福州海岛两种林下马缨丹入侵群落的生态位与种间联结

以福州海岛上受马缨丹(Lantana camara)入侵的台湾相思(Acacia confusa)林和桉树(Eucalyptus)林为研究对象,运用生态位宽度、生态位重叠、方差比率法、χ^(2)检验、M. Godron稳定性等方法,对马缨丹入侵群落的物种生态位、种间联结及群落稳定性进行分析。结果表明:马缨丹重要值在台湾相思和桉树林下均居前列,其生态位宽度值最大,占显著优势地位。两种林下马缨丹入侵群落的生态位重叠值总体较低,但马缨丹与台湾相思林下的豺皮樟(Litsea rotundifolia)、两面针(Zanthoxylum nitidum)、了哥王(Wikstroemia indica)、紫弹树(Celtis biondii)等及桉树林下的豺皮樟、鸡屎藤(Paederia cruddasiana)、雀梅藤(Sageretia thea)、两面针等物种存在较高的生态位重叠。台湾相思林下马缨丹入侵群落总体联结性为不显著正联结,正负联结比值大于1;桉树林下马缨丹入侵群落总体联结性为显著负联结,正负联结比值小于1。两种林下15种优势物种的χ^(2)检验结果显示,马缨丹入侵群落种间联结性总体较弱,物种独立性较强,但马缨丹与生态位重叠高的物种存在较强的种间关联性。两种林下马缨丹入侵群落的M. Godron稳定性测定结果均远离理想稳定点坐标(20,80),处于不稳定状态,相对而言,台湾相思林下马缨丹入侵群落的稳定性更高。马缨丹在两种林下均占有绝对优势,入侵群落较不稳定。

厦门岛滨海公园外来园林植物入侵风险评估

本研究通过样线法调查厦门岛8个滨海公园的植物种类,统计得出厦门岛8个滨海公园共有园林植物288种,其中外来园林植物127种,占总数的44.10%。排除部分在厦门岛不具有入侵性的外来植物,得到具有入侵可能的外来园林植物80种。通过文献整理法和专家咨询构建厦门岛滨海公园外来园林植物入侵风险评估体系,采用层次分析法确定评价指标权重。该评价体系包括1个目标层、5个一级指标以及20个二级指标。将80种具有入侵可能的外来园林植物代入厦门岛滨海公园外来园林植物入侵风险评估体系得出对应得分。得分在38.00~58.85之间的为高风险植物,共有13种;得分在23.00~38.00之间的为中风险植物,共有18种;得分在9.30~23.00之间的为低风险植物,共有49种。对于未列入《中国外来入侵植物志》中的高风险植物应及早发现并采取有效管理措施进行控制,对中风险植物实施阶段性清除并采用乡土植物替换,对低风险植物应进行监控和管理。厦门岛8个滨海公园的外来园林植物中,大多数为低风险植物,其中,五通灯塔公园、海湾公园以及牛头山公园应用外来植物种类数量居于前三,建议今后不再引进外来园林植物;音乐广场应用外来园林植物种类最少,建议适当引入低风险植物以增加公园的植被多样性。本研究对厦门岛滨海公园的外来植物种类进行梳理,针对外来植物提出相关防治建议,为保护厦门岛滨海公园的生态安全,进一步丰富小尺度区域外来植物的入侵风险评估研究,以及为其他地区滨海公园引入外来植物提供参考。

丘陵山地拱腰式可重构柔性底盘设计

针对丘陵山地坡多梗多的复杂地形环境,设计了一种拱腰式可重构柔性底盘。系统开展了底盘拱腰装置、传动系统、控制系统等关键部件的分析,实现了底盘的总体结构设计,为适宜丘陵山地农业机械动力底盘的研究提供了一定的参考。

基于DEM-MBD耦合的拱腰式柔性底盘牵引力特性研究

以拱腰式柔性底盘为研究对象,通过建立履带组件模型,深入分析了其在松软土壤环境下的牵引力特性。对履带组件俯仰角度与牵引力变化关系模型进行求解,并运用DEM-MBD双向耦合仿真方法,分析履带行走时底部土壤的承载力,进而得到履带不同俯仰角度下的牵引力规律,为适于丘陵山区农业动力底盘的研究提供了一定的参考。

