi)不同位置處的空氣溫濕度變化特征,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，夏季晴朗天氣下,，溫室內(nèi)外日間平均光照強(qiáng)度由大到小依次為O（68267lx）,、S（53359lx）、M（44770lx）,、W（44141lx）,、N（38907lx）、E（28615lx）,，南北方向光照環(huán)境較東西兩側(cè)光照環(huán)境更為接近,，溫室內(nèi)日間平均溫度高于35℃，日間平均相對濕度低于50%,，不利于作物生長,。夏季陰天時，溫室內(nèi)整體光照較弱,，溫室整體溫,、光、濕環(huán)境較晴朗天氣下均勻,，靠近北墻區(qū)域的光照明顯不足（日間平均光強(qiáng)7985lx）,。

摘要:針對目前傳統(tǒng)溫室當(dāng)中仍然存在著遠(yuǎn)程操作困難,、數(shù)據(jù)采集需要人工干預(yù),、智慧化程度低等問題，構(gòu)建了以邊緣計(jì)算為基礎(chǔ)的智慧化邊緣Mesh傳感網(wǎng),，并提出一種基于改進(jìn)LEACH算法的溫室溫濕度傳感網(wǎng)簇頭選舉方法,。利用ESP8266-12F型無線模塊、NodeMCU型物聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)展板和DHT-11型溫濕度傳感器組建了溫濕度傳感節(jié)點(diǎn)并開發(fā)了自動化數(shù)據(jù)采集算法,，基于ESP8266-12F型無線模塊構(gòu)建了邊緣無線Mesh傳感網(wǎng),，實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)之間的自動化組網(wǎng)。針對中心路由器多節(jié)點(diǎn)負(fù)載消耗大以及信號傳輸速率低等問題提出了一種基于中心路由器RSSI值劃分網(wǎng)絡(luò)的方法,，提升了網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率,，在此基礎(chǔ)之上改進(jìn)了 LEACH算法，設(shè)計(jì)了一種適用于溫室溫濕度Mesh傳感網(wǎng)的Sink簇頭選舉方法,，以均衡網(wǎng)絡(luò)整體的能量效率,。仿真結(jié)果表明，當(dāng)初始簇頭概率為0.1時,，原始LEACH算法在中心位置出現(xiàn)簇頭的概率為10.86%,；應(yīng)用權(quán)重k=1改進(jìn)LEACH算法在中心位置出現(xiàn)簇頭的概率為17.42%,；應(yīng)用權(quán)重k=2改進(jìn)LEACH算法在中心位置出現(xiàn)簇頭的概率為24.96%。

摘要:為預(yù)測溫室番茄水分脅迫程度，利用傳感器獲取溫室內(nèi)部環(huán)境信息,，包括空氣溫度(Ta),、空氣相對濕度（Rh）、基質(zhì)濕度（Hs）,、光照強(qiáng)度(Li),、二氧化碳濃度(CO2)和基質(zhì)溫度（Ts），通過氣象站獲取溫室外部環(huán)境信息,，包括風(fēng)速(Ws),、室外相對濕度(Rho)和室外空氣溫度(Tao)。根據(jù)以上9個參數(shù)建立基于布谷鳥搜索優(yōu)化CatBoost（CS-CatBoost）的溫室番茄水分脅迫指數(shù)（CWSI）預(yù)測模型,。通過梯度提升算法計(jì)算特征權(quán)重并進(jìn)行篩選,，對比不同輸入特征數(shù)量下CS-CatBoost算法的性能。同時,，與原CatBoost模型,、CS-LightGBM模型和CS-RF模型進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,，當(dāng)模型的輸入?yún)?shù)數(shù)量為7時,，CS-CatBoost與CatBoost、CS-LightGBM,、CS-RF相比,，RMSE降低了0.0123、0.0118和0.0311,，MAE下降了0.0066,、0.0075和0.0208，MAPE下降了0.963,、1.1232和3.0892,，R 2則提高了0.0177、0.0165和0.0767,。在模型輸入?yún)?shù)數(shù)量為其他值時,，CS-CatBoost模型的預(yù)測能力均優(yōu)于其他3種模型,。該研究證明了CS-CatBoost模型擁有較好的預(yù)測能力與泛化能力，可為溫室番茄種植的水分脅迫程度分析提供一種新的策略,，從而提高農(nóng)業(yè)水資源的利用效率,。

