检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第4期41卷 309-317页

作者：孔祥书郑文刚张馨王明飞单飞飞赵倩北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097

针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network... 详细信息

针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)与注意力机制(attention)作为预测模型,将菇房内部热平衡方程纳入损失函数中,实现基于数据-物理混合模型的菇房温度预测方法。然后,基于模型输出与参考轨迹的偏离程度和设备控制量建立目标函数。最后,利用改进型Adam算法快速地求解出空调在控制时域内的最优控制序列,实现菇房空调能耗最优控制。试验结果表明:与纯数据驱动的GRU模型相比,本文所提出的菇房温度预测模型,预测精度提高18%,均方根误差可控制在0.10℃内。与自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化算法相比,改进型Adam算法适应度值降低6%,与带精英策略的快速非支配排序遗传算法相比(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ, NSGA-Ⅱ)运算时长减少81%。与传统的阈值控制方法相比,本文所提出的模型预测控制方法跟踪精度提高63%,控制精度的均方根误差平均降低了73%,空调能耗平均降低了12%。该研究为菇房空调的节能控制提供了有效的控制方法。

关键词：节能模型预测控制深度学习数据-物理混合驱动模型菇房

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丘陵山地水稻机械化技术研究现状与展望

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农业工程学报 2025年第1期41卷 1-11页

作者：赵春江马晨李瑾王小萌北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物,水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”,在梳理国内丘陵山地的特征与丘... 详细信息

作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物,水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”,在梳理国内丘陵山地的特征与丘陵山地水稻机械化发展现状的基础上,围绕水稻耕、种、收等主要环节的生产机械化开展技术前沿与态势分析,剖析国内外水稻机械化技术装备研发差距,提出不同环节下国内丘陵山地水稻机械化发展面临的挑战,并展望未来丘陵山地水稻机械化发展态势,以期为推动水稻全程全域生产机械化水平提升、补齐丘陵山地农机化发展短板、建设现代农业强国提供新思路、新方向。研究表明:1)2022年国内丘陵山地水稻耕种收综合机械化率为80.8%,并且在不同的环节间、地区间发展不平衡不充分;2)与先进国家相比,国内的水稻耕种收机械研发与应用起步较晚、基础不牢、产品的综合性能不高,特别是针对丘陵山地的轻量、高效、高稳定性的水稻耕种收机械相对匮乏,发动机高功率低排放设计制造技术、刀具抗损降耗优化设计技术、车架轻量化设计技术等关键技术仍有待进一步攻克;3)轻量化、智能化、绿色化等是未来国内丘陵山地水稻生产作业装备发展方向与趋势。

关键词：丘陵山地水稻机械化关键技术主要挑战未来趋势

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基于多模态融合大模型架构Agri-QA Net的作物知识问答系统

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 1-10页

作者：吴华瑞赵春江李静晨北京市农林科学院信息技术研究中心北京100079

[目的/意义]随着农业信息化和智能化的快速发展,多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型架构Agri-QA Net,旨在针对甘蓝作物的农业知识,设计多模态专业问答系统。[方法]该模型通过整合... 详细信息

[目的/意义]随着农业信息化和智能化的快速发展,多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型架构Agri-QA Net,旨在针对甘蓝作物的农业知识,设计多模态专业问答系统。[方法]该模型通过整合文本、音频和图片数据,利用预训练的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型提取文本特征,声学模型提取音频特征,以及卷积神经网络提取图像特征,并采用基于Transformer的融合层来整合这些特征。此外,引入跨模态注意力机制和领域自适应技术,增强了模型对农业领域专业知识的理解和应用能力。本研究通过收集和预处理甘蓝种植相关的多模态数据,训练并优化了AgriQA Net模型。[结果和讨论]实验评估表明,该模型在甘蓝农业知识问答任务上表现出色,相较于传统的单模态或简单多模态模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力。在多模态输入的支持下,其准确率达到了89.5%,精确率为87.9%,召回率为91.3%,F_(1)值为89.6%,均显著高于单一模态模型。[结论]案例研究展示了Agri-QA Net在实际农业场景中的应用效果,证明了其在帮助农民解决实际问题中的有效性。未来的工作将探索模型在更多农业场景中的应用,并进一步优化模型性能。

