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基于可见近红外反射光谱的柑橘糖度在线检测
1
作者
李利桥
高宗余
+3 位作者
时如意
聂晶
柴建敏
刘伟
《食品与机械》
北大核心
2025年第6期81-87,共7页
[目的]降低柑橘糖度检测分析过程的复杂度、提高检测糖度准确度及减小检测过程的破坏性。[方法]设计一种基于可见近红外反射光谱的柑橘糖度在线检测装置。以云南金牛柑橘为研究对象,采用光谱—理化值共生距离(SPXY)划分分类方法建立建...
[目的]降低柑橘糖度检测分析过程的复杂度、提高检测糖度准确度及减小检测过程的破坏性。[方法]设计一种基于可见近红外反射光谱的柑橘糖度在线检测装置。以云南金牛柑橘为研究对象,采用光谱—理化值共生距离(SPXY)划分分类方法建立建模集和验证集,分别对比分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)和卷积平滑(SG)等方法预处理后的偏最小二乘回归(PLS)建模检测效果,确定最佳预处理方法。并对比研究了连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和随机蛙跳算法(RF)对预处理后的光谱数据进行特征波段提取,筛选出合适的特征波长点,建立PLS预测模型。[结果]采用SG+MSC+CARS处理筛选出的95个特征波长点建立的PLS模型预测效果最好,其Rc和Rp分别为0.913和0.881、RMSEC和RMSEP分别为0.274和0.207、RPD为2.114。[结论]该方法有效降低了柑橘糖度检测过程的复杂性,提高了检测准确度并减小了检测破坏性。
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关键词
柑橘
可见近红外光谱
在线检测
糖度
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职称材料
基于深度强化学习的氢燃料电池电动拖拉机能量管理策略
2
作者
李利桥
陈江春
+2 位作者
刘伟
聂晶
高宗余
《农业机械学报》
2025年第7期691-700,共10页
针对氢燃料电池电动拖拉机(Hydrogen fuel cell electric tractor,HFCET)能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q-networks,DQN)学习的混合能量管理策略。将深度强化学习方法用于氢燃料电池(Hydrogen...
针对氢燃料电池电动拖拉机(Hydrogen fuel cell electric tractor,HFCET)能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q-networks,DQN)学习的混合能量管理策略。将深度强化学习方法用于氢燃料电池(Hydrogen fuel cell,HFC)电动拖拉机对提高燃料经济性和延长燃料电池使用寿命具有重要作用。首先,以燃料电池氢耗量为目标,将Q-学习算法与DQN算法进行对比,并与动态规划(Dynamic programming,DP)方法进行比较。将燃料电池性能退化因子纳入目标函数,通过调整性能退化因子与氢耗量实现氢燃料电池经济性和系统性能退化之间的动态平衡。通过电动拖拉机实际运行工况验证所提策略的有效性。实际运行工况试验结果表明,在训练中纳入氢燃料电池性能退化因子时,能量管理策略(Energy management strategy,EMS)能耗下降2.46%,达到实际运行工况DP方法EMS的87.63%,有效抑制了氢燃料电池性能衰退。同时,与DP方法相比,计算效率提高78%以上。
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关键词
电动拖拉机
氢燃料电池
能量管理策略
深度强化学习
Q-学习
动态规划
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职称材料
题名
基于可见近红外反射光谱的柑橘糖度在线检测
1
作者
李利桥
高宗余
时如意
聂晶
柴建敏
刘伟
机构
石河子
大学机械电气工程学院
兵团石河子国家农业科技园区管委会
出处
《食品与机械》
北大核心
2025年第6期81-87,共7页
基金
国家自然科学基金项目(编号:52265038)
新疆维吾尔自治区2023人才发展基金—天池英才创新领军人才项目(编号:CZ002507)。
文摘
[目的]降低柑橘糖度检测分析过程的复杂度、提高检测糖度准确度及减小检测过程的破坏性。[方法]设计一种基于可见近红外反射光谱的柑橘糖度在线检测装置。以云南金牛柑橘为研究对象,采用光谱—理化值共生距离(SPXY)划分分类方法建立建模集和验证集,分别对比分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)和卷积平滑(SG)等方法预处理后的偏最小二乘回归(PLS)建模检测效果,确定最佳预处理方法。并对比研究了连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和随机蛙跳算法(RF)对预处理后的光谱数据进行特征波段提取,筛选出合适的特征波长点,建立PLS预测模型。[结果]采用SG+MSC+CARS处理筛选出的95个特征波长点建立的PLS模型预测效果最好,其Rc和Rp分别为0.913和0.881、RMSEC和RMSEP分别为0.274和0.207、RPD为2.114。[结论]该方法有效降低了柑橘糖度检测过程的复杂性,提高了检测准确度并减小了检测破坏性。
关键词
柑橘
可见近红外光谱
在线检测
糖度
Keywords
citrus
visible near-infrared spectroscopy
online detection
sugar content
分类号
S666.2 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
基于深度强化学习的氢燃料电池电动拖拉机能量管理策略
2
作者
李利桥
陈江春
刘伟
聂晶
高宗余
机构
石河子
大学机械电气工程学院
出处
《农业机械学报》
2025年第7期691-700,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52265038)
新疆维吾尔自治区2023人才发展基金-天池英才创新领军人才项目(CZ002507)
+3 种基金
兵团科技计划项目(2023ZD056)
石河子大学国际科技合作推进计划项目(GJHZ202208)
石河子大学高层次人才科研启动项目(RCZK202309,RCZK2018C33)
石河子大学青年创新人才培育计划项目(CXPY201904)。
文摘
针对氢燃料电池电动拖拉机(Hydrogen fuel cell electric tractor,HFCET)能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q-networks,DQN)学习的混合能量管理策略。将深度强化学习方法用于氢燃料电池(Hydrogen fuel cell,HFC)电动拖拉机对提高燃料经济性和延长燃料电池使用寿命具有重要作用。首先,以燃料电池氢耗量为目标,将Q-学习算法与DQN算法进行对比,并与动态规划(Dynamic programming,DP)方法进行比较。将燃料电池性能退化因子纳入目标函数,通过调整性能退化因子与氢耗量实现氢燃料电池经济性和系统性能退化之间的动态平衡。通过电动拖拉机实际运行工况验证所提策略的有效性。实际运行工况试验结果表明,在训练中纳入氢燃料电池性能退化因子时,能量管理策略(Energy management strategy,EMS)能耗下降2.46%,达到实际运行工况DP方法EMS的87.63%,有效抑制了氢燃料电池性能衰退。同时,与DP方法相比,计算效率提高78%以上。
关键词
电动拖拉机
氢燃料电池
能量管理策略
深度强化学习
Q-学习
动态规划
Keywords
electric tractor
hydrogen fuel cell
energy management strategy
deep reinforcement learning
Q-learning
dynamic programming
分类号
S219.4 [农业科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可见近红外反射光谱的柑橘糖度在线检测
李利桥
高宗余
时如意
聂晶
柴建敏
刘伟
《食品与机械》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度强化学习的氢燃料电池电动拖拉机能量管理策略
李利桥
陈江春
刘伟
聂晶
高宗余
《农业机械学报》
2025
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职称材料
已选择
0
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