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基于XGBoost算法的鱼粉中微塑料的红外光谱识别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1835-1842页

作者：许晓栋张慧敏刘佳乐韩鲁佳杨增玲刘贤中国农业大学工学院农业工程系北京100083

作为四大新兴污染物之一的“微塑料”带来的危害日益凸显,微塑料的检测识别是其污染评估和风险管理防控的关键。以鱼粉饲料中的微塑料(包括PA、PE、PET、PP、PS、PVC)作为研究对象,运用XGBoost算法分别研究构建了近红外光谱和红外光谱... 详细信息

作为四大新兴污染物之一的“微塑料”带来的危害日益凸显,微塑料的检测识别是其污染评估和风险管理防控的关键。以鱼粉饲料中的微塑料(包括PA、PE、PET、PP、PS、PVC)作为研究对象,运用XGBoost算法分别研究构建了近红外光谱和红外光谱定性识别模型。采用GridSearchCV工具包研究优化XGBoost模型的主要超参数,近红外光谱模型的超参数优化结果为n_estimators:300,learning_rate:0.08,gamma:0,max_depth:4,min_child_weight:1;红外光谱的超参数优化结果为n_estimators:100,learning_rate:0.02,gamma:0.20,max_depth:4,min_child_weight:1。基于优化后的超参数构建的近红外定性识别模型平均精确率(Precision)为0.985,平均召回率(Recall)为0.977,平均F1值(F1 score)为0.978,相比于优化前模型效果分别提升了40.17%,51.00%,50.00%;红外定性识别模型平均精确率(Precision)、平均召回率(Recall)和平均F1值(F1 score)均为1.000,优化后的模型效果分别提升了20.67%,27.50%,26.33%。进一步与PLS-DA模型对比分析发现,红外光谱的XGBoost模型与PLS-DA模型效果基本一致,近红外光谱的XGBoost模型各参数(Accuracy,Precision,Recall,F1 score)效果均不同程度地优于PLS-DA模型。综上所述,运用XGBoost算法可以有效识别鱼粉中不同种类的微塑料,该研究为鱼粉饲料中微塑料的快速检测识别方法提供理论支持和技术支撑。

关键词：微塑料红外光谱 XGBoost PLS-DA

灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶活性的高光谱研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 534-541页

作者：王凯薛建新李尧迪张明月山西农业大学农业工程学院山西晋中030801

利用高光谱技术实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶(PPO)活性的快速无损检测。为了使预测效果更好,在900~1700 nm光谱范围内采集253个健康花椰菜样本及257个染病花椰菜样本的光谱信息,并使用分光光度计法对样本中多酚氧化酶活性进行... 详细信息

利用高光谱技术实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶(PPO)活性的快速无损检测。为了使预测效果更好,在900~1700 nm光谱范围内采集253个健康花椰菜样本及257个染病花椰菜样本的光谱信息,并使用分光光度计法对样本中多酚氧化酶活性进行测定。对健康及染病花椰菜样本PPO活性均值进行分析,发现健康花椰菜PPO活性均值(10.257 U·g^(-1))小于染病花椰菜PPO活性均值(12.324 U·g^(-1))。利用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对样本进行校正集(健康样本193个,染病样本197个)和预测集(健康样本60个,染病样本60个)的划分,对划分后的样本集进行六种单一预处理(卷积平滑算法SG、去趋势算法DT、中值滤波MF、归一化处理NOR、标准正态变量变换SNV、基线校正Baseline)。利用相关系数(R)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标,发现预处理能够有效提高模型的精度和稳定性,其中健康样本经NOR预处理后的预测集建模效果最好;染病样本经DT预处理后的预测集建模效果最好。采用连续投影算法(SPA)与回归系数法(RC)提取特征波长,建立PPO活性值的偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)及BP神经网络三种预测模型,探究不同特征波长提取方法对模型精度的影响,比较不同建模方式对花椰菜PPO活性预测的准确度。结果说明提取特征波长可以优化光谱信息,SPA和RC对两种样本提取的波长个数分别为9,12,7和11,其中SPA优化后的光谱数据对健康样本PPO活性预测效果较好,RC优化后的光谱数据对染病样本PPO活性预测效果较好。对比分析模型效果,发现LS-SVM模型对两种样本和其对应的酶活性产生了很好的拟合效果。最终发现,SPA-LS-SVM模型对于健康花椰菜PPO活性预测效果较好,其预测相关系数(Rp)为0.832,预测均方根误差(RMSEP)为1.676;RC-LS-SVM模型对于染病花椰菜PPO活性预测效果较好,其Rp为0.848,RMSEP为1.156。研究结果表明高光谱技术可以实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶活性的测定,为快速检测花椰菜多酚氧化酶活性及便携式仪器开发提供了科学依据。