面向领域自适应的部分最优传输高光谱图像分类

针对高光谱遥感图像分类时有标注的源域训练数据与无标注目标域数据分布不一致的问题,提出基于部分最优传输的无监督领域自适应方法,实现对处于不同数据分布的高光谱遥感地物像素级分类。利用深度卷积神经网络将样本映射到潜在高维空间,根据部分最优传输理论建立样本传输方案,最小化域间分布差异,构建适配模型。采用类感知采样技术和质量分数因子自适应调整策略,促进域间类别对齐,建立全局最优传输。在两组公开高光谱遥感图像数据集上进行实验,从总体分类精度OA(%)、类别平均分类精度AA(%)、分类一致性检验Kappa(×100)等3个评价指标对像素分类结果量化比较。实验结果显示,在两组迁移任务上,相较于仅使用源域数据的基线模型,总体分类准确率分别提升2.21%和2.75%,相较于原始最优传输策略提升1.71%和2.01%,表明模型能够有效提升高光谱遥感影像中像素级地物的分类精度。

基于VMD的谷物清选筛振动分析与结构优化

针对谷物清选筛运转时转子系统不平衡引起的振动问题,该研究以上筛为鱼鳞筛、下筛为编织筛的曲柄滑块式清选系统为研究对象,测试了其振动特性,并进行结构优化以减小系统的不平衡振动。首先,分析了系统的传动方式与工作原理;其次,使用DH5902动态信号采集仪对系统展开振动测试,采集了驱动机构转子系统轴承座处的振动信号,然后对其进行时、频域分析,计算均方根、功率谱密度来衡量振动强度和主要的频率成分,在此基础上,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和模糊熵与峭度构建的综合指标对信号进行特征提取与分析,以综合指标最小的特征分量为原始信号的敏感分量,计算并分析其包络谱,提取系统的不平衡振动;最后,采用惩罚函数法,以配重块质量和安装位置为优化变量构建优化函数对驱动机构进行优化。结果表明,清选筛不平衡振动主要分布在30.13 Hz处,振动强度为0.24~0.29 dB,优化后的配重块质量为3650 g,距离轮盘中心的偏心距为136.7 mm,在30.13 Hz处振动强度为0.11~0.12 dB,最大下降了58.62%。研究结果可为谷物联合收获机的减振分析与结构优化设计提供参考。

脑机接口在抑郁症诊治应用研究进展

脑机接口技术连接脑和计算机,实现脑与外部设备的交互和控制,为抑郁症的科学研究和临床应用提供新视角。识别脑机接口是基于机器学习和深度学习技术有效地识别抑郁症特征性脑电信号,可辅助临床诊断;调控脑机接口有望通过脑深部电刺激技术等精准且个体化的治疗,作用于脑环路,以改善难治性抑郁症患者临床症状,促进临床痊愈。因此,脑机接口对抑郁症诊治有潜在的应用前景,可以提高抑郁症诊断准确性,有望为难治性抑郁症提供新的治疗手段。本综述概述了脑机接口的关键技术,重点总结近年来机器学习和深度学习技术在识别脑机接口的应用,以及基于脑深部电刺激及个体化脑环路闭环刺激等调控脑机接口在抑郁症中研究进展,未来脑机接口有望成为精准调控神经的电子药物,实现对抑郁症高效个体化治疗。

大白菜种子脱粒装置设计与试验

为提高我国大白菜种子机械化收获水平,降低脱粒损失,促进大白菜产业更好地发展,设计了一种适用于大白菜种子机械化收获的横轴流脱粒装置。选取籽粒破碎率、未脱净率为试验指标,滚筒转速、脱粒间隙及筛条间隙为试验因素进行了台架试验,建立了各试验因素与试验指标之间的数学模型,分析了各因素对指标的影响,并对装置的结构及工作参数进行了优化。结果表明:各因素对籽粒破碎率的影响大小顺序为滚筒转速>筛条间隙>脱粒间隙,各因素对未脱净率的影响大小顺序为滚筒转速>脱粒间隙>筛条间隙。验证试验结果显示:当滚筒转速为724r/min、脱粒间隙为21.7mm、筛条间隙为11.8mm时为最优参数组合,此时籽粒破碎率为0.085%、未脱净率为0.337%,达到国家及行业标准,能够较好地满足大白菜种子机械化脱粒需求。

