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基于最优控制理论的加工番茄种植规划研究被引量：3: 2012年; 【目的】解决加工番茄种植与番茄酱厂产能之间需求不平衡的问题,为番茄酱加工期内日收获产量与加工产能匹配问题提出一种规划决策方法,减少原料的浪费,提高酱厂的生产效率。【方法】通过建立番茄种植面积与产量的数学模型,运用最优控制理论,基于拉格朗日乘子法求解番茄的最优种植方案。【结果】以新疆某番茄酱厂及当地加工番茄种植为例,通过将番茄实际产量和规划产量进行对比,该方法提出的种植计划能够提高番茄的加工效益。【结论】最优控制理论在农产品种植规划方面具有应用价值和实际意义。; 陈飞飞姜波郭洁; 关键词：最优控制理论加工番茄面积规划

番茄产量模型的仿真研究被引量：2: 2012年; 研究优化控制番茄生产期和产量问题,针对目前新疆番茄种植生产期与加工环节之间存在的不匹配问题,提出了一种离散化的有序种植方案。在深入分析番茄产量的各种影响因素基础上,建立了基于静态变量和动态变量的番茄产量模型,并指出番茄产量是由动态参数修正静态初值得到的,静态变量决定了番茄的基本产量,而最终的产量是受动态变量控制的。给出了番茄产量模型的实现算法,通过算例仿真,验证了产量模型的正确性。仿真结果表明,提高耕种管理水平,不仅可以提高番茄的产量,还可以延长番茄的产出期,均衡产出期内的番茄产量。; 陈峦姜波陈华; 关键词：番茄产量仿真

基于LS-SVM的番茄产量在线预测被引量：6: 2012年; 番茄酱生产企业为了更好地规划生产,合理地利用资源,降低成本,需要详细掌握不同品种番茄的产量。采用最小二乘法支持向量机(LS-SVM)引入不同品种产量预测加权系数及番茄产量预测过程中番茄生长及环境数据完整性在线处理,合理解决了番茄产量在线预测问题,预测效果理想,为企业安排生产和统筹规划提供参考依据。; 高丙朋姜波南新元; 关键词：番茄产量 LS-SVM 数据处理

加工番茄品质性状的鉴定指标和筛选方法被引量：3: 2014年; 确定加工番茄(Lycopersicon esculentum Mill)果实特殊性状的鉴定指标,为筛选具有较好特殊性状番茄品种的亲本种质资源提供决策支持。通过2012年新疆吉木萨尔县庆阳湖乡试验田的22种(系)加工番茄的品比试验,分析、测定了17项农艺性状,依据灰色育种理论,采用目标性状灰色关联分析法对加工番茄的产量性状、营养性状、风味品质、加工贮运品质这4个特殊目标性状进行分析。结果表明,可溶性固形物含量与其他农艺性状的关联序为平均分枝数>横径>平均产量>纵径>果形指数=生育期>总酸含量>色差>平均幅宽>单果重>糖酸比>平均株高>总糖含量>番茄红素含量>病毒病抗性>单果耐压力;番茄红素含量与其他农艺性状的关联序为平均株高>总糖含量>平均幅宽>总酸含量>色差>生育期>糖酸比>单果重>平均产量>平均分枝数>果形指数>横径>纵径>病毒病抗性>可溶性固形物含量>单果耐压力;糖酸比与其他农艺性状的关联序为总糖含量>平均幅宽>单果重>色差>生育期>平均株高>果形指数>纵径>平均产量>横径>总酸含量>番茄红素含量>平均分枝数>可溶性固形物含量>病毒病抗性>单果耐压力;单果耐压力与其他农艺性状的关联序为番茄红素含量>平均株高>病毒病抗性>总糖含量>糖酸比>平均幅宽>色差>生育期>总酸含量>单果重>平均产量>果形指数>纵径>平均分枝数>横径>可溶性固形物含量。在选育特殊性状(高产、营养佳、良好风味、耐贮运)的加工番茄品种时,应高度关注与这些特殊性状(可溶性固形物含量、番茄红素含量、糖酸比、单果耐压力)关联度大的农艺性状,并兼顾关联度低的其他农艺性状是否满足选种要求。; 韩泽群姜波; 关键词：ESCULENTUM

粒子滤波在农作物产能短期预测中的应用被引量：4: 2012年; 针对农作物的生长特点,结合物理学动力模型,将农作物产量视为运动的物体,提出了一种农作物产量的状态空间模型;依据给出的模型,利用粒子滤波对农作物的产能进行预测,并通过采样算法解决粒子退化现象。通过与实际曲线相比较,证明了粒子滤波在农作物产能短期预测中具有一定的应用价值。; 姜波许竞; 关键词：粒子滤波