关键词：多模态融合人机交互农业知识问答甘蓝作物大语言模型

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基于大语言模型的个性化作物水肥管理智能决策方法

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 11-19页

作者：吴华瑞李静晨杨雨森北京市农林科学院信息技术研究中心北京100079

[目的/意义]为解决当前作物管理中个性化需求难以捕捉、决策过程缺乏灵活性难题,本研究提出了一种基于大语言模型的个性化作物生产智能决策方法[方法]通过自然语言对话收集用户在蔬菜作物管理过程中的个性化需求,涵盖产量、人力资源消... 详细信息

[目的/意义]为解决当前作物管理中个性化需求难以捕捉、决策过程缺乏灵活性难题,本研究提出了一种基于大语言模型的个性化作物生产智能决策方法[方法]通过自然语言对话收集用户在蔬菜作物管理过程中的个性化需求,涵盖产量、人力资源消耗和水肥消耗等方面。随后,将作物管理过程建模为多目标优化问题,同时考虑用户个性化偏好和作物产量,并采用强化学习算法来学习作物管理策略。水肥管理策略的训练通过与环境的交互持续更新,学习在不同条件下采取何种行动以实现最优决策,从而实现个性化的作物管理。[结果和讨论]在gym-DSSAT(Gym-Decision Support System for Agrotechnology Transfer)仿真平台上进行的实验,结果表明,所提出的个性化作物生产智能决策方法能够有效地根据用户的个性化偏好调整作物管理策略。[结论]通过精准捕捉用户的个性化需求,该方法在保证作物产量的同时,优化了人力资源与水肥资源的消耗。

关键词：作物管理大语言模型多目标决策个性化决策 PPO算法

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基于小样本学习的鳞翅目害虫图像识别方法

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农业机械学报 2025年第2期56卷 402-410页

作者：杨信廷周子洁李文勇陈晓王慧于合龙吉林农业大学信息技术学院长春130118 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 上海海洋大学信息学院上海201306 山东农业大学信息科学与工程学院泰安271018

针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数... 详细信息

针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数据集上进行预训练;其次,在度量模块中添加ECA通道注意力机制,通过捕捉通道间的依赖关系来增强害虫的图像特征表示;然后,使用特征金字塔结构来捕获害虫图像的局部特征和害虫的多尺度特征;最后,利用20类自建鳞翅目害虫图像作为元数据集,对模型进行元训练和元测试。实验结果表明,在3-way 5-shot和5-way 5-shot条件下,本文模型准确率分别达到91.16%和87.26%,比SSFormers、DeepBDC方法分别提高4.58、1.35个百分点。提出的模型有效提升了小样本学习中目标图像特征的表达能力,能够为数据稀缺场景下的田间害虫自动识别提供方法参考。

关键词：害虫识别小样本学习迁移学习度量学习通道注意力机制金字塔全卷积网络

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基于EA-BiLSTM-SCSO的多步逐小时参考作物蒸腾量预测方法

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节水灌溉 2025年第3期 57-63,70页

作者：谢伟明张钟莉莉陶建平曲明山魏一博张石锐北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 江苏省农业科学院江苏南京210014 北京市农业技术推广站北京100029 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097

在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,... 详细信息

在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,使用沙猫群算法(SCSO)优化模型超参数,实现逐小时参考作物蒸腾量预测。首先利用SCSO方法对EA-BiLSTM模型进行优化,优化后的算法在70个epoch后收敛,平均R^(2)升至0.750;进而通过特征相关性分析,将模型输入的特征数据由10个减少为历史ET0、太阳辐射、空气温度、空气湿度和最大风速5个。以北京市昌平区的国家精准农业研究示范基地大田种植区ET0预测为例进行了方法验证,在对未来第7小时的预测中,R^(2)从0.619提高到0.644,获得了更好的预测效果;最后通过对模型可解释性分析证实,历史ET0对预测的贡献最高,贡献率达到了0.043,其次是空气湿度和总辐射。与DT(决策树)、Lasso(最小绝对收缩和选择算法)、LMP(多层感知机)、CNN(卷积神经网络)等预测方法的对比结果表明,采用EA-BiLSTM-SCSO的预测结果在MAE和MSE指标上均获得了最低的误差值,在R^(2)指标上,EA-BiLSTM-SCSO模型平均达到0.722较CNN模型提升了12.6%。研究验证了深度学习与特征工程在提高作物参考蒸腾量逐小时预测精度方面的优势。该方法在智慧灌溉中用于估算作物的水分需求,能够实现对未来灌溉的精准预测,从而制定合理的灌溉计划,提高灌溉水利用效率,进行有效的灌溉用水调度。

