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无公害畜禽饲养与兽药的规范使用 总被引:1,自引:0,他引:1
2001年,农业部启动了“全国无公害食品行动计划”。规范使用兽药,降低畜产品中兽药残留量,是无公害食品生产的核心要求之一。笔者结合工作实践认为,在无公害畜禽饲养过程中,规范使用兽药,降低畜产品中的药物残留,必须做好遵法安全选择药物、科学合理投用药物、严格执行休药期和建立用药记录几个环节的工作,各环节密切结合,方可达到目的。 相似文献
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基于模糊控制的农用车辆路线跟踪 总被引:20,自引:5,他引:15
构建了自动导航模糊控制器,并详细阐述了基于模糊控制的自动转向方法.在改装的电瓶车上,开发了基于DGPS、电子罗盘和角度传感器的自动导航控制系统,并论述了其结构和工作原理,提出了直线跟踪和曲线跟踪的方法,使用简化的二轮车运动学模型进行了仿真,并进行了直线跟踪和曲线跟踪试验.仿真和试验结果表明,此导航控制系统可以有效地控制电瓶车按预定的路径行走.当速度为1m/s,直线路径跟踪时的最大偏差为0.19m;当速度为0.8m/s,曲线路径跟踪时的最大偏差为0.26m. 相似文献
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【目的】智能温室是设施农业未来的发展趋势,传感技术和物联网技术是智能温室的
基础,分析温室传感器技术的研究进展与应用展望很有意义。【方法】温室传感器根据应用
领域可划分为环境因素传感器和植物体信息传感器,从传感器的精度、特点、适用范围、发
展趋势等方面对两类传感器进行了分析。【结果】环境因素传感器包括光照传感器、空气温
湿度传感器、CO 2 传感器和土壤相关的传感器,植物体信息传感器包括植物温度传感器、植
物水分传感器和植物营养元素传感器。光照传感器以硅光电池使用最广,空气温度传感器中
最具应用前景之一的是半导体 PN 结型温度传感器,空气湿度传感器中的电阻式、电容式感
湿材料都有应用,CO 2 传感器以红外线应用原理为主。在土壤和植物体信息传感器中,光谱
学扮演着越来越重要的角色。【结论】未来温室专用传感器领域会进一步细分,土壤和植物
体信息传感器继续成为未来的研究热点。温室传感器总体上会朝着体积更小、精度更高、非
接触式、实时检测的方向不断发展,传感器的信息融合趋势会愈加明显。传感器和物联网技
术在智能温室发展中将会发挥越来越重要的作用。 相似文献
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春秋茬温室番茄光合速率预测模型通用性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于无线传感器网络,建立了春秋茬温室番茄光合速率预测模型。在2014年秋季与2015年春季,采用无线传感器网络自动获取温室环境因子信息,包括空气温湿度、土壤温湿度、光强与CO2浓度。同时采用LI-6400XT型光合仪测定植物的单叶净光合速率,利用叶室小环境来扩展数据范围。将采集到的温室环境信息作为输入参数,单叶净光合速率作为输出参数,利用神经网络建立番茄光合速率预测模型。为了提高模型的预测精度,首先使用Z分数对输入参数进行标准化,然后对标准化后的数据进行主成分分析;其次,根据各主成分的累积贡献率选取主成分,然后经过K折交叉检验后建立神经网络预测模型。结果表明,采用2014年秋季数据建立的预测模型,相关系数为0.99;2015年春季为0.95;用两季数据联合建立的通用模型,相关系数为0.85。利用春秋茬联合数据建立的温室番茄光合速率预测模型通用性较好,可以为日光温室CO2气肥精细调控提供理论支持。 相似文献
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基于机器视觉的农业车辆路径跟踪 总被引:2,自引:0,他引:2
简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统.提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真.仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪.当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车速为0.6m/s时,最大跟踪横向偏差不超过8cm,平均偏差不超过4cm. 相似文献
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谷物联合收获机自动测产系统产量模型 总被引:4,自引:0,他引:4
为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的噪声干扰,在测产原始数据预处理时,先采用回归差分法降低振动噪声,然后采用双阈值滤波以及阈值取代法、前值取代法2种插值方法以消除差分电压中的奇异值,结果显示前值取代法效果较佳。此外,还提出了升运器速度归一化方法和冲量电压标准化方法以消除量纲影响并简化计算。田间测产试验结果表明,提出的电压/升运器速度模型比传统的质量-电压模型更能准确表征谷物运动实际情况,测产精度高,验证均方根误差为2.03%。 相似文献
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基于近红外光谱的核桃仁品种快速分类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集了4个不同品种的200份核桃仁样本的近红外漫反射光谱,建立了核桃仁品种分类模型。光谱范围为3 800~9 600 cm -1 ,预处理方法采用多元散射校正法和标准正态化方法;通过主成分分析法优选出5个主成分因子,光谱信息累计贡献率达到99.21%;采用随机抽取法建立建模集和验证集,以主成分因子为输入变量,建立了基于支持向量机分类模型,并采用网格搜索法对RBF核函数参数 λ和δ 进行寻优。分析结果表明,建立的核桃仁分类识别模型对4个核桃仁品种的总体正确识别率达到96%,为核桃仁品种的快速无损识别提供了一种可行的方法。 相似文献
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CO 2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO 2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO 2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO 2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO 2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO 2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO 2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO 2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、 1 000 、1 300 μmol/mol浓度的CO 2增施,CK为对照组(CO 2浓度约为450 μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO 2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5 μmol/(m 2 ·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO 2定量增施调控提供了依据。 相似文献