基于群智能算法分类模型的番茄病害识别被引量：5: 2020年; 作物病害分类识别模型一直受被研究对象自身特性影响,为验证智能分类器在番茄常见病害中的识别效果,选择不同群智能分类器进行分类识别。采用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)法对样本集的31个数据进行降维,筛选7个贡献率较高的主成分作为PCA-支持向量机(support vector machine,简称SVM)模型的输入;遗传算法(genetic algorithm,简称GA)具有全局寻优特点,正交变换可使变异率、交叉率、种群规模等参数之间快速最优化,构建GA-SVM智能分类器提高识别率;由于GA-SVM分类器增加了交叉变异计算,参数确定时间相对较长,而粒子群优化(particle swarm optimization,简称PSO)算法不存在交叉变异因子计算过程,因此选择PSO-SVM群智能分类器,把种群中具有最大适应度函数值的惩罚系数(r)和核函数参数(σ2)作为支持向量机模型的最优参数,试验证明,PCA-SVM模型对3种病害类型中的分类效果总体较好。; 阎园园陈华姜波; 关键词：粒子群优化算法番茄病害

基于肥料效应函数法的加工番茄施肥模型研究被引量：2: 2015年; 以氮、磷、钾为主要影响因子,采用"311-A"二次回归最优设计进行试验研究,利用肥料效应函数法建立了加工番茄施肥模型,并分析了3种肥料与番茄产量之间的关系。结果表明,氮肥和钾肥对加工番茄产量影响较大,磷肥次之。根据模型确定了经济最佳施肥量和最高产量施肥量,针对不同的情况选择合适的施肥量,为合理施肥提供了科学指导。; 陈玉佳姜波阮传志; 关键词：加工番茄施肥量肥料效应函数

基于组合赋权的Dtopsis法在土壤肥力评价中的应用被引量：3: 2017年; 以新疆加工番茄某主产区试验田的15个土壤样本为试材,利用层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)和熵权法分别得到主、客观权重,再运用博弈论思想将权重组合,进而采用组合权重赋权的Dtopsis(Dynamic technique for order perference by similarity to ideal solution)法对试验区不同地块土壤肥力进行评价。结果表明:得到15个样本直观的优劣排序结果,符合生产实际,为精准施肥及作物种植规划提供指导。; 杨禹伟陈华杨宇姜波左惠文刘晓坤; 关键词：博弈论层次分析法熵权法 DTOPSIS法土壤肥力评价

基于GNNM的加工番茄产量预测研究被引量：3: 2017年; 为提高加工番茄产量预测精度,提出一种串联型组合灰色神经网络模型(grey neutral net model,GNNM)的番茄产量预测方法。通过以新疆某加工番茄产业基地的历史数据作为研究对象,利用灰色关联分析法,获取与加工番茄产量相关性较大的影响因素,剔除非主要影响因素。以主要影响因素和灰色模型(grey model,GM)预测值作为神经网络模型输入,加工番茄产量作为输出,构建GNNM预测模型。仿真试验结果表明,新预测模型具有更好的逼近能力和预测精度,为加工番茄产量精准预测提供了一种新的方法。; 文欢陈华; 关键词：加工番茄神经网络

加工番茄品质与影响因素的相关性分析被引量：2: 2015年; 为探索加工番茄品质与其影响因素的内在关联性,选取番茄红素、可溶性固形物、色差3种品质性状作为母因素,平均气温、灌水总量、氮肥投入量、磷肥投入量、钾肥投入量作为子因素,通过关联分析法得出上述番茄品质性状与影响因素的关联程度,并对关联结果进行了优势分析。结果表明,上述影响因素与番茄红素的关联度次序为平均气温>灌水总量>钾肥投入量>氮肥投入量>磷肥投入量,且最大关联度数值达0.760 4;与可溶性固形物含量的关联度次序为氮肥投入量>灌水总量>钾肥投入量>磷肥投入量>平均气温,氮肥投入量与可溶性固形物显著相关,数值达0.786 6;与色差的关联度次序为灌水总量>氮肥投入量>磷肥投入量>平均气温>钾肥投入量,色差与灌水总量相关性最大,数值为0.697 0。根据关联矩阵优势分析结果,得出灌水总量为相对优势因素,其对番茄品质的相对影响最大。; 朱婷婷姜波; 关键词：番茄品质可溶性固形物

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