摘要：为解决生菜应用营养液膜技术(nutrient film technique,NFT)在冬夏季根区温度控制的问题,该研究基于机器学习方法,结合温室内外历史环境数据,构建BP神经网络根区温度预测模型。为提高模型精度,采用蜣螂算法(dung beetle optimizer, DBO)优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,构建了冬夏两个季节的基于DBO-BP神经网络的栽培槽内根区温度预测模型,并与GA-BP、BP神经网络模型进行对比。结果表明,根区温度预测值与真实值变化趋势较为一致,DBO-BP模型温度预测最大误差为2.21°C,决定系数为0.943,而GA-BP与BP模型决定系数分别为0.928、0.892;DBO-BP模型评价指标的均方根误差、平均绝对误差分别为0.707、0.549°C,均小于其他模型评价指标。DBO-BP神经网络可满足在NFT栽培中根区温度预测精度的需求,能够为生菜栽培根区快速控温提供有效方法。

摘要：水肥一体化技术,被誉为现代农业的“一号技术”,它将灌溉与施肥融为一体,实现了灌溉的同时给作物施肥。全面了解智能水肥一体机的研究及应用现状,对其技术发展与研究有重要意义。本文从技术方面阐述了水肥一体化技术,总结了智能水肥机与水肥智能决策系统的国内外发展现状,提出了目前技术发展存在的问题并概述了该技术的发展前景,以期为水肥一体化技术的深入研究与应用提供可靠的研究价值。

摘要：为了提高番茄苗分选移栽分级检测精度,该研究提出了YOLOv3-Tiny目标检测改进模型。首先建立了番茄穴盘苗数据集,使用K-means++算法重新生成数据集锚定框,提高网络收敛速度和特征提取能力;其次为目标检测模型添加SPP空间金字塔池化,将穴孔局部和整体特征融合,提高了对弱苗的召回率;同时加入路径聚合网络(PANet),提升细粒度检测能力;引入了SAM空间注意力机制,提高对番茄苗的关注,减少背景干扰;增加了ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)自适应特征融合网络,能够使目标检测模型对多个级别的特征进行空间滤波;采用CIoU损失函数策略,提高模型收敛效果。改进的YOLOv3-Tiny目标检测模型经过数据集训练,在测试集上能够达到平均精度均值为97.64%,相比YOLOv3-Tiny模型提高了3.47个百分点。消融试验验证了网络结构改进和训练策略是有效的,并将改进的YOLOv3-Tiny目标检测算法与5种目标检测算法进行对比,发现改进的YOLOv3-Tiny目标检测模型在重合度阈值为50%的条件下平均精度均值为97.64%。单张图像处理时间为5.03ms,较其他目标检测算法具有明显的优势,验证了该模型能够满足番茄苗分级检测精度要求,可以为幼苗分选检测方法提供参考。

摘要：以H型和A字型2种不同高架栽培模式下的连栋温室热水管道根区加温系统为试验对象,采用在北京地区冬春季最寒冷时段对其性能进行测试的方法,研究了不同栽培模式对温度环境和加温均匀性的影响,以期对草莓根区加温方式优化提供参考依据。结果表明:H型和A字型栽培模式下的空气温度平均值分别为14.4℃和15.5℃,A字型栽培模式下的最高空气温度较H型高1℃;2种栽培模式下的基质温度平均值均为13.8℃,A字型栽培模式下的最高基质温度较H型高1.3℃;A字形栽培模式下中间槽的基质温度最低值较左右槽高1.3℃。H型栽培模式下基质温度测点的最低值偏离度为0%~11%,平均值为1.1%;A字型栽培模式下基质温度测点的最低值偏离度为4.5%~25.3%,平均值为17.4%。2种栽培模式下的空气和基质温度均基本达到草莓生长环境需求,H型栽培模式加温均匀性较A字型高。

摘要：文章在研究团队制定的设施农业机械化水平评价指标体系的基础上,提出设施农业数字化评价指标体系,旨在评价中国设施农业数字化水平发展现状,以及现有设施农业机械化水平的发展质量,通过评价助力设施农业数字化高质量发展。

