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农作物冠层光谱信息的施肥管理分区研究
被引量:
1
1
作者
陈浩
王熙
+3 位作者
张伟
王新忠
狄小冬
王畅
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期2233-2240,共8页
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够...
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。
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关键词
Greenseeker
管理分区
模糊C-均值
轮廓系数
调整兰德指数
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职称材料
粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法
被引量:
5
2
作者
王训训
陈天
+2 位作者
刘正杰
俞啸
丁恩杰
《微特电机》
2019年第10期42-45,共4页
针对三相电机实际识别准确率较低的问题,研究了一种智能的电机故障诊断方法。以三相电机振动数据为研究对象,结合粒子群优化算法和随机森林算法,建立了优化的随机森林算法模型对电机故障状态进行模式识别。提出一种融合K均值聚类算法和...
针对三相电机实际识别准确率较低的问题,研究了一种智能的电机故障诊断方法。以三相电机振动数据为研究对象,结合粒子群优化算法和随机森林算法,建立了优化的随机森林算法模型对电机故障状态进行模式识别。提出一种融合K均值聚类算法和随机森林重要性选择方法的敏感特征提取算法,用以对故障敏感特征进行提取。对电机的八种运行状态进行实验验证,实验结果显示该方法能准确和高效地识别出电机故障状态。
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关键词
随机森林
电机
故障诊断
特征选择
调整兰德指数
粒子群优化
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职称材料
题名
农作物冠层光谱信息的施肥管理分区研究
被引量:
1
1
作者
陈浩
王熙
张伟
王新忠
狄小冬
王畅
机构
黑龙江八一农垦大学工程学院
黑龙江八一农垦大学理学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期2233-2240,共8页
基金
财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系项目(CARS-04-PS32)
黑龙江八一农垦大学三横三纵支持计划项目(ZRCPY202014)
黑龙江八一农垦大学青年创新人才项目(CXRC2017017)资助。
文摘
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。
关键词
Greenseeker
管理分区
模糊C-均值
轮廓系数
调整兰德指数
Keywords
Greenseeker
Management zoning
Fuzzy c-means
Silhouette coefficient
Adjusted rand index
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法
被引量:
5
2
作者
王训训
陈天
刘正杰
俞啸
丁恩杰
机构
中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心
出处
《微特电机》
2019年第10期42-45,共4页
文摘
针对三相电机实际识别准确率较低的问题,研究了一种智能的电机故障诊断方法。以三相电机振动数据为研究对象,结合粒子群优化算法和随机森林算法,建立了优化的随机森林算法模型对电机故障状态进行模式识别。提出一种融合K均值聚类算法和随机森林重要性选择方法的敏感特征提取算法,用以对故障敏感特征进行提取。对电机的八种运行状态进行实验验证,实验结果显示该方法能准确和高效地识别出电机故障状态。
关键词
随机森林
电机
故障诊断
特征选择
调整兰德指数
粒子群优化
Keywords
random forest(RF)
motor
fault diagnosis
feature selection
adjusted Rand index(ARI)
particle swarm optimization(PSO)
分类号
TM307 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农作物冠层光谱信息的施肥管理分区研究
陈浩
王熙
张伟
王新忠
狄小冬
王畅
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
2
粒子群优化融合随机森林的电机故障诊断方法
王训训
陈天
刘正杰
俞啸
丁恩杰
《微特电机》
2019
5
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职称材料
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