云南省建水县防火树种筛选研究

目的根据云南省建水县森林火灾和造林树种组成的特点,选取当地18种主要造林树种作为研究对象,旨在筛选出适宜建水县林业发展的防火树种,以期为该区森林火灾预防提供一定的理论依据。方法以含水率、粗脂肪、灰分等树种的理化性质和燃烧性能,树冠浓密稀疏、叶质地厚薄、树皮厚度等树种的生物学、生态学特性,自然更新能力、种苗来源、造林技术等树种的造林学特性共16项指标作为评价因子,采用典型采样、选点调查、实验测定、层次分析等方法对18种树种的防火性能进行综合评判。结果按照防火性能综合评价结果,通过聚类分析可以将树种分为4类。Ⅰ类（最优防火树种）:火力楠、黄连木、油茶、短萼海桐,是营造防火林带的首选树种;Ⅱ类（较优防火树种）:厚皮香、石楠、女贞、滇青冈、山矾,可作为防火树种营造生物防火林带;Ⅲ类（一般防火树种）:红叶乌桕、麻栎、栓皮栎、清香木,难以作为防火树种大量种植,但可用于营林防火;Ⅳ类（非防火树种）:云南松、白枪杆、蓝桉、马尾松、侧柏,防火性能差,不宜作为防火树种,应予保护。结论针对目前建水县林分结构单一、纯林面积大的林分组成特点,建议未来可以I类和II类防火树种为主营建生物防火林带,以达到阻隔林火蔓延的目的;III类树种的防火性能一般,实地可根据立地条件和地域特征与I类和II类防火树种搭配栽植。      

一种邻域粒谱聚类方法

谱聚类是一种无监督学习的聚类方法,其具有能够收敛至全局最优且适用于任意形状样本空间的优点.然而,传统方法构造的相似矩阵有时难以准确反映出数据之间的近似关系,从而导致聚类结果不佳.粒计算技术能够很好地解决这一问题.通过将数据邻域粒化,从粒子的视角重新衡量数据之间的近似关系,提出了一种基于邻域粒的谱聚类方法.首先,将样本的单一属性通过邻域粒化的方式形成邻域粒子;然后,将属于同一样本的粒子组合构造成粒子向量;接着,利用定义的2种邻域粒距离公式,对构造出的粒向量进行距离度量,并通过径向基函数生成相似矩阵,从而进行谱聚类;最后,使用UCI数据集进行验证,将谱聚类算法与邻域粒结合,从邻域参数和邻域粒向量的距离度量方式2个方面进行性能测试,并与传统聚类算法进行对比.实验结果表明,基于邻域粒构造的相似矩阵在谱聚类中是可行且有效的.     

安徽省防火树种的选择及评价研究

在大量的野外调查测定和室内分析基础上,应用回归和主成分分析、模糊聚类、多目标决策等方法,对安徽省15种针阔叶树种的抗火性能进行了排序、分类和评价.结果表明,拟选的 15种树种依据其抗火性及经济性状可分为4类,即:Ⅰ类树种(抗火性很强)--木荷,是皖南、大别山南坡及皖东部分地区的首选防火树种;Ⅱ类树种(抗火性强)--油茶和珊瑚树;Ⅲ类树种(抗火性较强)--甜槠、苦槠、石栎、青冈栎、茶树、厚皮香、交让木和女贞;Ⅳ类树种(抗火性弱)--马尾松、湿地松、杉木和香樟,这类树种不宜作防火树种,而是被保护的对象.     

江淮丘陵地带防火树种选择

在大量的野外调查测定和室内分析的基础上,应用回归和主成分分析、模糊聚类、多目标决策等手段和方法,对江淮丘陵地带15种针阔叶树种的抗火性能进行了排序、分类和评价.结果表明,依据15个树种的抗火性及经济性状可分为4类.即:Ⅰ类树种(抗火性很强)-木荷是皖南、大别山南坡及皖东部分地区的首选防火树种;Ⅱ类树种(抗火性强)-油茶、珊瑚树;Ⅲ类树种(抗火性较强)-甜槠、苦槠、石栎、青冈栎、茶树、交让木、小叶青冈、女贞等;Ⅳ类树种(抗火性弱)-马尾松、湿地松、杉木、香樟,这类树种不宜作防火树种,而是被保护的对象.     

