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期刊信息/Journal information
中国农机化学报
中国农机化学报

曹曙明

双月刊

2095-5553

jcam@vip.163.com

025-84346270 84346296

210014

江苏省南京市中山门外柳营100号

中国农机化学报/Journal Journal of Chinese Agricultural Mechanization北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为农业机械化专业性期刊。宣传党的农业机械化的方针政策，探索农业机械化的方向和道路，交流农业机械化经营管理和教育培训经验，传播农业机械化信息，普及农业机械化基础知识。
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    基于多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别

    雷浩苑迎春何振学
    135-141,148页
    查看更多>>摘要：为提高自然场景下枣品种识别方法的准确率,提出一种融合多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别模型(Jujube-ResNet-18).以自然场景下的10类枣品种为对象,根据枣品种图像的特点,该模型在ResNet-18基础上进行改进.引入多尺度卷积模块,增强模型对枣果多尺度特征的提取能力;在每个残差块中加入注意力机制CBAM,提高枣果特征信息权重,减弱复杂背景等无用特征的影响.试验结果表明,Jujube-ResNet-18在枣品种数据集上的准确率为89.5％,参数量和权重大小分别为1.135 × 107和43.41 MB.与其他算法相比,Jujube-ResNet-18有更好的特征提取能力、抗干扰能力和较小的模型复杂度,可为自然场景下的枣品种识别研究提供参考.

    枣品种识别深度学习残差网络多尺度卷积注意力机制

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    基于激光点云的树木特征信息提取研究进展

    张煜恒周宏平
    142-148页
    查看更多>>摘要：树木的特征信息是进行农林业生产研究的重要参数,快速化提取信息对于农林业研究具有重要意义.因此,基于激光点云技术,综述国内外在树木信息提取的研究进展,重点从二维激光雷达、车载激光雷达、地基激光雷达三个方面总结研究现状.指出二维激光雷达通用性较差,户外采集困难;车载激光雷达数据精度较低,算法依赖严重;地基激光雷达数据运算量大等问题.提出快速处理算法的研究、数据集中复杂特征的剔除与修复、精准探测集成系统的研发与产品化等展望.为后续的基于点云技术的树木特征信息提取研究提供参考.

    树木特征提取无损测量激光雷达三维点云点云重建

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    基于RGB图像处理预测哈密瓜叶片叶绿素研究

    李龙杰史勇刘彦岑郭俊先...
    149-155页
    查看更多>>摘要：为提高植物叶绿素检测设备的普遍性和实用性,通过研究手机和单片机拍摄的RGB图像与植物叶片叶绿素含量有无拟合关系,以图像处理的方式进行叶绿素预测的相关试验,为将来基于深度学习的植物叶绿素动态无损检测提供试验依据.通过OpenCV对图像提取感兴趣区域(RoI),并进行均值滤波、高斯滤波和中值滤波,对原图和三种滤波后的图像进行三通道颜色特征分离,利用最小二乘法(LS)将颜色特征参数的多种组合与叶绿素实测值进行拟合分析,发现4种图像中均值滤波的拟合效果都普遍较好.在均值滤波中,手机K40拍摄的图像存在(B-G-R)/(B+G)特征组合与叶片叶绿素拟合决定系数为0.912.单片机ESP32_CAM拍摄的图像存在(G-B)B/(R+G)特征组合与叶片叶绿素拟合决定系数为0.778.运用梯度运算将均值滤波的RoI进行迭代处理,发现K40的决定系数略微下降,ESP32_CAM的决定系数出现好转.通过对K40与ESP32_CAM进行预测模型验证,两者都表现为随机森林(RF)回归模型的性能最好,在K40中训练集决定系数为0.953、训练集均方根误差为1.161,预测集决定系数为0.930、预测集均方根误差为1.516,在ESP32_CAM中训练集决定系数为0.794、训练集均方根误差为2.510,预测集决定系数为0.695、预测集均方根误差为2.985.