摘要:針對現(xiàn)有滾筒篩分設(shè)備應(yīng)用在堆肥行業(yè)中部件易損耗、篩分效率低且能耗高等問題,，設(shè)計(jì)了一種滾筒式堆肥物料篩分機(jī),，設(shè)計(jì)了新型傳動方式，增設(shè)了清篩裝置,。構(gòu)建了滾筒篩分機(jī)物料顆粒運(yùn)動數(shù)學(xué)模型,，確定了關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)參數(shù)，對影響篩分機(jī)工作性能的主要因素進(jìn)行了試驗(yàn)和分析,。以滾筒篩分機(jī)的喂料量,、滾筒轉(zhuǎn)速和滾筒傾角為試驗(yàn)因素，基于最優(yōu)篩分效果,，采用三因素五水平試驗(yàn),，分析篩分效率和功耗的最佳參數(shù)組合。結(jié)果表明：當(dāng)喂料量39.6t/h,、滾筒轉(zhuǎn)速12.4r/min,、滾筒傾角5.6°時，滾筒篩分機(jī)篩分效果最佳,，篩分效率為96%,，功耗為2.55kW。通過工廠試驗(yàn)驗(yàn)證,，在最優(yōu)參數(shù)組合條件下,，篩分效率為95%，功耗為2.69kW,，與模型預(yù)測結(jié)果的相對誤差為1.1%和5.5%,，滿足物料篩分質(zhì)量要求,。

摘要:針對牛糞好氧發(fā)酵生產(chǎn)生物有機(jī)肥過程中,，由于工藝參數(shù)不當(dāng)造成的發(fā)酵周期長,、肥料質(zhì)量差及秸稈資源短缺等問題，以牛糞和核桃果枝為原料,，以C/N比,、菌劑類型、翻堆間隔時間為試驗(yàn)因素,，以發(fā)芽指數(shù),、有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)、總養(yǎng)分質(zhì)量分?jǐn)?shù)為試驗(yàn)指標(biāo),，在大量單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,，選取較優(yōu)的水平開展多因素正交試驗(yàn)，確定了最優(yōu)工藝組合,。試驗(yàn)結(jié)果表明,，當(dāng)C/N比為25，菌劑選用菌劑2,翻堆間隔時間為4d時,，牛糞好氧發(fā)酵的升溫速度快,，高溫維持時間長，發(fā)酵周期短,，發(fā)酵所得的生物有機(jī)肥產(chǎn)品的腐熟度高,，有效活菌數(shù)（cfu）達(dá)到2×108個/g，總養(yǎng)分質(zhì)量分?jǐn)?shù)為14.86%,，發(fā)芽指數(shù)可達(dá)96.6%,。

摘要:針對對蝦前處理的定向環(huán)節(jié)依賴人工操作、未實(shí)現(xiàn)自動化作業(yè)的問題,，以南美白對蝦為研究對象,，提出了一種分流式腹背定向方法。該定向方法基于對蝦腹背輪廓曲線斜率差異的特征判斷腹背朝向,，然后通過分選的方式實(shí)現(xiàn)腹部朝前和背部朝前兩類對蝦的分流,，達(dá)到腹背定向的目的。理論分析表明,，采用雙行光電檢測的方法可以判斷對蝦的腹背朝向,，通過控制對蝦的輸送間隙可以分選對蝦,，最終實(shí)現(xiàn)對蝦的腹背分流定向,。根據(jù)腹背定向方法，設(shè)計(jì)了對蝦腹背定向系統(tǒng),，完成了系統(tǒng)的硬件搭建與軟件開發(fā),。系統(tǒng)硬件主要由光電對射傳感器、輸入輸出模塊,、計(jì)算機(jī)和分流機(jī)構(gòu)組成,。試驗(yàn)結(jié)果表明，針對大型規(guī)格和中型規(guī)格對蝦,，定向系統(tǒng)的平均檢測正確率分別為96.9%和98.8%,，定向系統(tǒng)的平均定向成功率分別為95.4%和97.5%。

