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题名粒子群和遗传算法在农业工程中的应用
被引量：3
- 1
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作者
尤文坚
叶雪英
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
广西壮族自治区亚热带作物研究所农产品加工研究中心
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出处
《农机化研究》
北大核心
2013年第1期209-212,共4页
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基金
广西教育厅自然科学科研项目(200911LX547)
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文摘
在农业工程的研究以及应用中,涉及到大量的系统优化问题,而传统优化算法在求解某些农业工程问题时,如离散优化问题,高非线性、多约束、多极值的问题,暴露了其局限性。粒子群算法和遗传算法具有独特的优点,在现代农业工程中逐渐得到了应用。为此,介绍了粒子群算法和遗传算法的原理,以及粒子群算法和遗传算法在农业机械优化设计、农业工程优化设计、现代农业发展规划、农产品物流网络优化和农村电网及无功补偿优化等领域的应用及研究进展。
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关键词
粒子群
遗传算法
农业工程
优化
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Keywords
PSO
GA
agricultural engineering
optimization
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分类号
S119
[农业科学—农业基础科学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于计算机视觉的玉米田间除草系统开发
被引量：5
- 2
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作者
黄荣喜
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
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出处
《农机化研究》
北大核心
2018年第3期217-220,225,共5页
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基金
广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016YB685)
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文摘
杂草会给农业生产造成严重的损失,化学除草操作简单,效率较高,但面临在粮食和环境中残留所引起的安全问题。变量喷药能够根据杂草在田间的位置、种类和密度调节除草剂喷洒的时机和剂量,但要以对田间杂草的准确识别为前提。为此,开发了一种利用计算机视觉的玉米田间变量喷药除草系统,利用相机拍摄田间图像,导入计算机中进行分析,提取杂草信息后生成处方图传递给喷药控制系统;喷药控制系统根据处方图,结合机械的速度控制喷头的开闭时机和程度,实现变量喷药。系统对田间杂草的识别率为90%,处理单张图片的平均耗时为86ms,能满足对杂草进行实时识别的要求。在室内试验中,机械行进速度为0.3m/s时,系统具有很好的准确性和作业效率。
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关键词
计算机视觉技术
玉米
除草系统
变量喷药
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Keywords
computer vision
maize
weeding system
variable spraying
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种液晶电视专家系统规则库结构及推理策略
被引量：1
- 3
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作者
尤文坚
戴励
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
广西人民广播电台技术部
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出处
《电视技术》
北大核心
2012年第11期151-153,156,共4页
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文摘
提出一种适用于液晶电视故障诊断专家系统的规则库结构及推理策略,规则库结构及推理策略简单、直观,采用模糊的正向推理策略,对事实或结论的不确定性进行了合适的处理。实践结果表明,该结构及推理策略实现简单,具有良好的推理能力,减少了推理时间,提高了诊断的效率,能方便地与Web技术相结合,对建立特定的液晶电视故障诊断专家系统非常有效。
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关键词
液晶电视
专家系统
规则库
推理
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Keywords
LCD TV
expert system
rule base
reasoning
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分类号
TN949.7
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于径向基神经网络的电涡流传感器输出特性拟合研究
被引量：2
- 4
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作者
尤文坚
梁兵
李荫军
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
广西机电职业技术学院电气工程系
广西电网公司南宁供电局
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2013年第2期47-50,共4页
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基金
广西省教育厅自然科学科研项目(200911LX547)
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文摘
针对电涡流传感器的输出特性参数非线性较大,不能精确地反映被测物理量的问题,提出了一种采用径向基神经网络对电涡流传感器的输出特性参数进行拟合的方案。该方案采用newrb函数创建一个径向基神经网络,以被测物理量作为输入矩阵、电涡流传感器输出电压作为输出矩阵,对该径向基神经网络进行训练,从而可得到均方根误差小且光滑的电涡流传感器输出特性拟合曲线。实验结果表明,只要选择合适的创建函数和扩展系数,径向基神经网络能有效地实现电涡流传感器输出特性的拟合。
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关键词
电涡流传感器
输出特性拟合
径向基神经网络
newrb函数
扩展系数
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Keywords
eddy-current sensor
output characteristic fitting
RBF neural network
newrb function
expanding coefficient
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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题名现代新型传感器在农产品储藏中的应用
被引量：4
- 5
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作者
尤文坚
唐仕云
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室
中国农业科学院甘蔗研究中心
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出处
