基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别

为了对玉米种子进行无损识别分类,对玉米种子的高光谱图像的光谱信息进行分析,探索高光谱图像技术在玉米种子识别分类上的可行性。利用波长范围为400～1 000 nm的高光谱图像采集系统采集11类共528粒玉米样本的高光谱图像;在每个玉米样本上提取感兴趣区域并获取此区域的平均光谱信息,对光谱曲线进行分析,去除12个奇异样本;结合偏最小二乘判别分析法对所选玉米种子样本识别分类。实验结果表明,在所选玉米样本的识别中训练集样本的识别精度可以达到99.22%,测试集样本的识别精度也达到了94.66%。研究结果表明,不同种类的玉米种子的光谱信息具有一定的差异性,利用高光谱图像技术提取其光谱信息对玉米种子品种进行无损识别分类是可行的。     

毛乌素沙区玉米种子冻害问题分析与解决途径

1、玉米种子冻害问题现状及其原因分析 毛乌素沙区以其特殊的地理环境优势，玉米制种产业发展很快，2002年玉米制种高峰期面积达16万多亩。近年来随着外来代繁品种的增多，品种区域化布局混乱，制种地的选择有着一定的盲目性，栽培管理措施不到位，玉米种子过晚收获的陈旧习惯得不到扭转，加之初霜冻发生时间及发生程度年际间变幅较大，因此，玉米种子的冻害问题每年都有不同程度的发生。据当地种子管理部门统计，从2001年至2004年4年间，玉米种子受冻面积达5．75万亩，其中，2004年仅榆林市境内玉米种子受冻面积达2万多亩。因此，玉米种子的冻害问题已经成为制约毛乌素沙区玉米制种产业发展的严重障碍。现就造成冻害的主要原因分析如下：     

玉米种子轮廓的提取及识别装置的研究与实现

研究了玉米种子识别技术,针对国内国外的识别方法进行了归纳与总结,并设计了一个完整的玉米种子识别装置,解决了玉米种子图像采集问题,同时提取了玉米种子的边缘轮廓,为他研究玉米种子的形态特征打下了坚实基础.     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测，工作量巨大，而且检测结果主观性强，一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法，通过贝叶斯决策方法建立识别分类器，识别正确率达到88．3％以上。     

对玉米制种产业的思考与探索

分析了当前玉米种子产业发展存在的问题,提出了通过搞好市场预测、抓适销对路品种、种子质量、强化销售工作的措施,并就避免玉米种子市场大起大落提出了加强玉米种子生产的宏观管理、市场管理、严格履行玉米种子预约购销合同、建立种子备荒储备制度、价格政策等方面的对策与建议。     

污灌对玉米萌发和早期生长发育的影响

本实验以玉米为材料，用小清河不同浓度的污水处理，研究了污水对玉米种子萌发、幼苗植株高度、生物量、根系活力、细胞膜渗透性等的影响．结果表明：在玉米种子萌发的早期，低浓度的污水处理有促进作用，高浓度污水有抑制作用；污灌可以增强玉米根系活力，促进其生长发育，50％浓度污水处理促进作用最强，而污水浓度100％时起抑制作用；所有浓度的污水对细胞膜都有损害作用．     

基于人体头肩部形状的身份识别

身份识别技术近年来引起了越来越多人们的兴趣．提出了一种有效的基于人体头肩部形状的身份识别技术，通过形态学方法及背景减除法提取出人体头肩部形状的曲线特征，利用相关算法比较，实现人的身份识别．实验结果表明，该方法在图像分割方面具有很好的效果，且算法简单易于实现，能较好地识别出样本库中的身份．     

水杨酸对Na2CO3胁迫玉米萌发的作用

Na2CO3胁迫条件下，外源水杨酸能够提高萌发玉米种子内的淀粉酶、过氧化物酶及超氧化物岐化酶活力，从而提高了玉米发芽的数量、速度和质量。在50mmol/L Na2CO3胁迫条件下，水杨酸对玉米种子萌发的最适作用浓度为1．0mmol/L。     

玉米种子包衣技术及应用效果分析

玉米种子包衣技术使虫害株率减轻７．９％，病害发病率降低１０％￣１８％，玉米产量较对照提高１３．４％，投入产出比为１：３１．５。     

基于ICODENSATION算法的人手跟踪与手势识别算法

为实现基于手势的智能人机交互，提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法．该方法以ICON—DENSATION算法为基础，融合颜色与深度信息进行重要采样，结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测，根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别．实验结果表明，该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别，为进一步实现智能人机交互奠定了基础．     