关键词：花椰菜灰霉病多酚氧化酶高光谱无损检测

高光谱结合离散二进制粒子群算法对久保桃可溶性固形物含量的检测

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 656-662页

作者：张立秀张淑娟孙海霞薛建新景建平崔添俞山西农业大学农业工程学院山西晋中030801

可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具... 详细信息

可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具有精度高,收敛快的特点,多用于离散空间的优化问题。基于高光谱技术结合BPSO算法及BPSO的组合特征波长选择算法对久保桃的SSC含量预测进行研究。首先采集198个久保桃样本的高光谱信息,获取久保桃900~1700nm范围内的光谱信息,计算感兴趣区域的平均光谱作为有效光谱数据,同时测量久保桃的SSC值。采用K-S(Kennard-Stone)算法将样本划分为校正集(147个)和预测集(51个)。使用BPSO特征波长选择算法对久保桃的原始光谱数据进行特征波长提取,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)、无信息变量选择法(UVE)等特征波长选择算法比较。同时为了避免单一算法建模中的不稳定问题,提出了基于BPSO的一次组合(BPS0+CARS、BPSO+SPA、BPSO+UVE)和二次组合[(BPSO+CARS)-SPA]、[(BPSO+SPA)-SPA]、[(BPSO+UVE)-SPA]特征波长提取方法。基于上述10种特征波长提取方法分别建立支持向量机(LS-SVM)模型和遗传算法(GA)优化的支持向量机模型(GA-SVM)模型。结果表明,基于BPSO算法提取特征波长建立的模型预测性能均高于其他单一特征波长方法,建立的两种模型预测集决定系数R_(p)^(2)均达到0.97以上;基于BPSO的组合算法中,二次组合(BPSO+SPA)-SPA算法建立的LS-SVM在特征波长数量较少的情况下对久保桃SSC含量预测性能最高,校正集和预测集决定系数R_(c)^(2)为0.982,R_(p)^(2)为0.955,均方根误差RMSEC为0.108,RMSEP为0.139。该模型预测性能略低于BPSO算法,但其仅用了22个特征波长进行建模,极大地简化了模型。说明(BPSO+SPA)-SPA是一种有效的特征波长提取方法,为水果SSC含量的无损检测提供了新的检测方法。

关键词：高光谱离散二进制算法特征光谱变量久保桃可溶性固形物

番茄苗期叶位色素含量高光谱检测及可视化研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 386-391页

作者：赵建贵王国梁张宇赵丽洁陈宁王文俊杜慧玲李志伟山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学谷子研究所山西长治046000 山西农业大学基础部山西太谷030801

叶片色素含量是表征作物栽培基质营养元素和生理状态的重要指标;快速、精准获取色素含量及叶位分布规律是设施农业水肥精准化管理的基础。以番茄苗期不同叶位叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素(Chll)和类胡萝卜素(Caro)为研究指标,... 详细信息

叶片色素含量是表征作物栽培基质营养元素和生理状态的重要指标;快速、精准获取色素含量及叶位分布规律是设施农业水肥精准化管理的基础。以番茄苗期不同叶位叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素(Chll)和类胡萝卜素(Caro)为研究指标,用营养液配制10个氮素浓度;根据叶片位置摘取1710片(285个样本)用于可见光-近红外高光谱采集;运用卷积平滑(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理。首先采用竞争自适应加权算法(CARS)对特征波段“粗”提取,然后利用迭代和保留信息变量算法(IRIV)判断“粗”提取波段的重要性,并对强弱波段组逆向消除“精”提取最优波段集合,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明:(1)营养液氮素浓度为302.84 mg·L^(-1),叶片色素含量最大,且高浓度的抑制作用高于低浓度,叶位色素含量呈上叶位>中叶位>低叶位分布规律;(2)采用CARS-IRIV-PLSR算法“粗-精”特征波段筛选策略分别对Chla、Chlb、Chll和Caro提取了4、4、10和11条特征波段,其Rp为0.7722、0.7321、0.8471和0.8587;(3)结合最优模型色素定量反演图像可视化表达,Chla、Chlb和Chll分布规律一致,而Caro与Chll分布规律相反,该结论与植物生理特征和测定结果相吻合。采用高光谱成像技术能够实现对叶片色素含量进行无损检测及可视化表达,为设施农业植物叶片色素分布、养分亏缺和施肥决策等提供数据支撑和理论依据。