基于多目标综合评价的滴灌苹果水肥协同调控研究

为探寻滴灌水肥一体化条件下北方半干旱地区苹果树种植的最佳水肥协同调控制度,设置灌水与施肥2个试验因素,滴灌灌水量设4个水平,根据田间持水率θf的不同百分比确定灌水下上限:75%θf~90%θf(W1)、65%θf~80%θf(W2)、55%θf~70%θf(W3)、45%θf~60%θf(W4);滴灌施肥量设3个水平,N、P_(2)O_(5)、K_(2)O与风干土质量比分别为:0.9、0.3、0.3 g/kg(F1);0.6、0.3、0.3 g/kg(F2);0.3、0.3、0.3 g/kg(F3),分析滴灌施肥协同调控对苹果树生长生理指标、生物质量与产量、果实品质以及水肥利用效率的影响,最终基于TOPSIS法建立以高效、高产、高品为目标的苹果综合指标评价模型。结果表明,滴灌施肥协同调控下苹果树植株生长量、基茎生长量和叶面积最大值均出现在F1W2处理,苹果树净光合速率、蒸腾速率和叶绿素含量基本上随灌水量和施肥量的增加而增加,最大值均出现在F1W1处理,全生育期干物质量和产量在F1W1和F1W2处理下差异不明显,水分利用效率和水分生产率最大值均出现在F1W2处理,与F1W1处理相比,分别提高10.6%和11.1%,肥料偏生产力基本上随灌水量的增加和施肥量的减少而增加,增加灌水量有利于提高苹果着色指数、果形指数和糖酸比,增加施肥量有利于提高苹果单果质量、维生素C含量和可溶性糖含量。综合4类17个指标建立TOPSIS多目标综合评价模型,代入各指标最终权重计算得出F1W2处理贴近度最大,为0.7653,此处理条件下苹果综合指标评价最优,而F3W4处理最差,仅为0.2583。综上,本试验水肥协同调控下灌水量下上限控制在田间持水率的65%~80%,施N、P_(2)O_(5)、K_(2)O与风干土质量比分别为0.9、0.3、0.3 g/kg是苹果树的最佳水肥管理制度。

组合式大蒜柔性去皮装置设计与试验

为解决去皮率低、蒜仁易损伤等问题,设计了一款组合式大蒜柔性去皮装置。通过浮动搓擦单元分离蒜皮,振动机构完成输送,蒜瓣经过浮动搓擦、振动梳刷及气吹等组合作用完成柔性去皮。结合大蒜的物理机械特性,设计了搓擦机构、振动机构、梳刷机构、气吹机构等关键部件;通过对蒜瓣在浮动搓擦单元和振动筛内的动力学分析,确定了影响去皮性能试验的主要因素和取值范围。以搓擦筒轴转速、梳刷间距和曲柄转速为试验因素,以去皮率和损伤率为试验指标,进行三因素三水平响应面试验,求得搓擦筒轴转速、梳刷间距和曲柄转速的最优参数组合并进行了试验验证。试验结果表明最优参数组合为:搓擦辊轴转速70.73 r/min、振动频率6.68 Hz、梳刷间隙18.00 mm;最优参数组合下,蒜瓣去皮率为93.68%、损伤率4.40%,试验验证结果与优化结果相对误差均小于5%,满足大蒜去皮要求。

基于改进残差网络的园林害虫图像识别

针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法。首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重。对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9. 6个百分点,加权平均分数分别提高16. 3、10. 8、4. 5个百分点。

基于轻量和积网络及无人机遥感图像的大豆田杂草识别

为提高机器视觉在无人机等小型嵌入式设备中杂草识别的准确率,该文以大豆苗中常见禾本科杂草和阔叶型杂草为研究对象,针对传统和积网络在图像分类任务中模型参数多、训练时间长、含有较多冗余节点和子树的问题,该文改进传统和积网络的学习过程,提出一种以小批量数据作为输入的轻量和积网络。在结构学习中,当积节点作用域内的变量个数小于一定阈值时,合并积节点为多元叶节点,否则将积节点重组为和积混合结构,并对边缘节点进行裁剪,有效降低了模型的参数量和复杂度。在参数学习中,提出贝叶斯矩匹配更新网络参数,使得模型对小样本的学习效率更高。最后结合K均值聚类算法应用于无人机图像中的杂草识别。试验结果表明,利用该方法对无人机图像中大豆苗、禾本科杂草、阔叶型杂草以及土壤的平均识别准确率达99.5%,高于传统和积网络和传统AlexNet。并且模型平均参数量仅为传统和积网络的33%,内存需求最大时减少了549 M,训练时间最多减少了688.79 s。该研究可为轻量和积网络模型在无人机喷洒农药中的杂草识别提供参考。