    哈密瓜叶绿素RGB图像图像识别回归预测

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    基于GA-BP神经网络的鲜食玉米产量预测

    王宏轩于珍珍李海亮汪春...
    156-162页
    查看更多>>摘要：鲜食玉米因其营养丰富、用途广泛、市场潜力大等优势而备受关注,目前,我国鲜食玉米种植面积逐渐扩大,鲜食玉米产量的高效预测对制定其生长期间的精准管理决策具有重要意义.针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型.基于2010-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及鲜食玉米实际产量,分别采用BP神经网络、GA-BP神经网络模型及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO-BP)对所选地区鲜食玉米产量进行预测与相关性分析.结果表明,鲜食玉米产量与月最低土壤温度、月平均土壤温度、月大气最高温度和月平均大气湿度相关性极显著,相关系数高于0.8,与月最高温度、月土壤平均含水率、月大气平均温度、月降雨量相关性显著,与月大气最低温度相关性较弱.GA-BP神经网络模型精度明显高于PSO-BP及BP神经网络模型,R2达到0.956 4.因此,通过GA-BP神经网络模型可以更科学、合理地对鲜食玉米的产量进行预测,从而对鲜食玉米生产及管理措施的调整具有重要的指导意义.

    鲜食玉米产量预测神经网络遗传算法全局寻优粒子群优化算法

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    基于Bayesian-LightGBM模型的粮食产量预测研究

    陈晓玲张聪黄晓宇
    163-169页
    查看更多>>摘要：目前用于粮食产量预测模型如灰色关联模型普遍存在训练速度较慢、预测精度较低等问题.为解决该问题,以轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为基础,将其损失函数修正为Huber损失函数,同时引入贝叶斯优化算法确定出最优超参数组合并输入该模型.以广西的早、晚水稻产量及16个粮食产量影响因素为数据集进行仿真试验,结果表明:基于线性回归的预测模型的平均绝对值误差为1.255,基于决策树的预测模型的平均绝对值误差为0.426,基于随机森林的预测模型的平均值误差为0.315,基于Bayesian-LightGBM的预测模型的平均绝对值误差为0.049.相比其他预测模型,Bayesian-LightGBM粮食产量预测模型能够更有效地实现粮食产量预测,预测精度更高.

    粮食产量预测粮食安全轻量级梯度提升机贝叶斯优化

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    面向联合收割机故障诊断领域知识图谱的构建技术及其问答应用

    杨宁杨林楠陈健
    170-177页
    查看更多>>摘要：联合收割机作为一种有效的机械化收割设备,可以极大地提高农作物的收获效率.然而在进行收割作业时不可避免地会发生一些机械故障,由于驾驶员缺乏专门的维修经验,无法确定故障发生的原因以及出现故障后应该如何维修机器,导致严重影响农作物的收获,甚至还可能引发安全事故.由于知识图谱能够利用图数据库将专家知识等非结化数据进行规范化的存储,所以在故障诊断问答领域,知识图谱有着良好的应用前景,基于此提出一套面向联合收割机故障诊断领域知识图谱的构建方法.根据专家知识明确知识图谱中所需要的实体和实体关系类型,利用RoBERTa-wwm-ext预训练模型融合双向门控循环单元(BiGRU)和Transformer编码器的实体抽取模型对非结构化文本进行实体抽取;利用RoBERTa-wwm-ext预训练模型融合循环神经网络(RNN)模型对抽取的实体进行实体审核;在实体审核完成后使用RoBERTa-wwm-ext预训练模型融合双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制的关系抽取模型对头实体和尾实体之间存在的实体关系进行抽取;将抽取到的实体和实体关系组成三元组,利用三元组构建知识图谱,从而可以利用知识图谱实现智能问答.