台州市主要生物防火林带特点分析与发展对策

在分析台州市森林火灾成因和现有主要生物防火林带特点的基础上,根据台州市的区位特点和森林资源分布现状,提出了适合台州市的17种防火林建设树种和四大类15种生物防火林带建设模式。     

基于BP神经网络的木材近红外光谱树种识别

利用木材近红外光谱数据建立反向传播(BP)神经网络模型,实现对木材树种的分类识别。以桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的296个样本的近红外光谱数据为研究对象,运用主成分分析对光谱数据进行降维,并以处理后的主成分数据作为分类模型的输入变量,分别建立了不同属的桉树和杨树以及同属的落叶松和樟子松的BP神经网络二分类模型;建立了桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的BP神经网络识别模型,并利用遗传算法和粒子群算法对5树种分类模型进行优化。结果显示,对于不同属木材,BP神经网络模型树种识别率可达100%,对于同属木材树种识别率也可达85%以上;对所建立的5树种识别模型,BP神经网络树种识别率有所下降,但正确识别率也均可达到75%以上,经过遗传算法和粒子群算法对模型的优化,木材树种平均识别率可分别达到84%和87%以上,表明遗传算法和粒子群算法可以有效提高木材树种识别率。     

基于ITS的贵州省30个树种的DNA条形码研究

本文对贵州省19科26属30种林木树种植物ITS序列进行PCR扩增及测序,用MEGA 5. 0软件对序列进行比对分析序列信息,用最近距离法计算种内及种间遗传距离,通过邻接法构建系统发育树。结果表明,供试树种的DNA总长度为506～684 bp,其中平均G+C含量为64%,种内平均遗传距离为0. 013,种间平均遗传距离为0. 236;基于ITS序列构建的聚类树显示,对30种林木树种的鉴定成功率为83%,因此,推荐ITS序列作为林木树种DNA条形码的候选序列。     

基于动态时间规整算法的时间序列遥感影像树种分类

时间序列影像能够反映植被的物候信息,有助于大幅度提高植被聚类精度,尤其对于单时相影像上生长特性相似的树种效果尤其明显。动态时间规整算法(DTW)能够解决不等长时间序列的匹配问题,且能够抵抗噪声造成的时间序列中出现的异常值,从而取得更好的相似特征匹配效果。基于6时间序列GF-1影像数据,分别采用DTW和欧式距离(ED)进行时间序列的相似性度量,然后将DTW距离和ED距离运用到K-Means算法中,完成对图像树种的聚类。结果表明:基于DTW-K Means的时间序列遥感影像分类方法能够适用于树种分类,总精度为92.21%,Kappa系数为0.90,均高于ED-K Means方法。     

三明市三元区防火树种选择

福建省三明市三元区连续20年未发生森林火灾,为林业发展提供了保障,优良的防火树种选择是获得成就的关键原因.通过测定目标树种含水率、燃点、灰分含量、热值4个指标,利用主成分分析法计算各树种防火能力得分.结果表明,杨梅防火效果最好,其次是木荷,细柄阿丁枫防火能力最弱.     

基于引导策略自适应粒子群算法的农村电网无功优化

粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization algorithm with guiding strategy,GSAPSO),该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导来克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛的缺点,引入聚焦距离变化率的概念,通过聚焦距离变化率的大小动态调整惯性权重,以提高算法的收敛速度和精度,粒子更新方式和惯性权重的改进极大地提高了搜索到全局最优解的有效性。以IEEE 30节点测试系统为例进行仿真计算,采用GSAPSO算法无功优化计算后最优降损率可达到18.966%,节点最低电压为1.0091p.u.,最优解迭代次数45次,平均迭代次数64.6次,相比标准粒子群算法(PSO)、随机权重粒子群算法(wPSO)和惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)均有很大提升。仿真结果表明:应用GSAPSO算法求得的解质量更高,收敛速度和精度明显高于其他3种算法,说明该算法具有更好的寻优能力和收敛性能。     

土壤水分特征曲线模型参数识别的多邻域粒子群算法

Van Genuchten模型(简称VG模型)是目前运用最为广泛的土壤水分特征曲线模型,提出适宜的优化算法进行模型参数识别也是一个非常重要的研究方向。针对标准的粒子群算法易陷入局部最优的缺点,给出了一种多邻域粒子群算法,可以有效地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并利用该算法对VG模型参数进行识别,最后用所求解的参数对不同类型土壤持水性能进行了试验。数值实验结果表明,多邻域粒子群算法能够有效地应用于VG模型的参数识别,与其它算法相比在性能和精度上都有所提高,而且对参数的取值范围也可以较大地放宽。因此,多邻域粒子群算法可以作为VG模型参数识别的一种新方法。     

