杂草算法收敛性分析及其在工程中的应用

针对从自然界中杂草的生长繁殖特性演化而来的新型智能优化算法———扩张性杂草进化算法,通过马尔可夫链,分析证明了它的全局收敛性.相比其他启发式算法,其最大优点是基于种群中优秀的个体有指导地进行搜索,且算法中子代个体按正态分布的方式分布于父代个体周围,在进化过程中通过动态调整此正态分布的标准差,使算法在早期与中期充分保持群落的多样性,较其他启发式算法更容易保证对解空间的全面搜索.而在算法的后期加强对优秀个体周围的局部搜索,从而保证算法能够稳健地收敛到全局最优解.典型的复杂机械优化设计算例结果表明,该算法在优化过程中能有效避开局部最优解,快速、有效地收敛到全局最优解.     

苜蓿对免耕玉米田杂草萌发和生长影响的研究

通过对免耕玉米田的杂草种子进行室内培养研究,初步探讨了苜蓿根浸提液和根际土浸提液对杂草萌发和生长的化感作用。结果表明:苜蓿根浸提液和根际土浸提液能够显著抑制萝摩和山莴苣的萌发;苜蓿根际土的乙醇浸提液能够显著抑制萝摩、无芒稗和山莴苣幼苗的生长。研究结果为在免耕玉米田引入外源绿肥植物控制杂草提供了依据。表3,参15。     

基于机器视觉的除草机器人杂草识别

根据杂草颜色特征,提出了新的图像分割算法,在RGB空间直接将杂草从土壤背帚中分割出来。首先顺序搜索图像中每一个像素点,如果当前像素RGB值中G〉R且G〉嚣,则将该像素值置1（杂草）,否则为0（背景）,从而完成图像分割。然后采用8邻域消除孤立点,并确定杂草区域位置。利用VisualC＋＋开发了除草机器人杂草识别软件,设计了除草机器人结构模型。试验表明,该分割算法实时性好,可有效识别出杂草,并能够适应户外自然先变化。除草机器人机械臂能够准确定位,完成除草动作。