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养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下:(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、
pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复;采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型 参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板
与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板
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我国分散经营的小农户生产方式和规模化生产的肥料工业之间的矛盾要求区域配肥在理论和技术上有新的突破。本文在明确了我国玉米、小麦和水稻施肥分区的基础上,通过大样本数据的整理与分析,研究我国玉米、小麦和水稻不同区域的磷肥和钾肥效应及其主要影响因素;基于磷肥恒量监控建立了大区域的磷肥技术指标;45号钢板
基于钾肥肥效反应建立了大区域的钾肥技术指标;并结合区域气候、栽培和土壤条件等特点制定我国玉米、小麦和水稻不同区域的肥料配方与施肥建议。 ,通过田间试验验证“大配方、小调整”区域配肥技术的农学和经济效应。取得的主要结果如下:(1)通过整理与分析2005-2010年在全国开展的7081、4232和9608个玉米、小麦和水稻田间肥效试验数据结果表明,玉米、小麦和水稻施磷增产效果显著,其中小麦施用磷肥的增产效果 (与不施磷处理相比,施磷下全国小麦的平均增产量为0.9t ha-1,增产率为18.8%,缺磷区相对产量为85.8%,磷肥的农学效率为8.8kg kg-1),玉米次之(与不施磷处理相比,施磷下全国玉米的平均增产量为1.1t ha-1,增产率为15.7%,缺磷区的相对产量为88.0%,磷肥的农学效率为12.4kg kg-1),水稻较低(与不施磷处理相比,施磷下全国水稻的平均增产量为0.8t ha-1,增产率为12.8%,缺磷区的相对产量为89.9%,磷肥的农学效率为13.1kg kg-1)。在玉米上,表现为东北春玉米区、西北春玉米区和西南玉米区的增产效果要高于华北夏玉米区;
在小麦上,表现为华北灌溉冬麦区的增产效果略低于其它区域;在水稻上,表现为东北单季稻区和长江流域单双季稻区的增产效果较好,江南华南单双季稻区和西南高原山地单季稻区的增产效果较差;长江流域中游单双季稻区的早稻施磷效果大于晚稻。作物的施磷效应一方面受到土壤磷状况的直接影响,随着土壤磷含量的增高,施磷的增产效应呈下降的趋势,另一方面受到不同生产体系和种植制度的影响,特别是温度和水份的影响。(2)通过整理与分析2005-2010年在全国开展的3124、3924和9490个玉米、小麦和水稻田间肥效试验结果表明,与不施钾处理相比,东北春玉米区、西北春玉米区、华北夏玉米区和西南玉米区玉米施钾的平均增产率分别为14.0%,4.3%,14.7%,19.4%;45号钢板
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害虫快速检测与识别是农作物病虫害防治的基础。传统的害虫分类和识别主要是专家通过肉眼观察害虫的外部特征并与模式标本对照来完成的,这种识别方法费时费力。随着计算机技术的发展,人们逐渐将图像处理技术与模式识别技术应用到害虫的研究和识别中,并建立害虫的识别系统,丰富了识别手段,提高了识别效率。40cr钢板
本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络技术建立了基于物联网的昆虫远程自动识别系统。本论文的主要研究工作如下:(1)设计了害虫图像采集系统。本论文研究的害虫尺寸差异较大,同一害虫姿态各异,而且害虫的活动能力较强。为此,本论文研究了满足两种需求的害虫采集系统。一种系统采集诱捕到的害虫的图像。该系统对象的特点是目标静止、目标到镜头的距离固定、视野范围固定,因此,该系统使用CMOS相机和定焦镜头。另一种系统实时采集田间害虫的图像。该系统对象的特点是目标运动、目标到镜头的距离可变、视野范围可变,因此,该系统使用CCD相机和变焦镜头。(2)提出了基于HSV颜色模型的害虫图像分割技术。本论文针对害虫图像背景和目标颜色的特点,将基于HSV颜色模型的Otsu阈值分割方法应用到背景和目标的分割中。在进行图像分割前,将图像的RGB模型转换成HSV模型,并且将转换得到的H分量旋转180度后利用Otsu算法自适应找到阈值,从而实现了背景和目标的分离。 ,对分割后的图像进行了一些后续处理,得到完整的害虫目标。40cr钢板
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