【摘 要】
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针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测.基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型.试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100;农业农村部农业物联网重点实验室,陕西杨凌712100;陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕
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针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测.基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型.试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66％和95.71％;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66％和94.29％;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33％和91.43％.试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果.本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考.
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为达到蓝莓提前上市、获得更大经济效益的目的,本团队将南方蓝莓移至环境可控型智能温室中试验生产,探索研究出南方蓝莓智能温室促早熟生产控制技术.首先从蓝莓物候期、品种特点、土壤pH、水肥灌溉方式、小气候环境区间等方面进行了较为详细全面的调研与总结,明确了无土栽培蓝莓全周期管理要点和环境调控范围;接着基于Venlo型温室对蓝莓生产做布局,并基于物联网技术,建立蓝莓植物工厂化生产控制系统,串联硬件层、软件层和云端,实现现场端环境检测调控、数据云存储与远程控制等技术;在温室环境多因子协调控制模型基础上,针对蓝莓生长
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