摘要:針對目前輥軸式對蝦剝殼機(jī)存在的物料規(guī)格適應(yīng)性差,、自動化程度不高等問題，研究了基于機(jī)器視覺技術(shù)的物料信息檢測方法和設(shè)備運(yùn)行參數(shù)控制技術(shù)，設(shè)計(jì)了輥軸式對蝦剝殼機(jī)參數(shù)檢測與控制系統(tǒng),。該系統(tǒng)主要由圖像采集模塊,、參數(shù)檢測模塊和控制模塊3部分組成，能夠?qū)崿F(xiàn)剝殼機(jī)主要參數(shù)的實(shí)時檢測和優(yōu)化調(diào)控,。通過分析對蝦像素?cái)?shù)量與對蝦質(zhì)量的關(guān)系,，結(jié)合對蝦規(guī)格劃分范圍，提出了對蝦規(guī)格和對蝦喂入速率的檢測模型,。根據(jù)剝殼機(jī)的工作特點(diǎn),，提出了輥軸轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)速、挺桿頻率,、原料提升帶轉(zhuǎn)速和水流速率的檢測方法,。試驗(yàn)結(jié)果表明，對蝦規(guī)格,、喂入速率,、輥軸轉(zhuǎn)角、輥軸轉(zhuǎn)速,、挺桿頻率,、原料提升帶轉(zhuǎn)速、水流速率的檢測誤差分別為0,、3.46%,、0.51%、1.73%,、1.93%,、3.34%、0.92%,；輥軸轉(zhuǎn)角,、輥軸轉(zhuǎn)速、挺桿頻率,、原料提升帶轉(zhuǎn)速的控制誤差分別為0.53%,、1.04%、2.15%,、3.34%,。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對蝦剝殼機(jī)運(yùn)行參數(shù)的自動調(diào)控。

摘要:山核桃殼是山核桃加工生產(chǎn)中的內(nèi)源性異物,，其顏色與果仁差異性較小，難以通過顏色進(jìn)行準(zhǔn)確識別。針對此問題,，提出了一種基于高光譜成像和深度學(xué)習(xí)的山核桃內(nèi)源性異物檢測方法,。以山核桃為研究對象，根據(jù)山核桃的組成和結(jié)構(gòu)特征,，將山核桃分為內(nèi)仁,、外仁、內(nèi)殼和外殼4種組分,，使用高光譜成像技術(shù)獲取了各組分的高光譜圖像,，依次通過大津法、形態(tài)學(xué)算法和邏輯與運(yùn)算對高光譜圖像進(jìn)行了背景分割,，提取了山核桃各組分像素點(diǎn)的光譜,，并利用多元散射校正對各組分光譜進(jìn)行了預(yù)處理?；谝痪S神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1DCNN）,，提取各組分光譜的深度特征，建立山核桃內(nèi)源性異物的1DCNN檢測模型,。為了提高檢測模型的性能,，將歸一化的各組分光譜轉(zhuǎn)化為二維向量，作為二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2DCNN）的輸入,，建立2DCNN山核桃內(nèi)源性異物的檢測模型,，模型的性能優(yōu)于所建立的1DCNN模型,，將訓(xùn)練集和測試集的分類正確率分別提高到100％和98.5%,。