《农机化研究》
北大核心
2012年第8期240-244,共5页
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基金
广西教育厅自然科学科研项目(200911LX547)
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文摘
现代新型传感器应用在农产品储藏中,能极大地推进农产品储藏的现代化进程。为此,讨论了农产品储藏的生态体系及关键参量;阐述了无线传感器网络、CCD与CMOS图像传感器、生物传感器、生物芯片与嗅觉传感器、基于MEMS的微传感技术、软传感器和多传感器融合与数据融合技术等现代新型的传感技术在农产品储藏中的具体应用。
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关键词
农产品
储藏
传感器
数据融合
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Keywords
agricultural products
storage
sensor
data fusion
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多媒体课件教学的课堂教学设计实例及解析
被引量：3
- 6
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作者
邓玲姣
陆利丘
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机构
广西农业职业技术学院生物技术系
广西农业职业技术学院电子信息工程系
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出处
《现代教育技术》
CSSCI
2010年第S1期54-57,共4页
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文摘
文章是在信息技术与课程整合的理念下,在对《植物细胞繁殖》做教学设计、制作教学课件、具体实施教学实践的前提下,将相关教学理念与教学实践结合起来分析了整个教学设计的思路及其理论依据,并在此基础上对整个教学设计和教学实践进行了反思。
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关键词
多媒体教学
教学设计
教学反思
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名复杂电磁环境下超长显示屏的设计与实现
被引量：3
- 7
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作者
尤文坚
戴励
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
广西人民广播电台技术部
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出处
《电视技术》
北大核心
2012年第3期51-54,共4页
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基金
广西教育厅科研项目(200911LX547)
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文摘
提出一个复杂电磁环境下超长LED显示屏的实现方案,系统控制卡以LPC2220FBD144芯片为核心,显示单元选用P10模组,采用了新的显示屏模组供电拓扑设计,系统的硬件设计、安装充分考虑了超长显示屏的动态特性,以及其在复杂电磁环境下的电磁兼容性。实验证明,本系统工作稳定,其动态特性、电磁干扰等指标符合设计要求,并且性价比高。
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关键词
电磁环境
超长
LED显示屏
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Keywords
electromagnetic environment
super-long
LED panel
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分类号
TN873
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于模糊故障树的液晶电视故障分析
- 8
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作者
尤文坚
李曼
吴子珎
黄彦钧
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
广西人民广播电台技术部
广西电视台技术营运中心
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出处
《电视技术》
北大核心
2013年第10期108-111,共4页
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基金
广西教育厅自然科学科研项目(200911LX547)
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文摘
针对液晶电视故障机理、故障原因的不确定性及模糊性,将模糊集理论引入其故障树分析中。建立了液晶电视模糊故障树,应用模糊运算法则对其进行定性分析及定量分析,计算出顶事件的模糊概率以及底事件的重要度。研究结果表明,该方法可以较好地解决液晶电视故障树分析中底事件故障判据的不确定性问题,为液晶电视的设计及故障诊断提供参考,对建立特定的液晶电视故障智能诊断系统非常有效。
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关键词
模糊故障树
液晶电视
故障
重要度
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Keywords
fuzzy fault tree
LCD TV
fault
importance
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分类号
TN949.7
[电子电信—信号与信息处理]
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题名微联合收获机气流式清选装置嵌入式设计
- 9
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作者
邱林
李荣辉
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机构
广西农业职业技术学院电子信息工程系
广西水利科学研究院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2016年第10期96-100,共5页
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基金
广西高校科研项目(201204LX621)
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文摘
微型联合收割机气流式清选装置作业过程中,由于其转速较高,容易产生籽粒损失问题,当风力不足时,还容易出现堵塞问题,影响了机器的正常收割作业。为此,提出了一种新型气流式清选装置。该装置利用嵌入式单片机和μC/OS-II实时操作系统增加了反馈监测设备,借助高速摄像拍摄不同籽粒和茎秆杂质在清选装置中的运动情况,对电机的最佳转速进行调节。为了实现装置的实时监控和反馈调节,将μC/OS-II实时系统在MC9S12XS128单片机上进行了移植,取得了良好效果。对清选装置进行了测试,结果表明:清选装置可在较低转速下完成对谷物籽粒和杂物的分离,损失率低,分离效率较高,符合高精度微型联合收割机的设计标准。
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关键词
联合收获机
清选装置
气流式
嵌入式系统
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Keywords
combined harvester
cleaning device
air flow
embedded system
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分类号
S225
[农业科学—农业机械化工程]
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