关键词： BiLSTM 外部注意力机制沙猫群优化算法逐小时参考作物蒸腾量预测模型可解释性

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深松作业质量多维度综合评价方法研究

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农业机械学报 2025年第4期 81-86+97页

作者：王培张安琪安晓飞尹彦鑫王虹孟志军北京市农林科学院智能装备技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心北京市密云区农业农村局

针对深松作业质量评价指标单一、横向比较偏差显著等问题,通过在农机上装载智能终端设备,采集农机作业GNSS、作业深度等信息,基于最小-最大归一化法,分析深松作业面积、作业效率、作业覆盖率、作业深度达标率、作业时间利用率等深松作... 详细信息

针对深松作业质量评价指标单一、横向比较偏差显著等问题,通过在农机上装载智能终端设备,采集农机作业GNSS、作业深度等信息,基于最小-最大归一化法,分析深松作业面积、作业效率、作业覆盖率、作业深度达标率、作业时间利用率等深松作业特征向量,并基于专家打分的调查问卷法确定特征向量权重,构建深松作业质量指数(AMQI),评估深松作业综合质量。2022年在黑龙江省红星农场开展深松作业质量监测实验,通过对33台不同深松设备跟踪分析,并与传统分析方法进行对比,结果表明,归一化特征向量消除不同特征间量纲影响,反映农机特征大小分布,AMQI也反映深松作业综合质量,与达标面积评价法相比,评级维度更多,且评价更加全面和科学,可以为农机作业评价提供数据支撑。

关键词：深松作业作业质量特征向量归一化处理

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基于双维信息与剪枝的中文猕猴桃文本命名实体识别方法

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 44-56页

作者：齐梓均牛当当吴华瑞张礼麟王仑峰张宏鸣西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识... 详细信息

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识别方法,命名为KIWI-Coord-Prune(kiwifruit-CoordKIWINER-PruneBiLSTM)。[方法]通过设计CoordKIWINER与PruneBi-LSTM两个模块,对中文猕猴桃文本中的双维信息进行精准处理。其中CoordKIWINER模块能够显著提升模型捕捉复杂和嵌套实体的能力,从而生成涵盖更多文本信息的加强字符矢量;PruneBi-LSTM模块在上一模块的基础上,加强了模型对重要特征的学习与识别能力,从而进一步提升了实体识别效果。[结果和讨论]在自建数据集KIWIPRO和四个公开数据集人民日报(People's Daily)、ClueNER、Boson,以及ResumeNER上进行试验,并与LSTM、Bi-LSTM、LR-CNN、Softlexicon-LSTM,以及KIWINER五个先进模型进行对比,本研究提出的方法在5个数据集上分别取得了较好的F1值,分别为89.55%、91.02%、83.50%、83.49%和95.81%。[结论]与现有方法相比,本研究提出的方法不仅能够有效提升中文猕猴桃领域文本的命名实体识别效果,且具有一定的泛化性,同时也能够为相关知识图谱和问答系统的构建等下游任务提供技术支持。

关键词：中文命名实体识别猕猴桃文本自建数据集多维度注意力机制剪枝深度学习文本特征增强

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多源场景下粘虫板小目标害虫轻量化检测识别模型

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 111-123页

作者：杨信廷胡焕陈晓李汶政周子洁李文勇上海海洋大学信息学院上海201306 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 吉林农业大学信息技术学院吉林长春130118