摘要:保障冰鮮水產(chǎn)品的質(zhì)量安全是提升水產(chǎn)行業(yè)供求效益的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,，冷鏈儲運(yùn)的發(fā)展急需一種快速無損的魚肉品質(zhì)檢測技術(shù),。以冰鮮鯧魚為研究對象，提出用于鯧魚新鮮度質(zhì)變敏感區(qū)域定位與評估的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)SSD優(yōu)化方法,。首先,，建立冰鮮鯧魚新鮮度目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集。其次，依據(jù)先驗(yàn)知識,，以鯧魚的魚眼和魚鰓作為感興趣區(qū)域,，基于SSD目標(biāo)檢測算法自動定位與識別圖像中的質(zhì)變敏感區(qū)域，構(gòu)建鯧魚新鮮度評估目標(biāo)檢測模型,，通過改進(jìn)主干網(wǎng)絡(luò)和設(shè)計(jì)自適應(yīng)先驗(yàn)框提升網(wǎng)絡(luò)性能,。優(yōu)化后的SSD網(wǎng)絡(luò)在金鯧魚和銀鯧魚數(shù)據(jù)集上的平均檢測精度均值分別達(dá)到98.97%和99.42%，檢測速度達(dá)到37幀/s,。

摘要:在實(shí)際的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)銷售場景中,，消費(fèi)者共同購買行為所形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜且多變,。雖然社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以有效挖掘出共同購買行為背后隱藏的信息，但存在分析結(jié)果不易理解,、支持決策條件不足的問題,。為此，考慮到社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在共同購買網(wǎng)絡(luò)分析中的廣泛應(yīng)用及可視化技術(shù)對分析結(jié)果的呈現(xiàn)能力,，提出一種基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的共同購買網(wǎng)絡(luò)可視化分析方法,。該方法首先利用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法Clauset-Newman-Moore（CNM）劃分共同購買網(wǎng)絡(luò)，其次對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同社區(qū)中農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量,、共同購買行為頻數(shù)和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格眾數(shù)所占百分比進(jìn)行分析,，然后對各社區(qū)共同購買農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)者信息進(jìn)行交互式分析，最后將分析結(jié)果進(jìn)行交互式可視化展示,，根據(jù)可視化界面得出共同購買的一些行為規(guī)律,，進(jìn)而深度挖掘消費(fèi)者的消費(fèi)模式。為了更好地呈現(xiàn)該分析方法,，通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的可視化分析界面,，交互式探索分析了一組在青島地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品動態(tài)銷售數(shù)據(jù)。

摘要:食源性疾病是公共衛(wèi)生關(guān)注的主要問題,。根據(jù)2015—2019年我國豬肉產(chǎn)品抽查數(shù)據(jù)(n=22340),，開展了一項(xiàng)關(guān)于豬肉產(chǎn)品的質(zhì)量安全影響因素分析，評估我國豬肉產(chǎn)品市場的安全狀況,。結(jié)果顯示,，豬肉產(chǎn)品不合格率從2015年的10.87%下降到2019年的2.44%，這意味著近年來我國豬肉產(chǎn)品的安全性有了很大提高,。通過對影響豬肉產(chǎn)品安全的主要因素進(jìn)行分析,，發(fā)現(xiàn)添加劑的檢出率為1.62%，是影響豬肉產(chǎn)品安全的主要因素之一,。其次,，微生物污染和獸藥殘留也是影響豬肉產(chǎn)品安全的重要因素，與受季節(jié)和溫度影響的微生物污染不同,，獸藥殘留水平主要與動物疾病有關(guān),。此外，重金屬污染雖然只占所有抽樣產(chǎn)品的0.17%,，但與其他因素相比,，重金屬污染與原料養(yǎng)殖環(huán)境污染密切相關(guān)，可能會在很長一段時間內(nèi)對產(chǎn)品安全產(chǎn)生持久的影響,。