面向隐私保护联邦学习的医学影像目标检测算法

联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的RetinaNet检测器,引入上下文卷积和后向注意力机制;最后完成联邦训练.各客户端使用局部更新策略,采用自适应训练周期,局部目标函数中加入了限制项;服务器使用自适应梯度裁剪策略和高斯噪声差分隐私算法更新全局模型参数.在DeepLesion数据集上的消融分析说明了算法各部分的重要性.实验结果表明,改进的RetinaNet检测器有效地提升了多尺度病灶的检测精度.与集中数据训练模型范式相比,联邦学习所得模型性能略低(mAP分别为75.33%和72.80%),但训练用时缩短近38%,有效地实现了隐私保护、通信效率和模型性能的良好权衡.

改进的和积网络自动编码器及短文本情感分析应用

为了提升深度自动编码器在短文本情感分析应用中的性能,本文提出了一种基于改进和积网络的深度自动编码器,重构和积网络节点层,增加输入层输出到每一个和积网络的隐藏层,提出了层次和积网络模型,构造了基于层次和积网络的深度自动编码器。同时还提出了一种改变和积网络的sum节点为max节点的最大积网络(mpns)模型,并作为深度解码器。将基于层次和积网络的深度自动编码器应用于短文本情感分析。实验结果表明:基于层次和积网络的深度自动编码器相比于现有深度自动编码器在短文本情感分析领域能得到较高的分类准确率,且模型具有更快的运行速度。

多层进气提升管扩径预提升段流动特性研究

以催化裂化平衡剂和常温空气为介质,在多层进气底部扩径提升管冷模实验装置上,考察了不同操作条件对预提升段内颗粒浓度轴径向分布、概率密度分布及气固接触效率的影响。结果表明:对比预提升段不同轴向区域气固流动特性可以发现,在底部入口区和上部缩颈区,流动行为受气体影响较大,颗粒浓度、径向分布均匀性及气固接触效率降低,中部发展区气固接触效率较高,颗粒浓度的分布效果较好。与传统等径预提升结构相比,扩径预提升段内气固流动行为类似于湍动床,颗粒浓度显著提高,径向颗粒浓度分布的均匀性得到明显改善,气固分离现象得到有效抑制,气固湍动剧烈,接触效率高,有利于强化气固两相的接触和混合过程。

提升管反应器不同喷嘴角度的气固流动特性研究

在大型循环流化床冷态模拟试验装置上对喷嘴与提升管竖直方向的不同夹角进行了考察。对3种不同夹角结构下的颗粒浓度轴径向分布、瞬时颗粒浓度信号以及概率密度进行了分析研究,结果表明:在预提升段和输送段3种结构并无明显差别,颗粒浓度以及瞬时信号波动的差别主要集中在喷嘴上方附近区域;相比于传统等径提升管而言,变径提升管内床层颗粒浓度增加,颗粒浓度分布更加均匀,颗粒浓度梯度减小,有利于气固两相的混合与接触;在变径提升管内,随着喷嘴角度的增大,气体在整个截面上的扩散速度增加,径向分布更加均匀,气固分离现象得到了有效抑制,气固湍动剧烈,接触效率较高。

