为了提升便携式近红外仪器中单一水果模型应用的广泛性,创新性的将不同仪器间模型传递的思想应用在不同种类水果间可溶性固形物(soluble solid content,SSC)的模型传递。基于苹果、梨、桃三种水果在SSC含量范围、果型大小以及果皮厚度...为了提升便携式近红外仪器中单一水果模型应用的广泛性,创新性的将不同仪器间模型传递的思想应用在不同种类水果间可溶性固形物(soluble solid content,SSC)的模型传递。基于苹果、梨、桃三种水果在SSC含量范围、果型大小以及果皮厚度等的相近物理化学特性,提出利用简单的斜率/截距(Slope/Bias)算法对苹果SSC的偏最小二乘(partial least square,PLS)模型进行传递,仅用少量的梨和桃样品即可将苹果SSC模型应用于其SSC值的预测,更快捷方便且节约成本。对于梨样品,用35个标准样品,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)值由直接预测的1.009°Brix降为0.565°Brix;对于桃样品,用40个标准样品,RMSEP由直接预测的1.726°Brix降为0.677°Brix。为了验证该模型传递方法的可行性,通过斜率/截距算法,采用梨和桃模型对其他两种水果的SSC进行预测,其中利用建立的梨SSC模型,经斜率/截距算法模型传递后,对于苹果样品,用30个标准样品,RMSEP值达到0.597°Brix,对于桃样品,用40个标准样品,RMSEP值达到0.689°Brix;利用建立的桃SSC模型,经斜率/截距算法模型传递后,对于苹果样品,用35个标准样品,RMSEP值达到0.654°Brix,对于梨样品,用30个标准样品,RMSEP值达到0.439°Brix。研究结果表明:斜率/截距(Slope/Bias)方法可用于苹果、梨、桃等相近种类水果间的模型传递,为近红外光谱仪在相似种类物质间的预测提供了新思路。展开更多
针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标...针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标点引力的合力影响有效避开障碍物生长,提高航迹搜寻效率,其次对随机树的节点扩展考虑了无人机飞行性能约束条件,最后采用3阶贝塞尔函数进一步航迹优化。仿真结果表明:二维和三维复杂环境中改进双向RRTs算法相比传统RRT、双向RRTs算法航迹搜索耗时减少了71.3%、24.7%和41.0%、18.6%,验证了改进算法全局搜索能力的快速性和有效性,能很好的应用于无人机离线全局航迹规划场合。展开更多
文摘为了提升便携式近红外仪器中单一水果模型应用的广泛性,创新性的将不同仪器间模型传递的思想应用在不同种类水果间可溶性固形物(soluble solid content,SSC)的模型传递。基于苹果、梨、桃三种水果在SSC含量范围、果型大小以及果皮厚度等的相近物理化学特性,提出利用简单的斜率/截距(Slope/Bias)算法对苹果SSC的偏最小二乘(partial least square,PLS)模型进行传递,仅用少量的梨和桃样品即可将苹果SSC模型应用于其SSC值的预测,更快捷方便且节约成本。对于梨样品,用35个标准样品,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)值由直接预测的1.009°Brix降为0.565°Brix;对于桃样品,用40个标准样品,RMSEP由直接预测的1.726°Brix降为0.677°Brix。为了验证该模型传递方法的可行性,通过斜率/截距算法,采用梨和桃模型对其他两种水果的SSC进行预测,其中利用建立的梨SSC模型,经斜率/截距算法模型传递后,对于苹果样品,用30个标准样品,RMSEP值达到0.597°Brix,对于桃样品,用40个标准样品,RMSEP值达到0.689°Brix;利用建立的桃SSC模型,经斜率/截距算法模型传递后,对于苹果样品,用35个标准样品,RMSEP值达到0.654°Brix,对于梨样品,用30个标准样品,RMSEP值达到0.439°Brix。研究结果表明:斜率/截距(Slope/Bias)方法可用于苹果、梨、桃等相近种类水果间的模型传递,为近红外光谱仪在相似种类物质间的预测提供了新思路。
文摘针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标点引力的合力影响有效避开障碍物生长,提高航迹搜寻效率,其次对随机树的节点扩展考虑了无人机飞行性能约束条件,最后采用3阶贝塞尔函数进一步航迹优化。仿真结果表明:二维和三维复杂环境中改进双向RRTs算法相比传统RRT、双向RRTs算法航迹搜索耗时减少了71.3%、24.7%和41.0%、18.6%,验证了改进算法全局搜索能力的快速性和有效性,能很好的应用于无人机离线全局航迹规划场合。
