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基于高光谱技术的褐土土壤总氮含量的预测被引量：7: 2018年; [目的]对土壤营养元素进行准确测量是实施精细农业的基础。[方法]本文以169份山西典型褐土土壤为研究对象,采用高光谱成像技术获取近红外高光谱图像,并提取平均光谱曲线(A)、标准差曲线(S)和方差曲线(V)等统计参数。分别采用以平均光谱曲线(A)、平均光谱曲线的一阶导数(F)、A与F的乘积(A*F)、A与F的商(A/F)为基础的20种光谱预处理方法,结合偏最小二乘(PLS)方法建模,并对验证集进行验证。[结果]结果表明:平均光谱曲线随总氮含量先增加后减小,一阶导数曲线随总氮含量的增加而单调增加。使用一阶导数进行建模,可能能够获得更好的预测效果。建模效果最好的预处理方法为F与S的乘积(F*S),其次为A与F与S的乘积(A*F*S)。这两种预处理方法建立的PLS模型的RPDp在2.0以上,Rp2在0.8以上,可以对褐土土壤的总氮含量进行有效预测。[结论]本文研究结果可为近红外高光谱成像技术应用于褐土土壤其它营养成份的快速预测提供参考。; 王文俊王璨李志伟杜慧玲; 关键词：近红外偏最小二乘法

利用融合高度与单目图像特征的支持向量机模型识别杂草被引量：33: 2016年; 除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2～5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5%,并与纹理和高度特征进行融合;将2～5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比。经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67%,100%,98.33%;平均识别准确率达98.33%。不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33%,91.67%,95%;平均识别准确率为93.33%。结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点。该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考。; 王璨李志伟; 关键词：双目视觉支持向量机杂草识别双目图像

卷积神经网络用于近红外光谱预测土壤含水率被引量：29: 2018年; 近红外光谱分析技术在土壤含水率预测方面具有独特的优势,是一种便捷且有效的方法。卷积神经网络作为高性能的深度学习模型,能够从复杂光谱数据中自主提取有效特征结构进行学习,与传统的浅层学习模型相比具有更强的模型表达能力。将卷积神经网络用于近红外光谱预测土壤含水率,并提出了有效的卷积神经网络光谱回归建模方法,简化了光谱数据的预处理要求,且具有更高的光谱预测精度。首先对不同含水率下土壤样品的光谱反射率数据进行简单的预处理,通过主成分分析减少光谱数据量,并将处理后的光谱数据变换为二维光谱信息矩阵,以适应卷积神经网络特殊的学习结构。然后基于卷积神经网络算法,设置双层卷积和池化结构逐层提取光谱数据的内部特征信息,并采用局部连接和权值共享减少网络参数、提高泛化性能。通过试验优化网络结构和各项参数,最终获得针对土壤光谱数据的卷积神经网络土壤含水率预测模型,并与传统的BP,PLSR和LSSVM模型进行对比实验。结果表明在训练样本达到一定数量时,卷积神经网络的预测精度和回归拟合度均高于三种传统模型。在少量训练样本参与建模的情况下,模型预测表现高于BP神经网络,但略低于PLSR和LSSVM模型。随着参与训练样本量的增加,卷积神经网络的预测精度和回归拟合度也随之稳定提升,达到并显著优于传统模型水平。因此,卷积神经网络能够利用近红外光谱数据对土壤含水率做出有效预测,且在较多样本参与建模时取得更好效果。; 王璨武新慧李恋卿王玉顺李志伟; 关键词：卷积神经网络近红外光谱土壤含水率

基于SRM的电动拖拉机驱动系统设计与仿真被引量：6: 2018年; [目的]针对传统拖拉机排放高、传动系统结构复杂、受能源影响大等问题,设计了一种新型电动拖拉机驱动系统。[方法]通过对传动系各部件定性分析以及横向对比各常用电机,选取了基于开关磁阻电机的电动拖拉机驱动系统,在充分发挥电机特性的基础上精简了传动系,增加了布置灵活性;通过最优选择电池型号及组数,提高了续航能力;最后在MATLAB/Simulink8.7环境下对驱动系统进行仿真验证。[结果]分析表明,该电动拖拉机驱动系统具备较高的带载启动能力与一定的连续作业时间,通过对调节器与控制器的控制可实现车辆的无级变速,结合辅助电机及调压电路可实现动力输出装置的独立升降功能。[结论]该研究结果可为电动拖拉机与特种工程车辆驱动系统的优化与设计提供一定的参考。; 张宇李志伟王璨解继红; 关键词：电动拖拉机