滴灌条件下水肥耦合对苹果幼树生长与生理特性的影响

为探明半干旱区苹果树科学合理的灌溉和施肥制度,进行了滴灌条件下北方半干旱地区水肥耦合效应对苹果幼树生长与生理特性影响的试验,灌水设4个水平,施肥设3个水平,其中灌水处理为田间持水率的75%~90%(W1)、65%~80%(W2)、55%~70%(W3)和45%~60%(W4),施肥处理为N、P_(2)O_(5)、K_(2)O与风干土质量比分别为0.9、0.3、0.3 g/kg(F1),0.6、0.3、0.3 g/kg(F2),0.3、0.3、0.3 g/kg(F3)。结果表明:不同水肥耦合处理下苹果幼树各生育期植株生长量、叶面积和干物质量最大值均出现在F1W2处理,最小值均出现在F3W4处理,植株生长量和叶面积在萌芽开花期、新梢生长期、坐果膨大期和成熟期较F1W1处理分别增加了6.9%、6.2%、11.0%、2.7%和9.3%、5.8%、5.0%、3.3%,生长指标一定程度上可以反映作物的生理特性。随着苹果幼树的生长,不同水肥耦合处理对苹果幼树叶片SPAD的影响越来越大,苹果幼树全生育期耗水量随灌水量和施肥量的增加呈递增的趋势,在F1W2处理下水分生产率均达到最大值(2.43 kg/m^(3)),且与F1W1处理相比增加了14.6%,耗水量却减少了12.2%。苹果幼树净光合速率、蒸腾速率和气孔导度的最大值均出现在F1W1处理,F1W2处理与其相比分别降低了4.2%、9.7%和4.2%,但水分利用效率提高了5.9%,最大值也出现在F1W2处理。综上,F1W2水肥处理为最佳的水肥耦合模式,是最佳的灌溉和施肥制度。

大白菜种子收获分离清选装置设计与试验

针对大白菜种子机械化收获时滚筒脱出物各组分农艺形态差异大、物理特性复杂等问题,设计了一种由内流式圆筒筛(内置螺旋输送器)、横流吸杂风机等组成的分离清选装置。阐述了该装置的结构组成和工作原理,通过理论分析确定了其关键部件的结构与工作参数。选取圆筒筛转速、内螺旋输送器转速和横流风机转速为试验因素,以含杂率和损失率为性能指标,结合单因素试验结果,开展正交试验,采用综合评分法优化得到了装置最佳工作参数组合并进行了试验验证。结果表明:影响装置清选性能指标的试验因素由大到小为:横流风机转速、圆筒筛转速、内螺旋输送器转速,装置的最优参数组合为:圆筒筛转速70 r/min、内螺旋输送器转速200 r/min、横流风机转速700 r/min。在该参数组合下进行了性能验证试验,试验结果为含杂率2.75%,损失率0.62%,满足行业相关标准要求。

花生联合收获机清选系统试验台的设计

为了提高花生联合收获机的清选性能,在测量分析花生摘果脱出物清选特性参数的基础上,设计了一种主要由轻杂物清理装置和断秆分离装置组成的花生荚果清选系统,前者采用横流风机以吸气方式清理待清选物料中的轻杂物,后者则根据荚果与断秆的径向几何尺寸差异将断秆分离出去。利用解析作图法对断秆分离装置进行受力和运动分析,得出了断秆顺利分离满足的力学关系,并通过理论计算得出了分离辊的结构参数。进行了室内变参数清选试验,研究了各结构运动参数对花生清选损失率和含杂率的影响,结果表明:在最佳工作状态下,该清选装置的清洁率可以达到99.38%,清选性能良好。

大白菜种子脱出物空气动力学特性试验研究

为了研究大白菜种子脱出物的空气动力学特性,研制了一种农业物料悬浮速度测定试验台,并对大白菜种子脱出物开展悬浮速度试验。结果表明:籽粒的悬浮速度随粒径的增加而升高,果荚壳长度对其悬浮速度的影响不显著;脱出物的含水率越高,悬浮速度越大;籽粒悬浮速度在6.68~7.42m/s之间,短茎秆悬浮速度在6.56~7.25m/s之间,果荚壳悬浮速度在4.49~6.05m/s之间,轻杂物悬浮速度在2.51~3.23m/s之间。研究表明:轻杂物与籽粒空气动力学特性差异大,利用气流清选可有效分离出悬浮速度较小的轻杂物;果荚壳、短茎秆与籽粒空气动力学特性差别小,仅依靠气流清选难以将二者与籽粒分离,由于果荚壳、短茎秆与籽粒外形几何尺寸差异明显,可利用圆筒筛实现这二者与籽粒的有效分离。通过在内流式圆筒筛清选装置试验台上的试验,得出横流风机转速为700r/min、风道内气流速度为7.12m/s时清选效果最好的结论,此时清洁率为97.91%,损失率为0.42%。