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小波变换在声学测定小麦水分中的应用

农机化研究 2012年第12期34卷 27-31,66页

作者：李广超王爱民杨红卫河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 河南工业大学电气工程学院郑州450001

小麦籽粒碰撞金属物体时产生的超声信号含有丰富的品质信息,通过小波变换对小麦超声信号进行处理,能够提取出反映小麦水分含量的特征参数。利用二元线性回归分析方法,建立基于这些特征参数的小麦水分含量预测模型。实验表明,所建立的预... 详细信息

小麦籽粒碰撞金属物体时产生的超声信号含有丰富的品质信息,通过小波变换对小麦超声信号进行处理,能够提取出反映小麦水分含量的特征参数。利用二元线性回归分析方法,建立基于这些特征参数的小麦水分含量预测模型。实验表明,所建立的预测模型的平均绝对误差为0.002,平均相对误差为0.012%。

关键词：小麦超声信号小波变换小麦水分特征提取

小麦水分调节系统DMC-PID控制策略研究

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粮食加工 2013年第6期38卷 57-59页

作者：张海霞南通纺织职业技术学院机电工程学院江苏南通226007

在面粉加工中,小麦水分调节是至关重要的工艺之一,湿麦的水分湿度值直接决定面粉出粉率的高低。针对小麦水分调节系统不可忽略的时滞性,在常规PID算法的基础上,融合了动态矩阵控制算法,设计了基于DMCPID算法的小麦水分调节串级控制策略... 详细信息

在面粉加工中,小麦水分调节是至关重要的工艺之一,湿麦的水分湿度值直接决定面粉出粉率的高低。针对小麦水分调节系统不可忽略的时滞性,在常规PID算法的基础上,融合了动态矩阵控制算法,设计了基于DMCPID算法的小麦水分调节串级控制策略。仿真及PLC实验结果表明,DMC-PID算法能有效地减小系统的时滞,增强系统的抗干扰能力,实现了小麦水分调节机快速、准确地着水,获得了最佳入磨湿度。

关键词：小麦水分调节系统时滞性 DMC—PID 串级控制 PLC

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小麦水分与容重相关性分析

粮食储藏 1990年第2期19卷 31-33页

作者：朱晓薇安徽省粮油食品局

前言长期以来,大家都认为小麦水分与容重间存在着一定的相关性,有着一定的变化规律。但到目前为止,国内外尚没有对这一问题有一个较系统的研究与论证。八○年。

关键词：小麦水分粮食储藏相关性分析回归方程相关系数组中值长江以南软麦出粉率人工控制

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小麦水分论与加工中的水分调节

粮食流通技术 2006年第3期 35-37页

作者：赵学敬张庆霞河南工业大学河南郑州450052 河南工业贸易职业学院河南郑州450012

对小麦水分问题提出了升降的可逆性概念:降谓顺程,升谓逆程。同时明确指出,安全水分(12.5%)是储藏的参数,临界水分(14%～15%)是水分调节的参数。文章又增补了小麦水分调节的理论缺陷,如小麦着水时的4种状态、新的科技信息等。

关键词：小麦小麦水分顺程逆程水分调节加工

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施肥在提高旱作小麦水分生产效率中的作用

干旱地区农业研究 1987年第2期 58-66页

作者：程素云乔存芳韩广民郭晓冬西北农业大学西北农业大学1983-1985届农化系西北农业大学1983-1985届农化系杨陵杨陵毕业生

从1982年以来,连续四年在杨陵旱塬(土娄)土进行的不同施肥处理的田间定位试验结果看出:在年降水600毫米以上的常雨和多雨年,夏闲期降水在350—400毫米以上,夏闲期蓄墒能使2米深土层的贮水获得充分恢复;300毫米以下的降水,仅能使土壤贮... 详细信息

从1982年以来,连续四年在杨陵旱塬(土娄)土进行的不同施肥处理的田间定位试验结果看出:在年降水600毫米以上的常雨和多雨年,夏闲期降水在350—400毫米以上,夏闲期蓄墒能使2米深土层的贮水获得充分恢复;300毫米以下的降水,仅能使土壤贮水获得部分恢复;在小麦整个生育期中,土壤水分表现为较长时间的失墒过程,一般至收获期降至最低。生育期内的降水,对土壤墒情会产生良好的作用。施肥能显著提高降水生产率,个别处理达到每毫米降水能生产1公斤小麦,这主要是由于施肥增强了根系吸收利用土壤贮水的能力,提高了土壤在夏闲期的蓄墒能力及施肥促进作物生长,减少了地面蒸发,提高了植物水势,增强了抗旱的能力。

关键词：降水生产率耗水生物转化率下降阶段小麦水分根系吸收土壤贮水贮水量冬小麦冬麦土壤墒情土壤含水量生产效率经济效率

基于BOSS的小麦水分近红外光谱分析方法研究

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长春理工大学学报（自然科学版） 2020年第5期43卷 1-6页

作者：孙大明宦克为长春理工大学理学院长春130022

小麦水分含量是评估小麦品质的重要指标,近红外光谱技术可以同时、快速、无损的对小麦水分含量进行检测与定量分析。基于模型集群分析(MPA)思想,结合引导软阈值算法(BOSS)对光谱变量进行选择,通过子模型回归系数得到变量权重,采用加权... 详细信息

小麦水分含量是评估小麦品质的重要指标,近红外光谱技术可以同时、快速、无损的对小麦水分含量进行检测与定量分析。基于模型集群分析(MPA)思想,结合引导软阈值算法(BOSS)对光谱变量进行选择,通过子模型回归系数得到变量权重,采用加权引导采样(WBS)逐步校正优化变量权重,收缩变量空间,选取交叉验证均方根误差(RMSECV)较小的子集为最优变量集,以此建立回归预测模型。结果显示,与全光谱模型相比,利用BOSS算法选择的特征变量建模,可以将预测均方根误差(RMSEP)由0.4717下降到0.2249,预测精度提高了52.3%,极大程度简化了模型,提高了模型预测能力。

关键词：小麦水分近红外光谱模型集群分析变量选择