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【目的】研究温室内番茄茎直径变化量动态预测模型,为番茄需水规律提供一定决策支持。【方法】采用多层感知机算法与植物生理生态信息相融合的方法,建立一个包含空气温湿度、土壤湿度、叶片温度、茎直径变化量及光合有效辐射的基于多层感知机算法的茎直径变化量预测模型。采用3层隐含层神经网络对经过正则化及归一化的6维训练集数据向量,进行全连接式训练后,得出预测模型,验证集数据输入预测模型后得出1维输出向量,对输出向量进行反归一化进而得出茎直径变化量预测值。【结果】建立的基于多层感知机短时番茄茎直径变化量动态预测模型的预测值与实测值的回归系数(R2)为0.901,均方根误差(RMSE)为0.175。【结论】该模型适用于温室番茄短时茎直径变化量动态预测,具有较好的应用场景。 相似文献
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近年来,随着经济的高度发展和人们生活水平的不断提高,食品安全问题日渐成为人们关注的焦点,尤其是近年来,国内连续发生了瘦肉精、毒豆芽、毒韭菜、毒姜等一系列农产品质量安全事件,已成为影响民生民计,影响经济发展,影响社会稳定的重大政治、经济和社会问题.因此,迅速提高农产品质量安全水平,建立完善农产品质量安全体系显得尤为重要,加强农产品质量监管刻不容缓. 相似文献
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【目的】深入研究玉米种子内部因脱粒产生机械裂纹的机理及其对种子发芽和幼苗发育的影响,为进一步优化设计玉米种子脱粒机提供参考。【方法】以辽宁主栽的辽单526、辽单565和郑单958 3个玉米品种为材料,利用体视显微技术分析玉米种子内部机械裂纹的形态结构、生成位置和扩展方向等特征,探讨内部机械裂纹对玉米种子发芽和幼苗发育的影响。【结果】(1)3个品种玉米种子中单裂纹发生率最高,达到19%~33%,其次为龟裂纹,双裂纹发生率最低,仅为2%~5%;裂纹主要产生于冠部,并向背部、侧面和腹部扩展。(2)内部机械裂纹对玉米种子发芽率、子叶长、胚根长、胚根数影响明显,其中龟裂纹对玉米种子的发芽和幼苗发育影响最大,发芽率最高仅为48%,并且幼苗子叶及胚根发育较差。(3)种胚中存在裂纹是影响玉米种子发芽的主要因素,发芽弱和未发芽玉米种子的种胚和胚乳存在不同程度的损伤。【结论】玉米种子在脱粒过程中产生的内部机械裂纹严重影响种子发芽及幼苗的后期发育。发芽弱和未发芽玉米种子内部存在不同程度的机械裂纹。 相似文献
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基于无人机图像和贝叶斯CSRNet模型的粘连云杉计数 总被引：1，自引：1，他引：0
自动、准确且快速地统计苗木数量是实现苗圃高效管理的重要基础。针对现有苗木计数方法准确率较低且无法准确统计粘连苗木等问题,该研究提出了一种基于贝叶斯CSRNet模型的云杉计数模型。该模型以对粘连苗木具有良好稳定性的CSRNet模型为基础,引入贝叶斯损失函数,以人工标注的点标签数据作为监督信号。以1 176幅云杉图像训练贝叶斯CSRNet模型,并通过166幅测试集云杉图像测试。结果表明,贝叶斯CSRNet模型可以准确、快速地统计无人机航拍图像内的云杉,对测试集图像内云杉的平均计数准确率（Mean Counting Accuracy,MCA）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）和均方误差（Mean Square Error,MSE）分别为99.19%、1.42和2.80。单幅云杉图像耗时仅为248 ms,模型大小为62 Mb。对比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型和贝叶斯CSRNet模型对166幅测试集云杉图像的计数结果,贝叶斯CSRNet模型的MCA分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型高3.43%、1.44%和1.13%;贝叶斯CSRNet模型的MAE分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型低6.8、2.9和1.67;贝叶斯CSRNet模型的MSE分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型低101.74、23.48和8.57。在MCT和MS两项指标上,贝叶斯CSRNet模型与CSRNet模型相同且优于YOLOv3模型和改进YOLOv3模型。贝叶斯CSRNet模型可实现无人机航拍图像内苗木数量的自动、准确、快速统计,为苗木库存智能盘点提供参考。 相似文献
