科研产出
ICP-AES分析光谱条件对中药蒲公英无机元素吸收的影响
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：在全密闭植物工厂中水培种植中药蒲公英,以发射不同波段光谱的荧光灯及LED灯作为药材生长光源,并结合ICP–AES技术分析了不同光谱条件对蒲公英无机元素吸收和积累的影响。结果表明:(1)相近的光合有效辐射(PAR)条件下,单一红光R及混合光FLRB有利于水培蒲公英可食生物量的积累,单一蓝光B处理下可食生物量最低;(2)荧光灯FL条件下蒲公英地上部分常量无机元素含量比值为K∶Ca∶P∶Mg∶Na=79.74∶32.39∶24.32∶10.55∶1.00,微量无机元素含量比值为Fe∶Mn∶B∶Zn∶Cu=9.28∶9.71∶3.82∶2.08∶1.00;(3)峰值为660nm的红光有利于蒲公英对Ca,Fe,Mn,Zn元素的吸收,Cu元素含量受光谱条件的影响不明显;(4)蒲公英地上部分对Ca,Na,Mn,Zn四种元素的积累量均在纯红光R下最高,而对其余六种元素的积累量以混合光FLRB条件下最高。
关键词： 植物工厂 光谱成分 ICP-AES技术 蒲公英 无机元素
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鲜切蔬菜加工过程追溯的原料批次混合优化模型构建
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了保障鲜切蔬菜加工企业的产品质量安全,提高鲜切蔬菜生产加工效率,减少加工过程中因原料批次而导致的召回正本增加等问题,提出了一种鲜切蔬菜加工过程追溯的批次混合优化问题的解决方案。该研究通过分析鲜切蔬菜加工的基本工艺流程,根据中小规模鲜切蔬菜加工企业的实际生产需求,研究适用于单原料仓库、单成品仓库的生产加工过程,构建基于企业生产订单和多原料批次的生产加工模型。在模型构建上,综合考虑了加工过程中单个订单不可拆分,以及原料批次选取时应优先选取最近未用完批次原则等企业生产加工管理的实际因素。在此基础上应用遗传算法对订单的加工次序和原料批次的选取次序进行优化。采用北京某鲜切蔬菜加工企业的实际生产数据对模型进行验证,采用平均召回规模及平均出成率作为鲜切蔬菜加工的目标函数。结果表明,通过算法优化后的目标函数值与初始值相比提高了10.5%,能够有效减少平均召回规模并提高产品加工的综合出成率,该模型为中小规模鲜切蔬菜加工企业的原料批次分配及生产流程的优化提供参考。
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苹果糖度高光谱图像可视化预测的光强度校正方法
《农业机械学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对类球形水果表面曲率变化引起高光谱图像光响应强度差异较大,难以有效预测各部位的品质信息的问题,以富士苹果为研究对象,对高光谱图像进行黑白标定后,以糖度测试部位为感兴趣区域提取平均光谱并建立糖度的定量预测模型,校正集相关系数Rc为0.930 5,校正均方根误差RMSEC为0.433 1;高光谱图像经构建掩模消除样本背景噪声后,提出了高光谱图像光强度校正方法,比较校正前后的高光谱图像能量分布图可以发现光强度得到有效补偿,对校正后的高光谱图像标记空间信息并提取对应光谱,用已建立的苹果糖度模型计算各像素点对应的糖度值,绘制苹果糖度的伪彩色分布图。研究结果表明,高光谱图像经强度校正可以快速无损的预测苹果的糖度及其分布。
关键词： 苹果 糖度 高光谱图像 光强度校正 可视化 无损检测
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葡萄树地上部形态结构数据获取方法
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：葡萄树为多年蔓生植物,其形态结构复杂且受人工修剪及架势的影响。获取葡萄树地上部植株及器官的形态结构及纹理数据,有助于建立3D可视化模型以表征该植株的品种遗传特征、受环境、架式和人工修剪等因素的影响。该文针对葡萄树形态结构数据获取工作量大、效率低、依靠单一手段所获取数据缺乏完整性等特点,提出一种高效的葡萄树地上部形态结构数据获取方法,首先对葡萄树进行拓扑结构解析和数字化表达实现复杂结构的显示表达;然后针对目标植株进行葡萄树三维形态数据采集,包括植株拓扑结构三维数字化数据采集、品种一致性与差异性分析的DUS(植物新品种特异性(distinctness)、一致性(uniformity)和稳定性(stability)的栽培鉴定试验或室内分析测试)数据采集,器官的形态参数测量,三维扫描与纹理数据采集,目标植株的栽培环境及人工管理措施等信息的采集。结果表明,基于所获取形态结构数据结合植物参数化建模方法重建的葡萄树器官与植株几何模型具有较高的真实感。在葡萄树形态结构数据获取方法的基础上,对植物地上部形态结构数据获取标准化流程进行探讨,以期为其他植物主要器官与植株的形态结构数据获取提供方法参考。
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基于视觉伺服的樱桃番茄果串对靶测量方法
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对鲜食番茄自动化采收实际需要,为了实现对樱桃番茄果串自动识别定位,基于激光测距和视觉伺服技术设计了果串自动对靶测量视觉系统。通过分析成熟番茄果串图像色彩特征,采用R-G色差模型凸显目标与背景差异,并根据色差灰度逐列统计锁定果串图像区域;基于Cognex Vision Pro图像处理类库Cog PMAlign Tool模板匹配工具,对果串区域内果粒进行分割;根据对边缘果粒空间坐标估算,同时对采摘机械臂进行视觉伺服控制,实现对边缘果粒对靶定位测量,并根据其空间坐标测算果串长宽特征,为采摘执行部件提供作业依据。试验结果表明,视觉系统对果串内果粒的平均识别率为83.5%,对果粒视觉对靶的平均偏差为8.38像素,果串长度测量平均误差为8.25 mm,果串宽度测量平均误差为5.25 mm。该研究结果为串形果实自动采收目标识别定位提供参考。
关键词： 机器人 图像处理 测量 樱桃番茄 视觉伺服 对靶测量 激光测距
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基于动态混沌神经网络的预测研究-以马铃薯时间序列价格为例
《系统工程理论与实践 》 2015 EI 北大核心 CSCD CSSCI
摘要：针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.
