科研产出
基于深度学习的设施甜樱桃水肥一体化智能控制系统
《中国果树 》 2024 北大核心
摘要：水肥一体化技术在现代农业种植中的应用越来越广泛，但目前甜樱桃水肥一体化技术存在缺乏智能控制系统、实时施肥策略指导等问题，为此设计了一种甜樱桃水肥一体化智能控制系统。首先通过词性标注完成了对甜樱桃水肥领域知识实体的信息提取，结合领域知识定义相关概念的类和属性，构建甜樱桃水肥本体模型。引入了一种基于深度学习的甜樱桃水肥领域文本相似度计算模型，在基于深度学习的相似度计算模型的基础上，提出了基于甜樱桃水肥领域综合属性的相似度计算、基于甜樱桃本体语义的相似度计算和甜樱桃水肥策略实例的相似度计算。综合甜樱桃水肥策略实例的地域、果树品种、目标产量以及果树生长时期等属性因素建立了甜樱桃水肥策略库，以Drools规则引擎结合基于深度学习的相似度计算作为推理机制，最终搭建出甜樱桃水肥一体化智能控制系统。
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基于偏最小二乘法和深度学习的近红外糖度预测
《吉林农业大学学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：为准确预测苹果糖度,基于傅里叶变换近红外光谱、偏最小二乘法和深度学习技术,建立了不同的苹果糖度预测模型。使用傅里叶变换近红外光谱仪和折光仪采集160个苹果的光谱与糖度信息,建立不同光谱预处理方法的偏最小二乘法（Partial least square, PLS）模型,通过常用的竞争性自适应重加权算法减少PLS模型计算量,对比得到最好的PLS模型预测精度;使用深度学习的MobileNetV2网络构建苹果糖度预测模型,调整最适合的模型构建参数。试验结果表明:经过标准正态变量变换（Standard normal variate, SNV）光谱预处理的PLS模型预测精度最高,其预测模型相关系数（RP）为0.933 3、均方根误差（RMSEP）为0.476 5°Brix,特征波长筛选可减少计算量,但会使预测模型精度稍微下降;经过数据增强处理的MobileNetV2模型可以获得一定的糖度预测精度,其RP为0.843 1、RMSEP为0.898 4°Brix。结果表明,基于深度学习的MobileNetV2网络结构训练得到的糖度预测模型具有一定的可行性,但SNV预处理的全波段PLS模型精度最高,PLS建模依然是小批量样本建模简单高效的方法。
关键词： 近红外光谱 糖度 偏最小二乘法 深度学习 MobileNetV2模型
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