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水稻软盘毯状苗分离机性能试验
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作者 毛欣 赵语轩 +2 位作者 衣淑娟 陶桂香 田永久 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期217-224,共8页
目前,我国水稻生产种植过程中水稻毯状苗与塑料软盘的分离仍需大量人工。为实现机械化,并解决分离环节生产成本高、劳动强度大的问题,通过对国内外分离机械、育秧机械的分析,并结合相关农艺要求,研制了一款水稻毯状苗与塑料软盘分离机... 目前,我国水稻生产种植过程中水稻毯状苗与塑料软盘的分离仍需大量人工。为实现机械化,并解决分离环节生产成本高、劳动强度大的问题,通过对国内外分离机械、育秧机械的分析,并结合相关农艺要求,研制了一款水稻毯状苗与塑料软盘分离机。同时,设计水稻软盘毯状苗分离机性能试验,以分离速度、扶苗机构扶苗手夹持间隙和分离机构分离爪初始位置与输送机构的夹角为试验因素,以水稻软盘毯状苗分离率、毯状苗茎叶损伤率和毯状苗基质损伤率为评价指标,对水稻软盘毯状苗分离机进行单因素试验与多因素正交试验。试验结果表明:较优组合为分离速度500 mm/s、扶苗机构扶苗手夹持间隙2.00 mm、分离机构分离爪初始位置与输送机构的夹角0°,满足农业机械作业标准。 展开更多
关键词 水稻毯状苗 塑料软盘 分离机 性能试验
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水稻软盘毯状苗分离机设计与试验 被引量：2
2
作者 赵语轩 毛欣 +2 位作者 衣淑娟 陶桂香 田永久 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期86-90,共5页
目前,水稻种植环节中育秧环节与移栽环节之间的水稻苗盘分离环节的机械化程度相较于其他环节较为薄弱。为提高水稻全程机械化作业水平,降低生产成本,设计了一种适用于水稻毯状苗与塑料软盘分离的机械装置,主要由输送机构、分离机构、扶... 目前,水稻种植环节中育秧环节与移栽环节之间的水稻苗盘分离环节的机械化程度相较于其他环节较为薄弱。为提高水稻全程机械化作业水平,降低生产成本,设计了一种适用于水稻毯状苗与塑料软盘分离的机械装置,主要由输送机构、分离机构、扶苗机构、集苗机构、动力系统和机架组成。对装置的结构及工作原理进行了描述,分析确定各个机构的结构参数。以分离率、茎叶损伤率、基质损伤率为试验指标进行苗盘分离试验,结果表明:水稻软盘毯状苗分离机作业效果较好,分离成功率在95%以上,能够降低生产成本,提高生产效率;茎叶损伤率及基质损伤率均在3%以下,保证后续水稻毯状苗移栽工作的顺利进行,较小的茎叶损伤与基质损伤也保证了后续水稻生长过程中不会受到较大的影响,满足水稻育秧农艺要求和水稻工厂化技术规范要求。 展开更多
关键词 水稻毯状苗 分离机 机械化生产
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基于迁移成分分析的近红外光谱定量分析通用模型 被引量：2
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作者 王雪 王子文 +4 位作者 张广月 马铁民 陈争光 衣淑娟 王长远 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3213-3221,共9页
在近红外光谱定量分析中,由于光谱数据采集设备和环境条件的不同,已有模型在使用到不同设备或不同环境时会出现预测精度低的现象。为了增强定量分析模型的普适性和通用性,提高模型的预测精度,提出一种基于改进的迁移成分分析转移方法(TM... 在近红外光谱定量分析中,由于光谱数据采集设备和环境条件的不同,已有模型在使用到不同设备或不同环境时会出现预测精度低的现象。为了增强定量分析模型的普适性和通用性,提高模型的预测精度,提出一种基于改进的迁移成分分析转移方法(TM-TCA)的近红外光谱定量分析通用模型构建策略。改进的迁移成分分析方法采用二次校正策略,通过对从机光谱数据的两次校正,改善由于仪器偏移、漂移或不稳定性引起的光谱差异性,确保数据的一致性和准确性,消除仪器不同或外界条件影响产生的偏差,使校正后的从机光谱数据特征尽可能接近主机光谱,以此增强模型对从机光谱的预测能力。首先求出主机与从机光谱转换矩阵,通过转换矩阵进行待测样品的一次校正,缩小主机与从机样品间受外界条件因素产生的差异性。