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基于力矩平衡点法的北京市生态系统服务价值时空分布
《农业机械学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：以北京市为例,在计算1993年、2001年和2007年三期土地利用生态系统服务价值的基础上,基于力矩平衡点法分析了生态服务功能价值的重心变化情况,研究了北京市生态系统服务价值分布的时空变化及变化原因。结果表明:北京市生态系统服务总价值先增加后减少,从1993年的297.69亿元增加到2001年的299.05亿元,在2007年又降低到292.12亿元;不同土地利用类型的生态系统服务价值的重心转移情况表明,耕地、草地、湿地的价值重心从1993年到2007年,一直由南向北移动,推动了总价值的重心变化,公园绿地、林地的重心变化始终为由北向南;不同功能生态系统服务价值的重心转移情况表明,废物处理、气候调节、气体调节、食物生产、土壤形成与保护、娱乐文化的价值重心由南向北移动,原材料的价值重心呈由北向南移动,生物多样性的价值重心呈由西向东的移动趋势,而水源涵养的价值重心在1993年到2001年由北向南移动,2001年到2007年则是由南向北移动。研究结果为北京市的政府决策和生态环境保护政策制定提供了依据。
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中国耕地整治生态潜力测算方法
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：为合理测算耕地整治生态潜力,指导区域土地整治生态建设,该研究在耕地整治数量、质量潜力测算的基础上,采用生态系统服务价值增加值表征耕地整治生态潜力,提出了全国耕地生态潜力的测算方法,并以县为单位,对全国的耕地整治生态潜力进行了测算。结果表明,中国的耕地整治生态潜力巨大,生态服务价值总量达到6.14×1011元;潜力较高的县集中分布在黑龙江省、吉林省,其次是东部地区的河南省、安徽省、湖北省,西南地区的四川省、宁夏回族自治区大部分县的生态潜力也较高;潜力较低的县主要分布在西北地区、闽粤琼地区和青藏区。该研究探索了耕地整治生态潜力的新思路和方法,研究结果对掌握全国耕地整治潜力分布特点、指导区域土地整治生态建设、确定全国的土地整治与生态保护重点区等有很好的指导作用。
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应用CARS和SPA算法对草莓SSC含量NIR光谱预测模型中变量及样本筛选
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用光谱技术对水果进行定量或定性分析,如何获得一个简单、有效的校正模型对后续模型的应用和维护都非常关键。以草莓内部品质近红外光谱预测为例,从关键变量和特征样本优选两方面进行研究。采用竞争性自适应重加权CARS算法对光谱变量进行初次选择,随后采用连续投影算法SPA对校正集样本进行优选,获得98个特征样本,针对优选后的变量/样本子集利用SPA算法作二次关键变量提取,获得25个关键变量。为了验证CARS算法的性能,蒙特卡罗无信息变量消除MC-UVE和连续投影算法SPA用于比较研究。CARS算法在消除无信息变量的同时可以对共线性信息进行去除。同样,为了评估SPA算法在特征样本选择中的性能,经典的Kennard-Stone算法也用于比较分析。SPA算法能够用于校正集特征样本的优选。针对最终优选后的变量/样本(25/98)子集建立PLS和MLR模型对草莓内部可溶性固形物含量SSC含量进行定量预测。结果表明,两个模型利用原始变量/样本的0.59%/65.33%的信息均能够获得比基于原始变量/样本所建模型更好的性能,且MLR模型比PLS模型性能略优,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.909 7,0.348 4和3.327 8。
关键词： 变量筛选 样本筛选 近红外光谱 草莓 可溶性固形物
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