改进粒子群优化算法的果园割草机作业路径规划

为提高果园割草机的工作效率,降低作业成本,提出一种改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)以解决矩形果园环境下的割草机作业路径规划问题。对苹果园割草场景下的作业路径特点进行分析,将路径规划问题转化为割草机作业行的调度排优问题,考虑多种转弯策略,以总转弯距离最小为优化目标,采用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)求解最佳的作业行序列。为增强粒子群的寻优能力,使用随搜索进程非线性动态变化的算法参数及粒子扰动策略对PSO算法进行改进,通过仿真试验及实地试验进行验证。结果表明:1)6种不同作业行数下,与PSO算法相比,IPSO算法收敛速度减慢,算法耗时平均增加约1.0~2.5 s,但均能找到总转弯距离更少的作业路径,总转弯距离减少率为7.52%~32.72%;2)不同割草机参数(作业幅宽、最小转弯半径)下,与PSO算法相比,IPSO算法均能找到总转弯距离更少的作业路径;3)在果园环境与割草机机型确定的实际作业情况下,与传统方法和PSO算法相比,IPSO算法均能找到油耗更小的作业路径,节省油耗分别为 22.51%和1.57%。     

复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。     

供应商优选与订货量分配的多目标微粒群算法

分析了供应商优选与订货量分配问题的特性,构建了带界约束的多目标优化模型,并设计具备有综合学习机制的多目标微粒群优化算法以求解该模型．实验结果表明,该多目标微粒群优化算法是有效的．     

串联式混合动力拖拉机分动箱的设计与试验

设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。     

基于混合粒子群算法的供热管网优化设计

供热管网优化设计一直是多年来城市地下管网工程中的研究热点。通过分析供热管网的优化模型,建立关于供热管网的目标函数即供热管网投资费用,根据供热管网的目标函数及约束条件建立适应度函数。利用粒子群优化算法对该非线性模型进行求解,借鉴遗传算法中变异操作的思想,设计基于遗传算法的混合粒子群算法,寻求在水力约束条件下目标函数的最小值。实例结果表明,将粒子群优化算法应用于供热管网优化设计可以取得较好的优化结果,并且充分的体现出粒子群算法的寻优能力。     

高速逆流色谱法分离前胡提取物中香豆素类成分

采用超临界CO2流体萃取中药前胡中总香豆素,以石油醚:乙酸乙酯为洗脱系统,对提取物进行硅胶柱初步分离,利用高效液相色谱确定石油醚:乙酸乙酯:甲醇:水=5:5:5:4作为高速逆流色谱(HSCCC)分离的溶剂体系,在主机转速为850 r/min、流动相流速为2.0 mL/min、254 nm波长检测条件下,根据色谱图手动收...     

基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取研究

为快速、精准地提取冬前分蘖期冬小麦覆盖度,提出了一种基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取方法。首先将冬小麦图像转换到Lab色彩空间,其次利用蜉蝣算法（Mayfly Algorithm, MA）获取K-means最优初始聚类中心,并用马氏距离代替欧氏距离进行算法改进,最后利用分割得到的二值图像计算冬小麦覆盖度。结果显示,该方法的平均分割精度和平均处理时间分别为94.66%和2.03 s,与过绿指数（excess green,EXG）自适应阈值分割和基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）的K-means(PSO-K-means)分割相比,分割精度分别提高了12.04%和4.18%,处理时间分别减少了2.26和2.94 s。该方法分割效果优于EXG和PSO-K-means分割方法,可用于提取冬小麦覆盖度。     

基于粒子群算法的喷洒参数优化算法

针对精确农业中农药喷洒参数的优化,提出了一种基于粒子群算法的喷洒参数优化算法。首先将农田图像分割为二值图像,将图像标记为植被区域和背景区域,然后以描述喷洒效果的数学模型为标准,通过粒子群算法优化喷头的位置和喷洒半径。结果表明,与植被区域中心确定的喷头位置和半径比较,新算法取得了较好的结果。     

基于改进二进制粒子群算法的苹果多特征提取分级研究

为了提升对苹果分级的准确性,采用改进二进制粒子群算法对苹果多特征进行提取分级研究。首先建立苹果多特征提取量,包括大小、颜色、缺陷、形状特征;然后基于辅助搜索空间的二进制粒子群更新,对粒子位置增加状态翻转因子,根据收敛情况动态地获得单向翻转角度;接着通过Sigmoid函数、高斯函数对苹果多特征进行分级建模,确定了分段函数的参数值;最后给出了苹果分级的算法流程。实验仿真显示,该算法对苹果多特征提取分级的结果较其他算法更准确,且运行时间较少。