将经过转换矩阵转换后的主机-从机光谱数据矩阵作为迁移成分分析方法的输入。接下来,基于多指标综合迭代优化选择迁移学习中的核函数和特征值个数的基础上构建定量分析通用模型。为了验证迁移成分分析改进效果,与多种方法的转移效果进行比较。通过优化分析选择RBF核函数,特征值个数为52,实验表明,基于TM-TCA的光谱校正率达到97.1%,光谱平均差异(ARMS)与转移前相比下降了82.9%,比TM和TCA方法分别降低了46.5%和30.2%。为了验证模型构建策略的有效性,构建基于TM-TCA和偏最小二乘回归(PLSR)的玉米水分定量分析通用模型,并对不同设备条件下的模型通用性进行分析。TM-TCA-PLSR模型的预测效果与TCA-PLSR模型的预测效果相比较,模型的预测决定系数达到了0.8729,提升了41%,预测均方根误差(RMSEP)和平均绝对误差(MAE)分别为0.1543和0.1159,均降低了90%以上,并且TM-TCA-PLSR模型相对分析误差(RPD)值超过了2.5,模型具有实际应用的价值。表明了TM-TCA转移方法能有效减少主机和从机光谱之间的差异性,基于TM-TCA和PLSR的主机模型具有一定的通用泛化能力。 展开更多
关键词 近红外光谱 定量分析 模型转移 迁移成分分析
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基于贝叶斯优化的SVM玉米品种鉴别研究 被引量：16
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作者 冯瑞杰 陈争光 衣淑娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1698-1703,共6页
为了快速检测玉米品种类型,基于支持向量机(SVM)和近红外光谱联合建立玉米品种的分类模型。以郑单958、先玉335、京科968、登海605和德美亚等五个品种共计293个样本为研究对象,对采集的近红外光谱进行标准正态变量变换(SNV)处理后使用... 为了快速检测玉米品种类型,基于支持向量机(SVM)和近红外光谱联合建立玉米品种的分类模型。以郑单958、先玉335、京科968、登海605和德美亚等五个品种共计293个样本为研究对象,对采集的近红外光谱进行标准正态变量变换(SNV)处理后使用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理。按照6∶1比例,随机选取251个样本为训练集,42个样本作为测试集,探讨贝叶斯优化算法(BO)对SVM模型性能的影响。分别使用网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和BO算法等三种方法对SVM模型的两个重要参数惩罚因子C和径向基核函数参数γ进行寻优。选择各模型十折交叉验证识别准确率最高时对应的惩罚因子和核参数作为建模参数,建立SVM分类模型。将使用BO算法建立的SVM分类模型与使用GS和GA进行参数寻优后建立的模型性能进行比对。实验发现,使用BO优化的SVM分类模型相比于其他两种优化算法得到的SVM模型性能具有显著优势,测试集的识别准确率可达到100%。说明使用BO算法寻优的SVM模型参数是全局最优参数,其他两种优化算法寻优的参数可能陷入了局部最优,从而导致模型性能表现不佳。在进行PCA降维前后的光谱数据上分别建立BO-SVM模型,结果表明,BO算法对于高维数据优化效果不佳,更适用于低维数据。对于不同样本类别间数量不均衡导致模型性能表现不佳的问题,通过剔除郑丹958和先玉335两类数量较少的样本,使用剩余三个类别,共计248个样本重新建立SVM模型,实验发现,剔除两类小样本之后,各个模型在测试集上的性能均有提升,说明对于类间样本数量不均衡问题,某类样本数量越多,对于模型参数的修正就越细腻,模型对该类的拟合效果就越好。研究结果可用于玉米品种的快速鉴别,也可为基于近红外光谱的其他农产品分类和产地鉴别提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 玉米 贝叶斯优化 主成分分析 支持向量机
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最小相关系数的多元校正波长选择算法 被引量：8
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作者 程介虹 陈争光 衣淑娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期719-725,共7页
