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谭克竹: 作品数：25 被引量：110H指数：6; 供职机构：东北农业大学更多>>; 发文基金：黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金黑龙江省青年科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程理学更多>>

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一种农产品有机污染物快速检测装置: 本发明公开了一种农产品有机污染物快速检测装置，包括检测箱，检测箱底面四个拐角处均固定有支座，检测箱下端内侧安装有输送带，所述输送带传动端转动阻尼连接有手动轮，输送带上端呈两排均匀固定有橡胶软垫，后侧和前侧所述橡胶软垫顶端...; 陈月华谭克竹石雅楠曹晋黄馨月陈茜

基于高光谱图像技术的大豆品种无损鉴别被引量：10: 2016年; 为解决传统大豆品种检测方法存在的效率低和精度差等问题，应用高光谱图像分析技术展开大豆品种甄别研究。采集10个品种（每品种100粒，共1000粒）大豆样本400．92—999．53nm的高光谱反射图像，分别进行中值平滑、多元散射校正和数据标准归一化预处理去噪，提取样本图像中心30×30pixels感兴趣区域的平均光谱曲线和标准差曲线。分别以样本平均光谱值主成分得分、标准差光谱值主成分得分及两者结合作为模型输入，基于T—S模糊神经网络和随机森林思想组合分类器构建鉴别模型。经中值平滑的光谱平均值和标准差作输入，结合随机森林思想的组合分类模型鉴别效果最佳，训练集、测试集的平均鉴别率分别达99．6％和97．6％。结果表明，采用高光谱图像技术可实现大豆品种高精度无损鉴别。; 柴玉华毕文佳谭克竹张春雷刘春涛; 关键词：大豆高光谱图像

土壤水分空间变异性的研究: 我国北方地区水资源紧缺，而且又是农业生产较为密集的地域，因此农业节水，农田水分转化及有效利用土壤水分成为精细农业急待解决的重要问题之一。土壤水分数据采集及空间变异性的研究对于如何充分发挥土壤水分的潜力，保护水资源，加强农...; 谭克竹张长利刘述强; 关键词：精细农业地理信息系统空间插值土壤水分; 文献传递

基于遗传神经网络的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测被引量：2: 2009年; 本文提出了一种利用遗传神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的五种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练神经网络的权值,建立大豆脂肪酸的神经网络检测模型,探索出一种能够准确、高效地完成近红外光谱检测的神经网络模型。; 谭克竹; 关键词：近红外光谱神经网络大豆脂肪酸

高校资源共享存在的问题及解决方法探讨被引量：1: 2013年; 高校可共享资源包括实验场地、实验设备、师资队伍、科研团队等,这些资源的合理分配与管理,对构建一流高校有着极其重要的意义。该文结合我国高校可共享资源的现状,针对高校资源共享过程中存在的问题和解决措施进行了研究。; 谭克竹宋伟先柴玉华魏东辉; 关键词：资源共享

基于BP神经网络的大豆叶片病害诊断模型的研究被引量：5: 2013年; 本文以大豆叶片为研究对象,主要针对大豆灰斑病、霜霉病和细菌性斑点病进行诊断。首先,在东北农业大学教育部大豆生物学重点实验室的实验基地培育灰斑病、霜霉病和细菌性斑点病的纯正样本,然后通过对病斑特征的分析,确定病斑特征与病害种类的关系,建立大豆叶片病害的BP神经网络诊断模型。测试结果表明,针对轻度病害,灰斑病、霜霉病、细菌性斑点病和其它病害的识别精度分别为88.75%,87.50%,87.50%,85.00%;中度病害识别精度分别为91.25%,90.00%,91.25%,88.75%;重度病害识别精度分别为93.75%,92.50%,93.75%,92.50%。; 谭克竹沈维政; 关键词：病害诊断 BP神经网络大豆叶片

兆瓦级风力机组偏航控制策略及仿真被引量：4: 2013年; 当风向角在15范围内变化时,由于风向标传感器不能正常工作,导致风力机无法捕获最大风能,从而降低了风力机组的发电效率。本文通过对风力发电机组偏航控制原理的分析,提出了一种基于MPPT控制的偏航控制系统:该控制系统通过实时测量风力机组的输出功率,不断寻找最大功率点,同时偏航控制器发出自动偏航指令,使机舱偏转,直到找到最大功率值,此时实现了机舱的准确对风,停止偏航指令。给出了基于PLC下的硬件结构,通过在matlab/simulink下的仿真,结果证明该控制系统响应速度快,目标准确率高。; 柴玉华黄维王贤立谭克竹; 关键词：MPPT算法 SIMULINK 风力机

基于神经网络结合遗传算法的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测: 本文提出了神经网络结合遗传算法建立数学模型检测大豆脂肪酸含量的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入, 把用化学法测定的五种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练...; 张长利谭克竹刘述强; 关键词：近红外光谱遗传算法; 文献传递

基于分段主成分分析和高光谱技术的大豆品种识别被引量：12: 2016年; 为了实现大豆品种的快速且无损鉴别,对大豆高光谱图像中的光谱信息进行研究分析。利用高光谱图像采集系统采集波长范围为400～1 000 nm的6类共660粒大豆样本的高光谱图像,从每粒大豆样本的中心区域上提取感兴趣区域并以此区域的平均光谱信息代表此粒大豆的光谱信息。对光谱曲线进行多元散射校正（multiple scattering correction,MSC）后,根据相关系数矩阵图,将整个高光谱波段分解为3个子分段,分别在每个子分段上做主成分分析（principal component analysis,PCA）,提取1～20个主成分作为光谱特征,利用极限学习机（extreme learning machine,ELM）和随机森林（random forests,RF）模型进行大豆品种识别。结果表明：在第二分段（510.6～685.4 nm）进行PCA变换,识别效果优于全波段PCA变换。因此,应用分段PCA变换和高光谱技术对大豆品种进行无损识别是可行的。; 刘瑶谭克竹陈月华王志朋谢红王立国; 关键词：大豆