新品种玉米对畜禽的营养特性及饲喂效果

综述了高油玉米、高赖氨酸玉米、高油高赖氨酸玉米、高有效磷玉米等新品种玉米对畜禽的营养特性及饲喂效果。新型玉米的出现在一定程度上解决了浣玉米品质低的问题，尤其是高油玉米集高能和高蛋白质、高赖氨酸于一身，在饲粮配合中的地位更加突出。     

多菌种混合发酵玉米秸秆生产黄粉虫饲料的应用与研究

在饲养黄粉虫时,饲料的成本占据了总饲养成本的 80%左右。 为了有效降低大规模饲养黄粉虫的成本,拟将玉米秸秆(CS)经过发酵处理后充当黄粉虫的常规饲料。 研究了不同菌种组合发酵的玉米秸秆对黄粉虫生长的影响,先采用发酵处理的玉米秸秆养殖黄粉虫,再以黄粉虫的生长率为指标,筛选出最有利于黄粉虫生长的秸秆处理条件。 最终结果表明,采用绿色木霉 (Trichoderma viride, TV)、黑曲霉 ( Aspergillus niger,AN)、嗜热侧孢霉 (Sporotrichum thermophile,ST)、枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis,BS)、米曲霉(Aspergillus oryzae,AO)和产朊假丝酵母(Candida utilis,CU)多种菌种组合的发酵处理的玉米秸秆饲料利用率显著增高(P<0. 05),使用此饲料饲喂黄粉虫后生长效果好,生长率还高于使用纯麦麸喂养的黄粉虫的生长率,同时死亡率与纯麦麸喂养的黄粉虫持平。 因此使用此种方法发酵处理后的玉米秸秆可作为黄粉虫的部分或完全替代饲料,为日后能生产新型黄粉虫的饲料从而有效降低黄粉虫相关养殖成本提供了实质性的依据。     

高山生态条件下不同类型玉米源库特征研究

通过剪叶处理后对玉米产量及产量构成因素的分析，认为：高海拔生态条件下，不同类型玉米产量将最终由源（叶片光合能力）决定，但对于紧凑型玉米来说，源是产量的主要限制因子，平展型玉米产量的主要限制因子是库。并且提出了源限制型和库限制型的划分。     

基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别

为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型.在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率.为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力.结果 表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准确率可达到97.25％,较VGG-16、Inception-V3和ResNet50等网络分类效果更好,相较于Resnet50训练速度明显提升.可见本文方法训练速度快,识别精度高,可为玉米病害检测提供借鉴.     

基于三维实体模型的玉米热风干燥模拟计算

针对热风干燥条件下单体玉米颗粒内部的传热传质过程,开展基于三维实体模型的模拟研究.借助高精度医用CT机扫描玉米颗粒,所获得的CT图片经过MIMICS和ANSYS软件处理,建立玉米颗粒的三维实体模型.采用傅里叶传热方程、菲克扩散方程以及导热系数、扩散系数公式作为干燥理论模型的控制方程;利用COMSOLMultiphysics计算软件完成模拟计算.模拟结果表明,热风干燥过程中玉米颗粒内部为传质控制过程,所提三维实体模型模拟计算方法能够更好地描述单体谷物颗粒内部的热质传递现象.     

非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。     

中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较

对1978-2000年影响我国粮食生产的7个因子分别建立了多元回归分析预测模型BP神经网络多变量输入预测模型。实证研究结果表明，与回归预测模型相比，用BP网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有很高的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

模糊综合评判在晚熟玉米杂交种评价中的应用

晚熟玉米杂交种的品种特性具有一定的模糊性.基于模糊数学理论,对玉米品种特性的模糊性进行数学分析,利用"隶属度"的渐进性建立数学模型.通过选用恰当的隶属函数对评价因素进行描述,并根据层次分析法确定各评价因素的权重,运用模糊综合评判方法,建立了一个合理、有效的晚熟玉米杂交种的评价模型,为玉米品种的选择和鉴定工作提供了理论依据和数学方法.     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

生物质热解过程两种动力学分析方法的比较

利用Coats-Redfern法和Starink等转化率法对松球和玉米芯两种生物质的热解过程进行动力学分析.Coats-Redfern法需事先假设或筛选动力学模型,采用Malek法对动力学模型进行了筛选,松球、玉米芯热解过程分别符合D3,R2模型.Starink等转化率法不需模型假设即可进行动力学求解,求得的活化能比由Coats-Redfern法求得的活化能高.由Starink等转化率法求得玉米芯的活化能在整个热解过程中变化较小,可以用单一机理函数描述,而松球的活化能在整个热解过程中变化较大,不可以用单一机理函数描述.