摘要：我国北方寒地温差大,土壤温差对近红外光谱测量土壤墒情有较大影响。针对这一问题,以北方寒地土壤为研究对象,探究大范围温度胁迫下(-20~40℃)土壤的近红外光谱与土壤不同含水率之间的关系预测模型方法。选取黑龙江八一农垦大学农学院试验基地中的黑土,经烘干、过筛等操作处理后配置含水率范围在15%~50%内八种不同湿度的土壤样品,建立北方寒地土壤大范围温度胁迫下土壤的近红外光谱信息与含水率之间的定量预测模型。在全波段光谱数据的基础上,结合五种不同光谱信号预处理方法,采用BP神经网络算法、优化支持向量机算法(SVM)、高斯过程算法(GP)三种智能算法建立北方寒地土壤近红外光谱与含水率的预测模型并验证模型的效果。利用69组数据进行训练建模,BP神经网络相关参数设置为学习速率0.05,最大训练次数设置为5000,隐层单元数确定为20;SVM采用径向基函数,并利用leave-one-out cross validation确定了最佳惩罚参数为0.87,使模型预测的准确性提高;高斯过程算法内部采用马顿核。模型的定量评估采用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)。结果表明,在建立的全部BP神经网络模型中,效果最佳的为S_G-BP神经网络模型,模型的R^(2)为0.9609,RMSE为2.3797;在SVM模型中SNV-SVM模型的效果最好,模型的R^(2)为0.9911,RMSE为1.0815;在GP模型中S_G-GP模型的效果最好,模型的R^(2)为0.928,RMSE为3.2581,综上基于SNV预处理的SVM模型训练效果最优。利用剩余的35组光谱数据作为预测集验证模型性能,经模型对比分析发现基于SVM算法的预测模型效果优于其他两种算法,其中基于S_G的SVM模型效果最优,其预测模型的R^(2)和差RMSE分别为0.9921和0.7369。综合建模集与预测集的参数最终确定基于S_G的SVM模型为最佳模型。此模型可以作为大范围温度胁迫条件下(寒地)的土壤含水率有效预测方法,为设计优化适宜寒地便携式近红外土壤含水率快速测量仪提供科学依据。

摘要：【目的】间作分蘖洋葱能缓解番茄连作障碍,提高番茄养分吸收。本研究通过解析间作分蘖洋葱条件下番茄根际土壤中氮吸收和微生物多样性的变化,旨在揭示间作对番茄氮营养改善的生物学机制。【方法】设计田间和盆栽两个试验,田间试验设番茄单作、分蘖洋葱(农安)与番茄间作和分蘖洋葱(五常)与番茄间作共3个处理,测定番茄的生长指标、氮吸收量及产量,阐明间作对番茄养分吸收、分配及产量的影响。盆栽试验设番茄单作、分蘖洋葱(五常)单作、分蘖洋葱与番茄间作及无苗对照等4个处理。对番茄及分蘖洋葱的根际土壤中铵态氮、硝态氮含量及土壤酶活性测定,并采用Miseq高通量测序技术分析土壤细菌和真菌多样性变化,旨在阐明间作对根际土壤养分环境的影响。【结果】1)间作后,番茄株高显著增加,番茄产量提高了8.49%~16.92%。2)间作分蘖洋葱两品种番茄各测定指标表现为相似的变化规律。间作60天,番茄干重显著增加,间作后番茄干物质向根分配指数降低,而向地上分配指数增加,其中向茎叶分配指数降低,而向果分配指数增加。间作90天,均显著提高了氮养分向根和茎分配,而降低了氮养分向叶中分配。3)间作37天后,番茄根际土壤中铵态氮含量显著增加,硝态氮含量显著降低,间作改变土壤铵态氮和硝态氮比例,促进了番茄的氮吸收。番茄根际土壤中脲酶和脱氢酶活性显著高于单作和无苗对照,间作分蘖洋葱根际土壤脱氢酶活性显著高于单作和无苗对照。4)间作分蘖洋葱处理提高了放线菌纲、拟杆菌纲、黄杆菌纲、绿菌纲、绿弯菌纲、厌氧绳菌纲、异常球菌纲、芽孢杆菌纲、梭菌纲、柔膜菌纲、浮霉菌纲、α-变形菌纲、丰佑菌纲的丰度,其中间作分蘖洋葱提高了番茄根际土壤芽孢杆菌属(Bacillus)、假单胞菌属(Pseudomonas)和鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)等细菌的相对丰度。间作提高了番茄根际土壤青霉菌属(Penicillium)、曲霉菌属(Aspergillus)和毛壳菌属(Chaetomium)等真菌的丰度,但却降低了散囊菌属(Eurotium)和梭孢壳属(Thielavia)的丰度。间作番茄根际土壤微生物菌群结构的改变可能是促进番茄氮养分吸收的关键因素之一。【结论】间作两种分蘖洋葱均增加了番茄株高和干重,间作提高了番茄的氮吸收量和产量,降低了氮养分向叶中分配,而升高了氮养分向根和花果中分配,提高氮的利用。同时,间作分蘖洋葱通过改变番茄根际土壤细菌和真菌菌群结构,改善了土壤氮有效性,促进了番茄的氮吸收,为番茄产量的提高奠定了营养基础。

