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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1905-1912页

作者：黄华刘亚马毅航向思函何佳宁王诗婷郭俊先新疆农业大学数理学院新疆乌鲁木齐830052 新疆农业科学院综合试验场新疆乌鲁木齐830013 新疆农业大学机电工程学院新疆乌鲁木齐830052

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 详细信息

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。

关键词：苹果可溶性固形物含量可见/近红外光谱函数型数据分析函数型线性回归模型

不同制备方法对荞麦秸秆生物炭理化性质的影响

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中国土壤与肥料 2024年第6期 231-240页

作者：韩春风桑梓繁尚楷林张伎邢泽炳山西农业大学农业工程学院山西晋中030801 山西农业大学实验教学中心山西晋中030801

为了了解荞麦秸秆生物炭的理化性质,探究了不同温度与升温速率对荞麦秸秆热解特性的影响,通过差示扫描量热法、比表面积、孔径以及傅里叶红外光谱等检测揭示了荞麦秸秆生物炭的理化性质。结果表明:荞麦秸秆的差热曲线具有相似的变化,随... 详细信息

为了了解荞麦秸秆生物炭的理化性质,探究了不同温度与升温速率对荞麦秸秆热解特性的影响,通过差示扫描量热法、比表面积、孔径以及傅里叶红外光谱等检测揭示了荞麦秸秆生物炭的理化性质。结果表明:荞麦秸秆的差热曲线具有相似的变化,随着升温速率的增加热解反应向右偏移;炭得率与热解温度呈负相关;pH值、电导率逐渐增大(9.16~12.27、2.56~4.96 mS/cm);随着热解温度的升高,荞麦秸秆生物炭的表面官能团种类逐渐减少,并随着升温速率的增加伸缩振动增强;生物炭的比表面积与孔径体积随着热解温度的升高呈先增加后降低的趋势,但与升温速率不具有相关性,在较低温度时随着升温速率的增加孔隙结构逐渐由介孔为主过渡为大孔为主;不同热解温度下制备的荞麦秸秆生物炭的分形维数范围为[2.3709,2.9368]。综上所述,在热解温度700℃与升温速率12.5℃/min的条件下制备的荞麦秸秆生物炭,其结构稳定、比表面积最大且具有良好的炭得率,综合性质最佳。

关键词：荞麦秸秆升温速率微波热解孔隙结构分形维数 Frenkel-Halsey-Hill方程

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基于神经辐射场的RGB图像点云重建多肉植物及尺寸测量研究

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农业机械学报 2024年第9期55卷 316-326页

作者：尹令陈招达蓝善贵杨杰张素敏黄琼华南农业大学数学与信息学院华南农业大学国家生猪种业工程技术研究中心华南农业大学动物科学学院华南农业大学猪禽种业全国重点实验室

以多肉植物盆栽为研究对象，使用手持式RGB相机采集11个多肉植物盆栽的视频数据，通过将视频转换为图像帧、选取优质清晰图像帧、计算相机位姿得到含丰富信息的RGB图像数据。提出一种改进神经辐射场的多肉植物三维重建方法，根据实际场... 详细信息

以多肉植物盆栽为研究对象，使用手持式RGB相机采集11个多肉植物盆栽的视频数据，通过将视频转换为图像帧、选取优质清晰图像帧、计算相机位姿得到含丰富信息的RGB图像数据。提出一种改进神经辐射场的多肉植物三维重建方法，根据实际场景提出新的射线采样策略，同时引入改进的图像修复模块与隐式模型重建点云方法，并根据点云重建结果提取多肉植株的叶片数、株高、冠围、凸包体积、叶长、叶宽和叶色共7个表型参数。最后选取具有代表性、易测量的叶片数、株高、冠围、叶长和叶宽5个表型参数进行精度评估与误差原因分析，平均绝对百分比误差（MAPE）分别为2.32%、3.95%、4.95%、5.59%和9.55%,均方根误差（RMSE）分别为0.86片和1.95、17.54、1.87、1.27 mm,决定系数（R2）分别为0.99、0.99、0.86、0.91和0.89。精度评估结果表明，所提取的表型参数能够准确、高效地反映多肉植株生长状态，充分发挥RGB图像新视角合成技术、图像处理技术与三维点云重建技术的优势，实现多肉植株盆栽的表型参数高精度、非破坏性提取，能够为多肉植物的种植和养育以及为非固定、多视角的RGB数据获取研究提供重要的技术支持。