摘要:隨著信息技術(shù),、包裝和物流技術(shù)的快速發(fā)展,，包括農(nóng)產(chǎn)品在內(nèi)的電商產(chǎn)品范圍和規(guī)模越來越大，同時,，網(wǎng)上購物在線評論數(shù)據(jù)也呈指數(shù)級增加。在線評論成為關(guān)注的熱點(diǎn),。以京東電商平臺為例,，挖掘雞蛋消費(fèi)在線評論文本，深入分析消費(fèi)者雞蛋消費(fèi)情感傾向,，提出了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域情感詞典（Domain sentimental lexicon with machine learning,，DSLML）分類方法，該方法通過情感傾向逐點(diǎn)互信息(Semantic orientation pointwise mutual information,，SO-PMI)方法構(gòu)建領(lǐng)域情感詞典,，并選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為情感分類器,，實(shí)現(xiàn)對雞蛋在線評論的情感傾向分類；然后構(gòu)建LDA主題模型挖掘出雞蛋評論中的正,、負(fù)向主題,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和領(lǐng)域情感詞典（Domain sentimental lexicon,，DSL）相比,，DSLML分類模型在文本情感傾向分類中的各指標(biāo)均有所提升；主題挖掘結(jié)果表明,，消費(fèi)者最為關(guān)心的是雞蛋品質(zhì)和包裝,。本研究結(jié)論可以為雞蛋電商經(jīng)營者有針對性提升經(jīng)營策略、提高服務(wù)質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持和理論支撐,。

摘要:深入挖掘和分析生鮮農(nóng)產(chǎn)品的電商評論數(shù)據(jù)對于降低消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn),、輔助消費(fèi)者決策具有重要意義,。首先闡述了中文在線評論文本數(shù)據(jù)的獲取方式、預(yù)處理方法,、文本表示方法,、基于不同模型和技術(shù)的文本情感分析等研究進(jìn)展，然后重點(diǎn)分析了評論文本對生鮮農(nóng)產(chǎn)品銷量的影響機(jī)制,、評論的信息屬性和情感屬性以及評論矛盾性對生鮮農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷量影響的最新研究成果,，并提出未來研究將進(jìn)一步注重提升評論數(shù)據(jù)的質(zhì)量、融合評論中的多模態(tài)數(shù)據(jù)和研究表情符號在情感表達(dá)中的作用,。

摘要:生食水產(chǎn)品攜帶微生物,、寄生蟲和病菌等危害生食水產(chǎn)品品質(zhì)的有害副產(chǎn)物,為延長生食水產(chǎn)品的貨架期,，保證其食用的安全性，殺菌環(huán)節(jié)至關(guān)重要,。不同品類水產(chǎn)品需要不同的殺菌強(qiáng)度,，過低則會導(dǎo)致殺菌不完全影響其保質(zhì)期，過高則損害生食水產(chǎn)品的蛋白質(zhì)質(zhì)量影響其口感,，因此需要對殺菌強(qiáng)度進(jìn)行智能調(diào)控,。本文設(shè)計(jì)適用于生食水產(chǎn)品的紫外線殺菌強(qiáng)度智能調(diào)控系統(tǒng)，包括傳感層,、信號處理層,、數(shù)據(jù)收集整理層和分析執(zhí)行層，傳感層對加工生產(chǎn)線上生食水產(chǎn)品品類信息和環(huán)境信息實(shí)時采集,、存儲,、上傳云端數(shù)據(jù)庫，對比殺菌數(shù)據(jù)判斷殺菌等級,，并自動化調(diào)節(jié)紫外線殺菌強(qiáng)度,，實(shí)現(xiàn)了自動化生產(chǎn)線水產(chǎn)品分類分級殺菌。在牡蠣加工生產(chǎn)線上對牡蠣進(jìn)行智能表面殺菌試驗(yàn),，并檢測了相同環(huán)境下作為牡蠣傳統(tǒng)品質(zhì)指示指標(biāo)的牡蠣揮發(fā)性鹽基氮含量的變化,，且測得其殺菌前后菌落總數(shù)，殺菌水產(chǎn)品平均貨架期提升4d,，殺菌率為96.47%,。結(jié)果表明本智能紫外線殺菌系統(tǒng)殺菌效果好，對生食水產(chǎn)品貨架期提升效果顯著,。