摘要：研究载体油种类和体积分数对纳米乳液稳定性和槲皮素生物利用度的影响。以中链甘油三酯(mediumchaintriglyceride,MCT)和长链甘油三酯(long-chaintriglyceride,LCT)为油相,梨小豆蛋白为乳化剂制备槲皮素负载型纳米乳液。通过光散射粒径分析、Zeta电位、物理稳定性、游离脂肪酸释放率和槲皮素生物利用度探究乳液稳定性。结果表明,与LCT-纳米乳液相比,由MCT制得的槲皮素纳米乳液表现出更高的稳定性和更慢的槲皮素降解速率,油体积分数为5%时,MCT-纳米乳液粒径((152.80±1.73)nm)小于LCT-纳米乳液((180.42±1.98)nm)。通过模拟胃肠道模型测得槲皮素的生物保留率在MCT-纳米乳液体系中得到了极大改善。该信息可以促进设计更有效的槲皮素强化的递送系统。

摘要：大多数猪舍环境调控是建立在传统控制方法基础上的单一环境变量控制系统,难以对具有多个变量的系统建立精确的数值模型。该文基于模糊控制理论,以温度偏差和温度偏差变化率作为输入量,以通风模式和加热模式为输出控制量建立温度控制器;以相对湿度偏差和氨气浓度偏差为输入量,以通风模式为输出控制量建立通风控制器;并对不同季节多环境因子进行模糊化及逻辑推理,生成不同季节的调控策略及规则,建立2个具有双输入变量的非线性控制系统,加入动态补偿控制,优化猪舍环境调控系统。该文以在美国普渡大学环境研究猪舍监测所得的数据对建立的方法进行了模拟验证。结果表明,舍内温度与设定值最大相对误差为5%,实现了舍内温度稳定控制;舍内相对湿度与设定值最大相对误差为6.3%,充分满足湿度控制要求;猪舍氨气浓度变化范围为2.0~3.7 mg/m^3,远远小于设定值9.1 mg/m^3。因此,该文提出的猪舍多环境因子模糊控制系统及策略,能够很好地满足猪舍环境控制要求,为解决寒冷冬季猪舍温度与通风调控提供可行的思路。

摘要：针对山区丘陵平贝母收获费时费工、机械化水平不高等现状,设计了一种与手扶拖拉机相配套的平贝母药材收获机。该机主要由刮土机构、挖掘铲、振动筛、筛下分贝土机构、装袋装置等组成。利用解析作图法对振动筛串联四杆机构进行分析,确定平贝母和土壤混合物能顺利通过筛面的驱动轴转速范围240~535 r/min;对反向螺旋叶片上的平贝母进行受力分析得出减小平贝母碰撞破损的筛下分土机构螺旋叶片转速小于4 m/s;平贝母收获试验样机田间试验表明：该机作业顺畅、性能稳定,匹配动力为13.2 k W的手扶拖拉机,平贝母损失率小于4.9%、损伤率小于4.1%,满足行业标准规定,筛后贝土输送螺旋能顺畅地将贝土分至畦面两侧。该研究为产品级平贝母药材收获机的研制提供技术参考。

摘要：综合考虑参数不确定性、外部干扰和输入饱和非线性对电液位置伺服系统控制性能的影响,提出一种基于人工神经网络的自适应状态反馈轨迹跟踪控制算法。该控制算法引入人工神经网络对系统输入饱和非线性进行在线拟合,设计基于有界双曲正切函数的状态反馈控制器,实现电液位置伺服系统的高精度轨迹跟踪。该方法不需要对系统非线性部分进行线性化,而且对线性部分的控制和参数的在线估计不相关,因此控制器具有较强的鲁棒性和工程实用性。通过构造合适的Lyapunov函数,证明了闭环系统具有全局渐近稳定性,仿真结果验证了所设计控制器的可行性和有效性。