关键词：神经辐射场三维重建多肉植物尺寸测量植物表型 RGB图像

基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

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农业工程学报 2024年第3期40卷 165-174页

作者：肖德琴陈芳玲刘又夫谢青梅张新珩华南农业大学农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室广州510642 华南农业大学数学与信息学院广州510642 华南农业大学动物科学学院广州510642

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型... 详细信息

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87%的识别准确率。该研究证实基于偏振光条件获取的黄羽鸡表皮层黑色素图像分级效果优于自然光条件,提出的ConvNeXt-WPCA黄羽鸡表皮层黑色素分级方法识别准确率高,同时模型参数量及浮点计算量均有降低,为黄羽鸡表皮层黑色素智能分级实际应用提供了理论基础及技术支持。

关键词：模型深度学习注意力机制黄羽鸡 ConvNeXt 品质分级偏振光

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小区收割机快速测产系统的设计与试验

农机化研究 2024年第8期46卷 101-105页

作者：张啸翔王贺郑德聪宋海燕山西农业大学农业工程学院山西晋中030801

设计了一种小区收割机快速测产系统,系统以STM32单片机作为主控模快,通过称重传感器获取小区产量信息,同时将数据进行显示与保存。从系统的硬件电路和软件算法两部分进行抗振动干扰设计,以降低收割机振动对快速测产系统测量精度的影响... 详细信息

设计了一种小区收割机快速测产系统,系统以STM32单片机作为主控模快,通过称重传感器获取小区产量信息,同时将数据进行显示与保存。从系统的硬件电路和软件算法两部分进行抗振动干扰设计,以降低收割机振动对快速测产系统测量精度的影响。试验验证表明:测产系统硬件电路可靠,软件算法合理,在动态情况下测量谷物质量的最大误差为1.34%,平均误差为0.43%,符合小区育种试验的测产需求。

关键词：小区育种测产系统单片机数字滤波

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小麦面筋蛋白遗传特性综合评价

食品科学 2024年第11期45卷 8-15页

作者：姜兰芳毛航王雪曹勇郝建宇马小飞王敏李晓丽张定一姬虎太山西农业大学小麦研究所山西临汾041000 山西农业大学农学院山西太谷030801

本研究对44个小麦品种的19个面筋蛋白性状进行分析,运用主成分分析、相关性分析、隶属函数法和逐步回归等方法对面筋蛋白品质进行综合评价。结果表明:二硫键含量变幅为3.28~6.78μmol/g,巯基含量的变幅为13.30~16.66μmol/g。面筋蛋白... 详细信息

本研究对44个小麦品种的19个面筋蛋白性状进行分析,运用主成分分析、相关性分析、隶属函数法和逐步回归等方法对面筋蛋白品质进行综合评价。结果表明:二硫键含量变幅为3.28~6.78μmol/g,巯基含量的变幅为13.30~16.66μmol/g。面筋蛋白性状变异范围在4.74%~89.46%,其中稳定时间、粉质质量指数等变异系数较大,表明蛋白质量性状的变异潜力较丰富。主成分分析将19个蛋白性状转换为3个综合因子,贡献率分别为40.80%、19.86%和15.88%,累计贡献率达到76.54%,可以很好地将面筋蛋白归为质量性状、聚集性状和数量性状3类。利用隶属函数法计算面筋蛋白综合评价值(D值),主成分因子中载荷较大的12个性状的平均值与D值均呈显著正相关。通过逐步回归建立了7个性状(二硫键含量、麦谷蛋白大聚体含量、蛋白质含量、干面筋含量、面筋指数、拉伸面积和最大峰值时间)作为自变量的回归方程。面包品质评价指标与D值之间具有较好的线性关系,决定系数R2在0.5614~0.7713之间,验证了D值的准确性和可行性。结论:不同筋力小麦面筋蛋白存在较丰富的变异潜力;采用多元统计分析方法综合评价面筋蛋白品质具有可行性;面筋蛋白的量与质以及面筋网络中二硫键的含量可作为小麦品质评价和改良的关键指标。

关键词：小麦二硫键含量面筋蛋白主成分分析综合评价

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舀种勺舌式胡麻精量穴播器设计与试验

农业机械学报 2024年第3期55卷 85-95页

作者：李辉赵武云石林榕戴飞饶罡王尊甘肃农业大学机电工程学院兰州730070

针对胡麻播种机用种量大、播量变异系数大、播种不均匀的问题,基于胡麻种子物理特性和种植农艺要求,设计一种舀种勺舌式胡麻精量穴播器。通过分析穴播器工作原理确定穴播器组成、舀种勺结构参数范围及安装数量;对舀种勺舀种过程和清种... 详细信息