[目的/意义]为了解决多源场景下粘虫板图像中粉虱和蓟马两种害虫由于个体小难以精确检测以及设备计算资源受限的问题,本研究基于YOLOv5s提出了一种名为MobileNetV4+VN-YOLOv5s的小目标图像轻量化检测识别模型。[方法]模型框架结合Mobile... 详细信息

[目的/意义]为了解决多源场景下粘虫板图像中粉虱和蓟马两种害虫由于个体小难以精确检测以及设备计算资源受限的问题,本研究基于YOLOv5s提出了一种名为MobileNetV4+VN-YOLOv5s的小目标图像轻量化检测识别模型。[方法]模型框架结合MobileNetV4主干网络构建EM模块,实现特征提取网络结构的优化和精度的提升;在模型颈部引入轻量化模块GSConv和VoV-GSCSP,替代普通卷积,降低模型复杂度;最后添加NWD (Normalized Wasserstein Distance)损失函数,用于增强小目标的判别敏感度与定位能力。[结果和讨论]所提出模型在室内场景下对小目标害虫的检测性能最佳,平均检测精度为82.5%,较原始模型YOLOv5s提升了8.4%;模型参数量降低了3.0 M,帧率提升了6.0帧/s;在室外场景下,所提出模型的平均精度为70.8%,较YOLOv5s提升了7.3个百分点,参数量降低了3.0 M,帧率提升了5.5帧/s;在混合场景下,模型的平均精度为74.7%,较YOLOv5s提升了8.0个百分点,参数量降低了3.0 M,帧率提升了4.3帧/s。同时研究发现,对原始图像进行裁剪分割能够影响模型性能,在采用5×5的比率对原图进行分割下模型的检测识别性能最佳;利用室内场景数据训练的模型能够在所有场景下都获得最佳的检测性能。[结论]本研究提出的MobileNetV4+VN-YOLOv5s模型兼顾轻量化和精度,模型可部署到嵌入式设备,便于落地应用,可为各种多源场景下粘虫板图像中小目标害虫检测提供参考。

关键词：小目标害虫检测轻量化粘虫板多源场景 MobileNetV4 YOLOv5s

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基于辐射累积量的灌溉策略对设施番茄产量和品质的影响

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节水灌溉 2025年第05期 68-74页

作者：杜亚茹康艺凡李晶晶杜鹏飞黄媛石家庄市农林科学研究院·石家庄市农业信息化技术创新中心北京市农林科学院智能装备技术研究中心

为研究设施蔬菜土壤栽培中，基于辐射累积量的灌溉策略对番茄产量和品质的影响，以番茄‘圣尼斯313’为试材进行土壤栽培，选取设施农业光合有效辐射传感器采集试验区不同梯度辐射累积量，借助参考作物蒸腾蒸发量ET0，设计5种灌溉处理... 详细信息

为研究设施蔬菜土壤栽培中，基于辐射累积量的灌溉策略对番茄产量和品质的影响，以番茄‘圣尼斯313’为试材进行土壤栽培，选取设施农业光合有效辐射传感器采集试验区不同梯度辐射累积量，借助参考作物蒸腾蒸发量ET0，设计5种灌溉处理（在番茄开花坐果期和成熟期分别以70%ET0、85%ET0、100%ET0、115%ET0、130%ET0的水量在相同的灌溉频率下灌溉），分析番茄生长、产量、水分利用效率和果实品质，发掘辐射累积量与作物需水量、土壤水量平衡间的直接规律，提出基于辐射累积触发的设施蔬菜精量灌溉决策模型，实现设施蔬菜灌溉用水的精准预测。结果表明：设施番茄不覆膜条件下的土壤栽培模式，以115%ET0的灌溉量与辐射累积量的拟合模型进行灌溉，番茄的光合指标、产量、水分利用效率和产量的综合表现最优。因此，基于辐射累积量的灌溉策略简化了以往番茄用水量复杂的计算过程，且相较于温室娃娃和土壤水分传感器等传统物联网设备，光合有效辐射传感器成本更低、易布设，可用于设施番茄土壤栽培。

关键词：辐射累积量设施番茄灌溉决策模型光辐射传感器产量品质

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