摘要:對于生鮮蛋供應(yīng)鏈知識圖譜構(gòu)建過程中供應(yīng)鏈領(lǐng)域?qū)嶓w名稱多樣、特征信息提取不充分的問題,，提出了一種基于BERT-CRF模型（Bidirectional encoder representations from transformers-conditional random field）的命名實(shí)體識別方法。該方法使用BIO（Begin,、Internal,、Other）標(biāo)記規(guī)則進(jìn)行序列標(biāo)注,，以字向量和位置向量作為輸入，通過BERT預(yù)訓(xùn)練模型提取輸入序列全局特征,并在模型的末端添加CRF層引入硬約束,，構(gòu)建適合生鮮蛋供應(yīng)鏈領(lǐng)域命名實(shí)體識別的模型框架,。所提出的模型與其他3種命名實(shí)體識別模型在自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，該數(shù)據(jù)集包含12810條文本語料數(shù)據(jù),，5大類21個小類,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型取得了很好的結(jié)果,，準(zhǔn)確率,、召回率和F1值分別達(dá)到91.82%、90.44%,、91.01%,，驗(yàn)證了本文模型優(yōu)于其他3種模型。最后本文模型使用自建的食品領(lǐng)域菜譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明模型具有一定的泛化能力,。

摘要:針對農(nóng)用運(yùn)輸車制動性能快速測試驗(yàn)證及等效路面試驗(yàn)精度差的問題,，設(shè)計(jì)一種整車制動性能試驗(yàn)臺,，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)用運(yùn)輸車不解體測試?；谡囍苿舆^程能量分配提出機(jī)電慣量耦合補(bǔ)償機(jī)理,，基于多級組合飛輪、滾筒組轉(zhuǎn)動件機(jī)械慣量及電機(jī)輸出電慣量耦合補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)被檢車輛慣量無級模擬,，匹配農(nóng)用運(yùn)輸車制動過程中整車的能量轉(zhuǎn)移分配,。建立轉(zhuǎn)速-轉(zhuǎn)矩雙輸入電機(jī)矢量雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，提高電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩控制精度,?；贛atlab/Simulink建立農(nóng)用運(yùn)輸車整車-試驗(yàn)臺機(jī)電慣量耦合補(bǔ)償仿真模型，對比在純機(jī)械慣量補(bǔ)償及機(jī)電慣量耦合補(bǔ)償兩種條件下模型常規(guī)制動的參數(shù)輸出情況,，驗(yàn)證了機(jī)電慣量耦合補(bǔ)償?shù)挠行?。搭建制動性能試?yàn)臺硬件及上下位機(jī)分布式測控系統(tǒng),，并基于某型農(nóng)用運(yùn)輸車進(jìn)行慣量補(bǔ)償對比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：基于機(jī)電慣量耦合補(bǔ)償前,、后軸速度平均偏差為1.539km/h,，速度偏差方差為1.730km 2/h 2，能夠?qū)崟r匹配制動過程中被檢農(nóng)用運(yùn)輸車的能量轉(zhuǎn)移情況,，提高整車臺架不解體試驗(yàn)的有效性及等效路面試驗(yàn)精度,。

摘要:針對176kW拖拉機(jī)單排行星機(jī)構(gòu)、兩區(qū)段液壓機(jī)械無級變速器（Hydro-mechanical continuously variable transmission,，HMCVT）傳動系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)傳動效率進(jìn)行了分析,。為揭示系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)特性與預(yù)測傳動效率的變化規(guī)律，研究靜液壓傳動系統(tǒng)（Hydrostatic transmission system,，HST）輸入輸出軸扭矩比變化規(guī)律,，通過轉(zhuǎn)換機(jī)構(gòu)研究行星輪系（Epicyclic gear train，EGT）傳動構(gòu)件間扭矩比變化規(guī)律,，構(gòu)建HST流量連續(xù)性方程與變速器輸入軸扭矩平衡方程并進(jìn)行求解,，使HST與EGT建立有機(jī)聯(lián)系，最終獲得HMCVT傳動系統(tǒng)效率表達(dá)式,。為驗(yàn)證該穩(wěn)態(tài)傳動效率表達(dá)式準(zhǔn)確性,，按照換擋策略對該HMCVT物理樣機(jī)進(jìn)行了10種工況臺架試驗(yàn)。臺架試驗(yàn)結(jié)果表明,，該傳動系在大負(fù)荷牽引作業(yè)時,，除工況1、2外,，傳動效率均高于0.85,。仿真與臺架試驗(yàn)結(jié)果表明，仿真較好地反映了HMCVT傳動系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)特性,，最小排量比工況仿真誤差約為4.7%,，其余工況誤差小于2%。