针对胡麻播种机用种量大、播量变异系数大、播种不均匀的问题,基于胡麻种子物理特性和种植农艺要求,设计一种舀种勺舌式胡麻精量穴播器。通过分析穴播器工作原理确定穴播器组成、舀种勺结构参数范围及安装数量;对舀种勺舀种过程和清种过程进行力学分析,确定穴播器角速度范围;通过EDEM仿真过程得知,花纹内壁聚种斜槽在不影响舀种勺填充效果的同时,不仅可以提高仿真效率,还可以增大种子流动性,便于舀种勺充种。以穴播器角速度、舀种勺顶端过渡圆角半径、种室隔离板高度为试验因素,穴播器排种合格率、漏播率和重播率为试验指标,利用EDEM离散元仿真软件开展二次旋转正交组合试验,得到最优参数组合为:穴播器角速度2.9 rad/s、舀种勺顶端过渡圆角半径2.5 mm、种室隔离板高6.8 mm;将该舀种勺3D打印制作进行排种性能试验验证,台架试验得到该舀种勺排种合格率、漏播率和重播率平均值分别为87.00%、6.33%、6.67%;田间试验得到该舀种勺排种合格率为88.33%,漏播率为6.67%,重播率为5.00%;胡麻平均种植密度为50株/m^(2),其台架试验与田间试验结果基本一致,性能满足胡麻精量播种农艺要求。

关键词：胡麻精量穴播器舀种勺 EDEM

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基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法

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高电压技术 2024年第9期50卷 3871-3882页

作者：郑颖颖李鑫陈延旭赵永宁中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了解决极端天气下样本稀缺和单一模型预测精度不高的问题,提出一种基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法。首先,提取极端事件的原始数据,通过考虑格兰杰因果的最大相关-最小冗余(maximal relevance minimal redundan... 详细信息

为了解决极端天气下样本稀缺和单一模型预测精度不高的问题,提出一种基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法。首先,提取极端事件的原始数据,通过考虑格兰杰因果的最大相关-最小冗余(maximal relevance minimal redundancy, mRMR)特征选择策略降低数据特征冗余和复杂性;其次,针对极端天气数据稀缺的问题,采用捕捉数据时间动态特性的时间序列生成对抗网络(time-seriesgenerativeadversarialnetwork,TimeGAN)算法进行扩充;最后,考虑到各单一模型的差异性及优势性,构建以卷积神经网络、长短期记忆网络、极端梯度提升树、K最近邻算法、支持向量机为基学习器,以轻量梯度提升机为元学习器的Stacking集成模型对未来3d的风电功率进行预测。实验结果表明,所提方法能够有效提升极端天气下的短期风电功率预测精度,与其他预测模型相比,其归一化平均绝对误差和均方根误差分别改善了2.48%和3.47%。

关键词：风电功率预测数据扩充 m RMR特征选择 Stacking集成学习 TimeGAN 极端天气

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融合Res3D、BiLSTM和注意力机制的羊只行为识别方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 221-230页

作者：袁洪波曹润柳程曼河北农业大学机电工程学院保定071001

识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据,从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型(AdRes3D-BiLSTM)。AdRes3D-BiLSTM模型可以... 详细信息

识别动物行为可以为疾病预防和合理喂养提供重要依据,从而有助于更好地关注动物的健康和福利。本文提出了一种融合三维残差卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的深度学习网络模型(AdRes3D-BiLSTM)。AdRes3D-BiLSTM模型可以直接针对视频流进行识别,在AdRes3D部分引入了深度可分离卷积和注意力机制,不但减少了浮点运算量,提升了网络轻量化程度,还提高了时间和空间两个维度的特征提取能力;提取的特征被输入BiLSTM模块后,从前后2个方向对时序特征向量进行筛选和更新,最后对羊只行为进行准确识别。试验结果表明,AdRes3D-BiLSTM对羊只站立、躺卧、进食、行走和反刍5种行为的综合识别准确率达到了98.72%,帧速率达到52.79 f/s,模型内存占用量为28.03 MB。研究结果为基于视频流的动物行为识别提供了新的方法和思路。

关键词：羊只行为识别视频流 Res3D BiLSTM 注意力机制