不同含水率对谷子籽粒压缩粘弹性性质的影响: 为了解不同含水率谷子籽粒的压缩粘弹性性质,减小谷子在播种、采收、加工等过程中因受静力压缩产生的机械损伤,该文应用INSTRON 5544万能试验机对不同含水率谷子籽粒进行了静态压缩粘弹性试验研究,测试了不同含水率下谷子籽...; 武新慧郭玉明王璨孙静鑫; 关键词：蠕变应力松弛粘弹性

基于卷积神经网络提取多尺度分层特征识别玉米杂草被引量：54: 2018年; 为提高作物与杂草识别的准确率、稳定性和实时性,该文以幼苗期玉米及杂草为研究对象,提出了基于卷积神经网络提取多尺度分层特征的玉米杂草识别方法。首先建立卷积神经网络模型,以从图像的高斯金字塔中提取多尺度分层特征作为识别依据,再与多层感知器相连接实现图像中各像素的识别;为了避免目标交叠所带来的问题,对图像进行超像素分割,通过计算每个超像素内部的平均像素类别分布确定该超像素块的类别,再将相同类别的相邻超像素合并,最终实现图像中各目标的识别。试验结果表明:该方法的平均目标识别准确率达98.92%,标准差为0.55%,识别单幅图像的平均耗时为1.68 s,采用GPU硬件加速后识别单幅图像的平均耗时缩短为0.72 s。该方法实现了精确、稳定和高效的玉米与杂草识别,研究可为精确除草的发展提供参考。; 王璨武新慧李志伟; 关键词：作物图像识别图像分割杂草识别卷积神经网络

高光谱成像的褐土土壤速效钾含量预测被引量：8: 2019年; 精细农业变量施肥取决于对农田的土壤养分分布的了解,快速获取土壤信息是实施精细农业的基础。速效钾是土壤肥力的重要参数,是植物生长发育所必需的营养元素。对土壤速效钾含量进行测量,是了解土壤肥力的重要途径,是实现精细农业的必要条件。以山西典型褐土土壤为研究对象,采集农田耕层褐土土壤样品共169份,样品经风干处理,手动捏碎较大的土粒并去除杂质后,未经研磨过筛处理而直接用于土壤近红外高光谱的测量。根据实验室速效钾含量测定结果,将所有土壤样品分为两类:其中速效钾含量低于100 mg·kg^(-1)的样品共144个,随机选取108个作为低含量建模集(L_c),剩余36个作为低含量验证集(L_p);速效钾含量高于100 mg·kg^(-1)的样品共25个,随机选取19个作为高含量建模集(H_c),剩余6个作为高含量验证集(H_p)。其中L_c和H_c统称为所有含量建模集(T_c),L_p和H_p统称为所有含量验证集(T_p)。获取所有土壤样本950～1 650 nm范围内的近红外高光谱图像。分别采用平均光谱曲线(R)、平均光谱曲线的一阶导数(FD)、平均光谱曲线与一阶导数共同建模(R&FD)、平均光谱曲线与一阶导数的乘积(R*FD)、平均光谱曲线与一阶导数的商(R/FD)等五种光谱数据预处理方法,结合偏最小二乘法(PLS),分别对建模集T_c,L_c及H_c建模,然后分别对验证集T_p,L_p及H_p进行验证。结果表明:土壤的平均光谱反射率随速效钾含量的增大呈现先增加后减小的趋势。当速效钾含量低于100 mg·kg^(-1)时,所有波段的光谱反射率随速效钾含量的增加而增加;当速效钾含量在100～200 mg·kg^(-1)之间时,所有波段的光谱反射率均达到最大值。当速效钾含量超过200 mg·kg^(-1)时, 950～1 400 nm的光谱反射率急剧减小,但曲线的整体斜率显著增加;且速效钾含量越高,曲线整体斜率越大。当速效钾含量高于100 mg·kg^(-1)时,平均光谱曲�; 王文俊李志伟王璨郑德聪杜慧玲; 关键词：近红外高光谱成像速效钾偏最小二乘

苹果介电特性与微波干燥含水率相关性研究被引量：3: 2018年; 同轴探头法适合于测量果蔬等高损耗材料的介电特性,研究果蔬同轴介电特性与干燥含水率的相关性对于监测果蔬干燥加工过程中含水率的变化情况有重要理论指导意义。为此,以苹果为试验材料,利用同轴探头和网络分析仪测量了500~8.5GHz频率范围内苹果在微波干燥过程中的介电特性。研究表明:随着频率的增加,苹果试样介电常数呈下降趋势,介电损耗因子先下降后增加;通过介电特性指标与干燥含水率的拟合,建立了915MHz和2450MHz频率下苹果的相对介电常数、介质损耗因子与含水率的关系方程。研究结果可为利用同轴介电特性在线监测微波干燥含水率提供依据。; 武新慧郭玉明孙静鑫王璨; 关键词：果蔬介电特性微波干燥含水率

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王璨

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