    联合收割机知识图谱预训练模型故障诊断双向门控循环单元

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    基于改进对抗蒸馏的轴承故障分类方法

    李星逸付波范秀香权轶...
    178-183页
    查看更多>>摘要：针对工业现场条件下和农业机械设备故障数据典型样本不充足导致轴承故障诊断精度低的问题,提出一种基于改进对抗蒸馏的轴承故障分类方法.使用对抗蒸馏方法进行轴承故障分类,让学生网络通过对抗学习教师网络的软标签所提供的信息,同时生成器输出与学生网络输出相似的样本提供给判别器后修改学生网络参数.提出退火改进对抗蒸馏方法,在对抗蒸馏中使用动态温度进行训练,增加生成器制作样本难度,使教师网络输出的信息被更好地利用,以提高学生网络泛化能力和鲁棒性.试验使用美国凯斯西储大学轴承故障数据集验证方法的有效性,利用所提出的方法训练出的学生网络在模拟现场轴承故障诊断分类任务中仅使用214 602个参数参与计算,准确率可达91.85％,提高故障诊断精度并节省设备的计算资源.

    轴承故障诊断知识蒸馏对抗学习模拟退火算法

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    基于DDPG改进PID算法的堆肥翻堆作业反馈控制

    王悦辰王纪章茆寒姚承志...
    184-190,200页
    查看更多>>摘要：在农业废弃物堆肥发酵过程中物料的含水率会发生变化,导致翻堆作业负荷的变化.而现有的翻堆作业主要通过人工操作,导致机器作业过程中作业效率低,容易产生故障.针对人工操作翻堆机作业时出现调控不精准的问题,通过试验构建翻堆机作业负荷与翻堆物料含水率、翻堆机行走速度关系模型,并结合翻堆机变频调速控制模型,利用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)改进PID算法对翻堆作业调速系统进行优化控制.经过Simulink仿真结果表明,DDPG改进PID算法相比传统PID算法在超调量上减少6.7％,调节时间减少2.5 s,并且抗扰动与跟随性能均更优.翻堆作业现场测试结果表明:DDPG改进PID算法的控制方式相比传统PID算法超调量要降低4％、调节时间减少2 s,相比人工控制其调节时间减少6 s.

    堆肥翻堆PID控制反馈控制DDPG算法

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    四自由度串联嫁接机器人架构约束模块识别可视化方法

    张国渊王豪李栋廉佳汝...
    191-200页
    查看更多>>摘要：为实现育苗嫁接的智能化与高效化,一类四自由度串联嫁接机器人的新结构被提出;针对其机械结构、时序控制、联动运行等复杂性,发展该类机器人架构约束下的模块识别可视化方法及设计流程.首先,构建考虑特定架构约束下机器人的设计结构矩阵(DSM),并采用大型社区快速展开算法(LOUVAIN算法)实现对机器人架构模块的预划分;其次,采用改进遗传算法(AGA)对DSM进行聚类,获得多组高模块度的划分结果,由此形成成组可能性矩阵(GLM),并将其对角化得到对角GLM(DGLM);最后,提出针对DGLM的可视化策略并完成着色处理,实现对最优模块划分方案的辨识.结果显示:四自由度串联嫁接机器人可分解为较独立的7大模块,模块度可达0.782.

    嫁接机器人模块化设计架构约束遗传算法

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    基于深度学习的鱼类特征点检测与体征识别方法

    崔海朋秦朝旭马志宇
    201-207页
    查看更多>>摘要：为确保鱼类养殖过程中生长状况实时监控及科学化养殖管理,需要实现高效化、自动化的鱼类体征识别.基于此,提出基于深度学习的关键特征点检测模型结合双目视觉的鱼类体征识别方法.基于预处理后的单目视觉数据集对融入金字塔分割注意力的高分辨率网络模型展开训练,获得鱼类关键特征点检测模型,在此基础上能够对双目视觉图像中各特征点进行快速检测识别与匹配,从而根据双目视觉系统内部参数计算各特征点真实坐标并计算获得对应体征参数.试验结果表明,建立的关键特征点检测模型对各特征点PCK值均大于0.85,识别得到的体征参数相对误差均小于10％,能够为鱼类体征快速准确识别提供支撑,有效助力鱼类养殖科学化、智能化发展.

    鱼类水产养殖深度学习关键点检测体征识别

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