关键词：高光谱叶位色素含量特征波段可视化

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白皮松固体燃料成型参数优化及燃烧特性研究

太阳能学报 2024年第1期45卷 366-373页

作者：钱晓亮张静郑德聪黄志杰山西农业大学农业工程学院晋中030801

以白皮松园林修剪废弃物为原料制成固体燃料,采用响应面法对其物理特性进行多因素试验研究,分析原料含水率、温度及成型压力三因素交互作用对固体燃料密度、耐久性、抗跌碎性的影响规律;应用马氏距离法对燃料的密度、耐久性和抗跌碎性... 详细信息

以白皮松园林修剪废弃物为原料制成固体燃料,采用响应面法对其物理特性进行多因素试验研究,分析原料含水率、温度及成型压力三因素交互作用对固体燃料密度、耐久性、抗跌碎性的影响规律;应用马氏距离法对燃料的密度、耐久性和抗跌碎性进行响应优化,并采用同步热分析仪分析白皮松燃烧特性。结果表明:在含水率6.5%~10%、温度70~100℃、压力100~130 MPa范围内燃料密度、耐久性、抗跌碎性达到1.01 g/cm^(3)、95%、98%以上,在含水率6.9%、温度84.5℃、压力130 MPa时为最佳成型参数组合;试验验证在此条件下成型的燃料密度、耐久性、抗跌碎性分别达到1.15 g/cm^(3)、98.5%和99.7%。样品在10、20、30K/min升温速率条件下综合燃烧特性指数分别为0.45、2.18、13.26×10^(-8)K^(3)/min^(2),即随升温速率的增大而增大。

关键词：生物质成型物理性能燃烧特性马氏距离法

基于YOLO v7-ST-ASFF的复杂果园环境下苹果成熟度检测方法

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农业机械学报 2024年第6期55卷 219-228页

作者：苗荣慧李港澳黄宗宝李志伟杜慧玲山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学基础部太谷030801

针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测。以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大... 详细信息

针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测。以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大地降低网络参数量与计算量;为提高模型对远景图像中小目标的检测能力,在特征融合结构中引入自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion,ASFF)模块优化Head部分,有效利用图像的浅层特征和深层特征,加强特征尺度不变性;采用WIoU(Wise intersection over union)代替原始CIoU(Complete intersection over union)损失函数,在提高检测准确率的同时加快模型收敛速度。试验结果表明,本文改进的YOLO v7-ST-ASFF模型在苹果图像测试集上的检测速度和准确率均有显著提高,不同成熟度检测精确率、召回率和平均精度均值可达92.5%、84.2%和93.6%,均优于Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v5、YOLO v7以及YOLO v8目标检测模型;针对多目标、单目标、顺光、逆光、远景、近景以及套袋、未套袋苹果目标的检测效果都较好;本文网络模型内存占用量为53.4MB,模型平均检测时间(Average detection time,ADT)为***,均优于其他目标检测模型。改进的YOLO v7-ST-ASFF模型能够满足复杂果园环境下苹果目标的检测,可为果蔬机器人自动化采摘提供技术支撑。

关键词：苹果成熟度检测复杂果园环境 YOLO v7 窗口多头自注意力机制 ASFF

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NO对高铁酸盐降解水中4-氯-3，5-二甲基苯酚的动力学及机制的影响