摘要:針對傳統(tǒng)多機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃方法未充分考慮從機(jī)自主性,，地頭轉(zhuǎn)彎路徑可能發(fā)生重疊，存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)的問題,，本文提出一種面向主從跟隨模式的多機(jī)協(xié)同作業(yè)導(dǎo)航路徑規(guī)劃方法,。基于方向包圍盒算法和分離軸定理建立農(nóng)機(jī)安全狀態(tài)檢測模型,，檢測農(nóng)機(jī)之間是否發(fā)生碰撞,；建立基于地塊全覆蓋算法的主機(jī)路徑規(guī)劃模型，計(jì)算最佳作業(yè)方向角并規(guī)劃地頭轉(zhuǎn)彎模型,；建立從機(jī)作業(yè)路徑規(guī)劃模型,，根據(jù)主機(jī)與從機(jī)在協(xié)同作業(yè)中的相對距離要求規(guī)劃從機(jī)直線作業(yè)路徑，制定協(xié)同轉(zhuǎn)彎策略,，根據(jù)主機(jī)和從機(jī)的轉(zhuǎn)彎狀態(tài)判定從機(jī)停車等待時刻,，避免因轉(zhuǎn)彎路徑交疊引發(fā)的碰撞危險(xiǎn)。以某小麥?zhǔn)斋@地塊為測試場景開展仿真試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，所建方法能夠規(guī)劃出地塊覆蓋率高、作業(yè)時間短,、動力消耗少的多機(jī)協(xié)同作業(yè)路徑,；當(dāng)?shù)仡^轉(zhuǎn)彎路徑發(fā)生重疊時，主機(jī)和從機(jī)能夠根據(jù)所設(shè)計(jì)的協(xié)同轉(zhuǎn)彎策略先后轉(zhuǎn)向,，避免碰撞危險(xiǎn),；路徑規(guī)劃算法用時最小值為0.453s、最大值為1.563s,、平均值為0.951s,，可為小麥、青貯收獲等主從跟隨式多機(jī)協(xié)同自主作業(yè)提供有效的全局作業(yè)路徑,。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)田作業(yè)環(huán)境下的多機(jī)協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)的遠(yuǎn)程調(diào)度管理,，開展了基于改進(jìn)A*算法和Bezier曲線的全局路徑規(guī)劃研究。闡述了農(nóng)田作業(yè)環(huán)境下的多機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃,，多機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃分為全局路徑規(guī)劃和局部動態(tài)避障,；利用改進(jìn)A*算法實(shí)現(xiàn)了全局路徑尋優(yōu)和拐角優(yōu)化，并基于Bezier曲線對全局路徑進(jìn)行了平滑處理,；根據(jù)隨機(jī)生成的障礙物環(huán)境地圖和涿州試驗(yàn)農(nóng)場環(huán)境地圖,，利用Matlab平臺分別對全局路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,，通過調(diào)節(jié)改進(jìn)A*算法中的權(quán)重w(n),，搜索效率得到了明顯提高，基于涿州試驗(yàn)農(nóng)場的仿真試驗(yàn)中,，優(yōu)化后算法運(yùn)行時間為0.832s,；通過對全局路徑進(jìn)行拐角優(yōu)化，在路徑長度相近的情況下,，有效降低了轉(zhuǎn)彎次數(shù),；同樣，利用Bezier曲線進(jìn)行路徑平滑后,，拐角處的尖峰得到了優(yōu)化,，確保農(nóng)機(jī)在實(shí)際農(nóng)田作業(yè)中平穩(wěn)行進(jìn)，初步滿足了實(shí)時性和平滑性需求,，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)田作業(yè)環(huán)境下的多機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃提供了基礎(chǔ),。