基于SOA优化模糊PID的水肥控制系统研究

为解决目前水肥控制系统中存在的精度低、稳态性差、过度依赖专家经验等问题,基于模糊PID控制模型,设计一种SOA优化模糊PID的水肥控制系统。系统采用具有自适应特性的SOA算法,智能优化模糊PID控制器的量化因子、比例因子,完成对系统中各项参数的自适应调整。综合Simulink水肥控制对比实验可知,SOA优化的模糊PID控制器相较于模糊PID调节时间缩短26.7%、超调量减小3.7%,控制过程中自适应能力及稳态性强。系统以搭载Linux平台的嵌入式设备为主控器,进行水肥配比实验。结果表明该系统的混肥效果显著、调节精度高、运行过程稳定,具有一定的应用价值。

企业股票回购潮效应分析--基于2022年A股和H股上市公司的案例分析

股票回购是指上市公司利用现金、债务融资等资金来源,从股票市场上购回本公司发行在外的一定数额的股票的行为。随着资本市场的完善,进行股票回购的上市公司逐渐增多。本文以2022年3月的股票“回购潮”为研究对象,运用事件研究法和案例分析法,在比较分析A股和H股上市公司股票回购动机异同的基础上,选取此轮A股回购冠军美的集团作为研究样本,通过分析其股票回购目的、方式、资金来源、公告效应、财务效应以及回购执行力,探究股票回购能否维护公司市值。本文研究发现,在短期内难以识别上市公司股票回购的真实动机,股票回购既能向市场传递积极的信号,也存在着机会主义行为。投资者要关注上市公司的股票回购执行力以及基本面,理性进行股票投资,降低投资风险。

基于PSO-BP优化PID模型的水肥控制系统研究

针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过程中系统的非线性、时变性和滞后性等问题。综合MATLAB/simulink仿真试验结果可知,利用PSO和BP神经网络优化的PID控制模型较传统PID控制模型系统响应速度提高9.33%,调节时间缩短72.24%,超调量仅为PID控制的11.78%,优化效果较好。系统试验结果表明,施灌过程中系统控制稳定,在一定程度上达到水肥浓度精准控制的效果,具有实际应用价值。

高效运算网络在作物叶部病害识别中的研究

卷积神经网络模型参数冗余太大,收敛速度慢,对硬件计算资源要求过高,导致适用性差,不适合布署在边缘侧的嵌入式设备上,且大多数识别模型鲁棒性差,在复杂环境下识别效果不佳。为解决以上问题,设计两个基本模块用于搭建病害识别网络:一是高效残差模块,采用残差和多种卷积分解结构,在保证识别精度的情况下简化模型;二是恒等残差模块,用于加深网络层次,提升网络的拟合能力和抗干扰能力。搭建的高效运算网络对简单背景下的多种作物病害进行识别,训练集的准确率达到99.37%,验证集的准确率达到98.48%。优化损失函数后,训练集和验证集的准确率均在99%以上,收敛速度加快,参数内存仅3.15 MB,降低硬件计算力(FLOPs)的要求到1.71 M。将提出来的模型在复杂背景下进行测试,识别准确率均达到92.6%,且硬件计算力需求,参数内存,识别精度均优于MobileNet和ResNet,为实时检测作物病害提供参考。