摘要：预处理是提高玉米秸秆生物转化利用效率的有效途径。玉米秸秆经生物炼制转化为生物燃料时,转化率与其原料内的纤维素和半纤维素含量直接相关。为了实现对预处理后玉米秸秆的生物炼制过程的有效调控,提出使用近红外光谱(NIRS)对玉米秸秆的纤维素和半纤维素含量进行快速检测,解决传统化学方法测试速度慢、成本高的问题。为了提高NIRS检测的效率和精度,将遗传算法与模拟退火算法相结合构建遗传模拟退火算法(GSA)用于预处理后玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA算法以NIRS波长点数为码长进行二进制编码,以偏最小二乘法(PLS)回归模型的交叉验证均方根误差为目标函数,结合温度参数设计适应度函数,基于Metropolis判别准则实现扰动解的选择复制,能够在避免早熟的同时有效提高进化后期的搜索效率。采用碱预处理、生物预处理及其相结合的方法对采集的玉米秸秆进行预处理后制备样品120个,并测定其纤维素和半纤维素含量及NIRS。使用7点Savitzky-Golay平滑结合多元散射校正和标准正则变换对光谱进行预处理后,利用Kennard-Stone法按3∶1比例划分校正集和验证集。然后,使用GSA算法对NIRS全谱进行特征波长优选(记为Full-GSA)、对协同区间偏最小二乘法(SiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为SiPLS-GSA)、对反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为BiPLS-GSA),并使用PLS回归模型和验证集对特征波长优选结果进行评测。Full-GSA以全谱1 557个波长点为基因,执行16次算法,优选出118个纤维素特征波长点和164个半纤维素特征波长点。SiPLS-GSA经SiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为388个和160个,再经GSA进一步优选后得到157个纤维素特征波长点和148个半纤维素特征波长点。BiPLS-GSA经BiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为358个和180个,再经GSA进一步优选后得到130个纤维素特征波长点和153个半纤维素特征波长点。结果表明,通过波长优选,不仅参与建模的波长点数量显著减少,而且回归模型的性能显著优于全谱建模。其中,采用Full-GSA优选的纤维素特征光谱回归性能最佳,采用SiPLS-GSA优选的半纤维素特征光谱回归性能最佳。回归模型验证集的平均相对误差(MRE)分别为1.752 4%和2.020 8%,较全谱建模分别降低了13.636 6%和25.368 4%。基于结合温度参数设计适应度函数的策略构建的GSA具有良好的全局搜索性能,适用于玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA以全谱每个波长点为染色体基因的编码方案适用于NIRS全谱的特征波长优选。GSA同样适用于SiPLS和BiPLS优选后谱区的特征波长优选,能够有效实现优选后谱区的波长点优选。

摘要：该研究探讨了矿物元素指纹分析技术对黑龙江黄豆产地溯源的可行性,筛选出判别黑龙江黄豆产地溯源的有效指标。利用电感耦合等离子体质谱仪(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)测定来自齐齐哈尔和北安2个地域50份黄豆样品中52种矿物元素的含量,并对数据进行了方差分析、主成分分析和判别分析。研究表明,46种矿物元素含量在地域间存在显著差异,通过逐步判别分析筛选出8项元素指标建立黄豆产地判别模型,所建立的模型对黄豆产地整体交叉检验判别率为95.7%。As、Ru、Gd含量在黄豆与土壤间呈显著正相关(P<0.05),Tb含量在黄豆与土壤间呈极显著正相关(P<0.01),由4种元素建立的判别模型对产地判别准确。因此,上述元素是黄豆矿物元素产地鉴别较可靠的指纹信息指标。

摘要：针对4B-1200型平贝母药材收获机田间收获试验中存在的筛下贝土输送螺旋和尾轮转弯过程中需抬起这一转弯不够灵活问题;收获期多雨季,土壤含水分率高,分土铲表面土壤滞留堆积问题;尺寸大于8 mm以上的平贝母分离,尺寸在2.6~8 mm之间的平贝母尚未分离这一分级不够彻底问题;装袋位置过低;平贝母产区动力来源以四轮拖拉机为主,手扶拖拉机来源不足的问题,改进设计平贝母药材收获机分土机构和振动筛,增加了提升机构设计,对改进前后的平贝母收获机进行损失率和损伤率对比试验;利用正交试验设计分析振动筛曲柄转速、筛面倾角和筛面长度对分净率的联合影响。试验表明:改进机型在清理表层覆盖土、贝土输送、贝土分离、分级装袋等各部分工作更协调、平稳、可靠,收获的质量、适应性好,损失率、损伤率分别低于3.8%和2.9%,较改进前分别降低了1.1和1.2个百分比,满足行业标准规定;正交试验设计最优组合为:振动筛曲柄转速为550 r/min、筛面倾角为3°和筛面长度为1.6 m,分净率达到95%,满足行业标准规定和平贝母机械化收获的生产率要求。该研究为平贝母药材收获机的推广应用提供技术参考。

摘要：以日光温室为试验研究对象,基于Rough集理论对日光温室室内温度试验数据的完备化推理分析,补齐遗漏属性值,为日光温室结构优化设计提供准确完整的温室室内温度属性数据库,提出了一种基于试验数据本身信息的日光温室结构优化设计的新方法。