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玉米种子与脱粒部件碰撞过程中的接触力学分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为进一步分析脱粒过程中玉米种子机械应力裂纹的产生机理,为新式种用脱粒机的研制提供理论支持,运用赫兹理论和材料力学分析了玉米种子产生机械脱粒损伤的临界速度,分析了脱粒部件与玉米种子的力学接触过程,并进一步比较了不同脱粒部件与玉米种子的碰撞过程。研究发现：玉米种子与脱粒部件相互接触时的相对运动速度大于Vz时,玉米种子将产生机械应力裂纹,甚至破碎;钉齿和板齿及其上不同部位对玉米种子的力学作用效果存在明显差异;玉米种子与脱粒部件的接触面积越大,受到的打击力就越大,且钉齿对玉米种子的打击力大于板齿的打击力。 相似文献
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为了量化激光天顶角对ICESat-GLAS波形数据反演森林冠层高度的影响,以吉林省汪清林业局经营区为例,基于ICESat-GLAS波形数据及DEM数据,在Allouis模型和Nie模型基础上,分别引入激光天顶角,对光斑内坡度引起的高度距离(GroundExtent)进行修正,建立森林冠层高度估测模型,并通过模型对坡度的校正能力、天顶角引起的GroundExtent理论误差以及大气延迟增量三个方面讨论分析天顶角在反演森林冠层高度中的影响。结果表明:天顶角的引入能够提高模型的估测精度,决定系数(R2)分别提高了6.56%、4.26%,且能更好地校正地形坡度;在外部条件相同的情况下,由天顶角(1°)引起的GroundExtent理论误差在0.122~1.100m范围内;在天顶延迟约为2.3m时,天顶角(1°)对大气延迟增量的影响为0.04~3.50mm。由此可知天顶角对估测森林冠层高度存在一定的影响,引入激光天顶角的冠层估测模型能更准确地反演森林冠层高度。 相似文献
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基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割 总被引：1，自引：1，他引：0
为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。 相似文献
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针对我国鲜食玉米收获过程中剥皮装备机械工作效率低、剥皮损坏率高等问题,在现有剥皮装置结构的基础上,设计了一种“柔性分段辊型+螺旋调节架”组合式和橡胶频率振动板相匹配的柔性剥皮装置。根据鲜食玉米物理特性,对鲜食玉米剥皮过程进行力学与运动学分析,确定了影响剥皮性能的主要因素,并对该剥皮装置进行了结构设计及参数分析。运用ANSYS Workbench/LS-DYDA模块对鲜食玉米果穗剥皮过程进行仿真,根据理论分析和仿真结果设计了剥皮样机,开展了剥皮试验。为获得样机最佳试验物料,以果穗长度、果穗直径、果穗含水率作为试验因素进行单因素试验,确定长度为260～280 mm、直径为64～66 mm、含水率为66.5%～69%的果穗作为剥皮机正交试验物料的样品。利用Design-Expert软件设计三因素三水平正交试验,以剥皮辊转速、剥皮辊倾角和振动板振动频率作为试验因素,以苞叶剥净率、籽粒破损率作为试验指标。结果表明：对苞叶剥净率和籽粒破损率影响由大到小均为剥皮辊转速、剥皮辊倾角、振动板振动频率;最优参数组合为：剥皮辊转速478.72 r/min、剥皮辊倾角8.05°、振动板振动频率259.20次/... 相似文献
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