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中国环境科学 2024年

作者：卢颖姚滨斌杨培增季跃飞陈静陆隽鹤南京农业大学环境科学与工程系

本研究探讨了NO2-对高铁酸盐(Fe（VI）)降解4-氯-3，5-二甲基苯酚（PCMX）的动力学、产物和毒性的影响.结果表明，在pH7～9范围内，Fe（VI）能有效降解水中的PCMX，在[Fe（VI）]:[PCMX]=10:1的条件下，PCMX在5分钟内的降解率可达100%.0.... 详细信息

本研究探讨了NO2-对高铁酸盐(Fe（VI）)降解4-氯-3，5-二甲基苯酚（PCMX）的动力学、产物和毒性的影响.结果表明，在pH7～9范围内，Fe（VI）能有效降解水中的PCMX，在[Fe（VI）]:[PCMX]=10:1的条件下，PCMX在5分钟内的降解率可达100%.0.1～10mg/L的腐殖酸（HA）明显促进了PCMX的降解;而NO2-的引入则显著抑制了反应过程，并导致多种硝基副产物的生成.淬灭实验结果表明，高价铁是反应过程中的主要反应物种.毒性预测显示，生成的硝基副产物具有持久性和生物毒性，可能带来一定的环境风险.这一发现对于评估高铁酸盐在含氮污水处理中应用的可行性和安全性提供科学依据，具有较高的科学价值和工程实践意义.

关键词：高铁酸盐 4-氯-3,5-二甲基苯酚硝基副产物理论计算

基于改进DeepLabV3+的荞麦苗期无人机遥感图像分割识别方法研究

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农业机械学报 2024年第5期55卷 186-195页

作者：武锦龙吴虹麒李浩雷兴鹏宋海燕山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室太谷030801

针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法,用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG(Re-parameterizatio... 详细信息

针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法,用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG(Re-parameterization visual geometry group)与MobileViT(Mobile vision transformer)模块融合的方式建立主干网络实现特征提取;同时,在RepVGG网络结构中引入SENet(Squeeze-and-excitation networks)注意力机制,通过利用通道间的相关性,捕获更多的全局语义信息,保证荞麦分割的性能。实验结果表明,与FCN(Fully convolutional networks)、PSPNet(Pyramid scene parsing network)、DenseASPP(Dense atrous spatial pyramid pooling)、DeepLabV3、DeepLabV3+模型相比,本文提出的改进算法在较大程度上降低了模型参数规模,更适合在移动端部署,自建荞麦苗期分割数据集上的语义分割平均像素准确率(Mean pixel accuracy,mPA)和平均交并比(Mean intersection over union,mIoU)分别为97.02%和91.45%,总体参数量、浮点运算次数(Floating-point operations,FLOPs)和推理速度分别为9.01×10^(6)、8.215×10^(10)、37.83 f/s,综合表现最优。在全尺寸图像分割中,训练模型对不同飞行高度的荞麦苗期分割的mPA和mIoU均能满足要求,也具有较好的分割能力和推理速度,该算法可为后期荞麦补种、施肥养护和长势监测等提供重要技术支持,进而促进小杂粮产业智能化发展。

关键词：荞麦苗期无人机遥感图像语义分割 DeepLabV3+ 轻量化

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超协调元

工程力学 2024年第S1期41卷 7-14页

作者：傅向荣王钰赵阳陈璞孙树立中国农业大学土木工程系北京100083 北京大学力学与工程科学系北京100871

该文提出一类超协调的单元理论。不同于在普通协调元中采用的线位移协调插值格式,超协调元的单元插值函数首先引入转角自由度等线位移导数的高阶协调假设,并通过积分推导,进而获得超协调的线位移模型。基于超协调元理论,该文构造了一类... 详细信息

该文提出一类超协调的单元理论。不同于在普通协调元中采用的线位移协调插值格式,超协调元的单元插值函数首先引入转角自由度等线位移导数的高阶协调假设,并通过积分推导,进而获得超协调的线位移模型。基于超协调元理论,该文构造了一类新型的三结点三角形平板壳元SCT。数值算例表明:与其他类型单元相比,基于超协调元理论的单元具有计算精度高和计算效率好的优势。该文所提出单元理论构造简单,超协调元理论可以成为构造高性能数值算法的一种新的通用理论。

关键词：超协调理论壳单元转角自由度有限单元法高阶分片检验

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