在近红外光谱的定量分析中,由于仪器的精密程度越来越高,采集的光谱数据通常具有很高的维度。因此,波长选择对于剔除噪声及冗余变量,简化模型,提高模型的预测性能是必不可少的。近红外光谱特征波长选择方法众多,但变量间的多重共线性问... 在近红外光谱的定量分析中,由于仪器的精密程度越来越高,采集的光谱数据通常具有很高的维度。因此,波长选择对于剔除噪声及冗余变量,简化模型,提高模型的预测性能是必不可少的。近红外光谱特征波长选择方法众多,但变量间的多重共线性问题仍是导致模型效果较差的一个关键问题。变量间共线性可以通过相关系数进行分析,当相关系数高于0.8,表明存在多重共线性。据此,以变量间相关系数为选择标准,提出一种以所选变量之间共线性最小化的波长选择方法,称之为最小相关系数法(MCC)。该方法以光谱数据的相关系数矩阵为基础,挑选出与其他波长相关系数平均值和标准差均较小的波长为候选建模波长集合,使得集合内波长之间线性相关性最小,进而消除模型变量之间共线性。然后通过标准回归系数优选对因变量影响较大的波长,获得预测模型。为了验证所提出算法的有效性,对该方法进行了测试。利用两组公开的近红外光谱数据集(柴油数据集、土壤数据集),通过MCC算法进行波长选择,并与常用的几个波长选择方法,如:连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)、随机蛙跳算法(RF)、迭代保留信息变量法(IRIV)进行比较。实验结果表明,MCC算法获得了良好的预测性能,MCC算法的预测精度相比于SPA,CARS和RF三种算法具有明显的优势,而MCC算法的预测精度与IRIV算法不相上下。因此,最小相关系数法可实现高效降维,提高模型的预测精度,是一种有效的波长选择算法。 展开更多
关键词 波长选择 近红外光谱 多元校正 最小相关系数法
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改进的联合区间随机蛙跳算法的近红外光谱波长选择 被引量：7
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作者 程介虹 陈争光 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期3451-3456,共6页
在近红外光谱的建模预测分析中,数据的冗余及共线性会严重影响模型的预测精度和稳健性。特征波长选择是提高定量分析预测精度的一种有效方法。随机蛙跳(RF)是一种依据不同的变量具有不同的被选择可能性的特征波长选择算法,近年来在特征... 在近红外光谱的建模预测分析中,数据的冗余及共线性会严重影响模型的预测精度和稳健性。特征波长选择是提高定量分析预测精度的一种有效方法。随机蛙跳(RF)是一种依据不同的变量具有不同的被选择可能性的特征波长选择算法,近年来在特征波长提取方面展现良好的性能。该方法通过多次迭代,计算每个变量被选择的概率,以优选概率高的变量为特征波长。但由于其初始变量集V0的产生是随机的,具有较大的不确定性,可能会包含无用或干扰信息,难以保证初始信息的有效性,使得迭代次数过大,运行时间过长。故而提出一种改进的联合区间随机蛙跳(Si-RF)特征波长选择算法,通过联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对全谱进行变量初选,此时得到的波长对目标变量变化最为敏感,将其作为RF的初始变量子集,以解决RF运行时间较长、效率较低的问题。另一方面, RF在选择特征波长时,选择被选概率值大于阈值的变量为特征波长,但对概率值阈值的设定无理论依据,易受人为因素影响。通过对变量按被选概率值降序排列后逐次增加一个波长建立多元线性回归(MLR)模型,以验证均方根误差(RMSEV)值最低时的变量子集为特征波长,以找到预测精度最高点所包含的波长,提高预测精度。针对上述两点进行改进,将其应用于一组土壤样本近红外光谱数据集,进行特征波长选择后,建立MLR模型,与RF-MLR及全谱-PLSR模型的预测精度进行比较。结果表明:RF经过10 000次迭代,优选出10个波长点,建立的MLR模型的预测均方根误差(RMSEP)为1.6276;而改进后Si-RF只需进行1 000次迭代,优选出17个波长点,其MLR模型的RMSEP减小到0.818 4,大大提升了预测精度,提高运行效率。相较于全谱,也极大的提高了预测精度,简化模型的复杂度,证明改进的Si-RF是一种有效的特征波长选择算法。 展开更多
关键词 近红外光谱 特征波长选择 多元校正 随机蛙跳 联合区间偏最小二乘
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