摘要：水分状况直接决定着温室作物的产量与品质,根据作物表型变化来反应其水分胁迫状况是当前研究的热点。作物表型参数综合考虑了由于土壤(或基质)水分减少和蒸腾蒸发需求量而引起水分胁迫的累积效应,据此可以更精确地判断作物水分胁迫水平,进而为实现精准灌溉提供相关依据。该文对国内外基于作物表型(茎直径变化、茎流、冠层温度)的温室精准灌溉策略研究现状进行了分析与总结,相关研究表明,茎直径变化、茎流和冠层温度3个诊断指标可以反映植物的水分状况,但作物表型受环境因子影响较大,一般需排除环境因子对作物表型的影响或与环境因子等外界因素进行综合分析建模,建立综合作物表型-环境因子等因素的作物需水模型,用以指导灌溉;同时提出了国内基于作物表型进行灌溉还存在基础理论不完善、技术研发不先进、设备监测不精确等问题,并对基于作物表型的灌溉策略未来的发展方向进行了展望,未来国内温室灌溉领域需向着加强作物表型与灌溉的基础理论研究、积极探索新技术、研发新装备、提升温室环境控制水平等方向前进。该文可推动该领域相关研究为实现温室作物的精准灌溉提供参考。

摘要：清洗杀菌可提高樱桃番茄的食用安全和商业价值,使得樱桃番茄外观口味俱佳、保存期更长、好果质量分数更高,该研究以宁夏樱桃番茄为试验对象,利用多槽自动输送式蔬菜清洗机和次氯酸杀菌消毒制备设备进行清洗和杀菌,通过清洗杀菌试验的测试结果来确定合理的清洗和杀菌工艺参数。试验结果表明:清洗机清洗樱桃番茄单槽喂入量最大值为15kg;清洗用时170s即可达到理想的清洗效果,洗净质量分数可达99.3%;杀菌水有效氯浓度为100μg/mL,消毒时间为85s,可使樱桃番茄表面菌落总数降低1.128个对数值;用有效氯质量100μg/mL次氯酸杀菌水清洗后的果实,在10℃的冷库环境保存下,18d后好果质量分数仍能达到77%。本研究结果可为工业化生产中樱桃番茄清洗杀菌工艺的提供参考。

摘要：温湿度参数是温室环境优化调控的最基本参数,数据的精准获取能促进后续环境调控等多方面的利用,从而实现温室的精细化管理和优质生产。为促进国内在温室环境检测领域的研究与应用,本文从温室温湿度检测技术和温室信息传输技术两个方面,综述了国内的研究进展。针对国内该领域的研究、应用现状和存在的问题,提出今后应解决光照和湿度对传感器的影响、有效检测温室整体环境参数、科学合理布置无线传感网络等建议,突破检测精度、数据传输效率等技术,形成具有中国特色的温室空气温湿度检测及传输技术方案。

摘要：为了满足《电子技术综合训练》课程需求,提出了基于Proteus的电机恒速系统设计与仿真实验教学项目。该项目以AT89C51为微处理器,采用增量式PID控制算法计算控制输出,实现对电机速度的闭环控制。本文从硬件电路、软件系统等方面进行了电机恒速系统设计与研究,采用Proteus软件对运行效果进行了仿真。仿真结果表明,基于Proteus的电机恒速系统具有较高的控制精度和响应速度。将该项目应用于实践教学对提高学生电路设计能力、仿真分析能力和软件编程能力具有重要的意义。

摘要：为了满足《电子技术综合训练》课程要求,分别从系统概述、电路设计与仿真等方面研究探索了基于Multisim的电网电压异常报警电路。该电路能够实现电网电压低于190V或高于250V的电网电压异常状况监测功能,且电网电压处于异常状态时,会通过蜂鸣器发出报警。使用Multisim软件对电网电压异常报警电路进行了仿真研究,仿真结果表明,电网电压异常报警电路能够实现电网电压异常状态的监测。将该项目应用于自动化等专业的综合实践教学,对于培养和提高学生电路分析和设计能力具有重要的意义。