王正
- 作品数：16 被引量：80H指数：6
- 供职机构：宁夏大学新华学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学环境科学与工程轻工技术与工程更多>>
- 有导师学习神经网络的大米识别
- 2018年
- 为了利用智能算法来识别大米的种类属性,提出一种基于有导师学习神经网络的大米识别方法。该方法将训练样本的参数数据构造成测试集的标准数据,建立每种稻米的GRNN和PNN模型,并利用MATLAB软件对包含有不同几何特征参数的GRNN和PNN模型进行仿真。在已有训练样本数据的指导下,分析稻米米粒几何参数与稻米种类之间的关系,识别出其他样本的类别。结果显示,提出的方法能够精准地识别稻米的种属,而且GRNN模型的准确率要低于PNN模型,该方法容易实现,无庞杂计算,避免繁琐迭代过程。
- 王正
- 关键词：神经网络权值矩阵高斯函数
- 植被梯次配置对宁东煤电基地煤基固废粉尘飘逸的影响研究被引量：1
- 2023年
- 为有效解决大型煤电基地生态恢复瓶颈问题,大幅降低粉尘对环境的影响,本文以宁东煤电基地为例,通过田间试验研究不同乔草梯次配置(A:刺槐+柳枝稷+苜蓿,B:刺槐+柳枝稷+沙打旺,C:刺槐+柳枝稷,D:刺槐,E:无人工植被)对宁东煤电基地煤基固废粉尘飘逸扩散的阻隔效果。结果表明,处理A(即刺槐+柳枝稷+苜蓿配置)对阻隔煤基固废粉尘飘逸扩散的效果最佳。
- 程珍媛齐拓野王正何俊孙振源
- 关键词：煤电基地
- 浒苔生物炭与木醋液复配改良碱化土壤效果及提高油葵产量被引量：19
- 2021年
- 为探究浒苔生物炭与木醋液复配改良碱化土壤效果及提高作物产量,以龟裂碱土为例,通过田间试验研究不同生物炭施加量(0、1%、2%和4%)与不同木醋液稀释倍数(0、2%)复配对土壤pH、碱化度、全盐、容重、速效磷、有机质、盐分离子、油葵生长和产量的影响,不施加生物炭和木醋液视为对照(CK).结果表明,2%浒苔生物炭+2%木醋液(V2BC2)改良龟裂碱土的综合效果最佳;在最佳处理条件下:①浒苔生物炭与木醋液复配能改善土壤理化性质,具体表现为作物生长期内土壤平均pH、碱化度和全盐含量显著降低,较CK分别降低12.14%、40.63%和42.75%,土壤容重显著减小,较CK减小20.78%;②浒苔生物炭与木醋液复配能显著降低土壤Na^(+)、Cl^(-)和SO_(4)^(2-)含量,较CK分别降低47.17%、45.32%和33.33%,提高土壤K^(+)和Ca^(2+)含量,其他离子含量的差异不显著;③浒苔生物炭与木醋液复配显著提高土壤养分含量及有效性,增强土壤酶活性,与CK相比,速效磷提高2.88倍,有机质提高58.76%,土壤脲酶、碱性磷酸酶和蔗糖酶活性分别提高0.92、1.02和2.29倍;④油葵产量在V2BC2处理时最高,为3546.7 kg·hm^(-2),较CK增产2325.3 kg·hm^(-2).因此,浒苔生物炭与木醋液复配能进一步提高盐碱土改良效果及作物产量.
- 王正王正孙兆军王珍何俊何俊韩磊
- 关键词：木醋液土壤盐分土壤酶
- 基于改进Smith预估补偿的智能滴灌系统模糊PID控制被引量：10
- 2020年
- 由于温室滴灌系统模型参数易受环境变化的影响,导致传统模糊PID的控制精度不高,因此提出一种改进Smith预估补偿的滴灌系统模糊PID控制方法。MATLAB/simulink仿真实验结果表明,改进Smith预估补偿的模糊PID控制相比传统模糊PID具有更好的控制品质和更短的响应时间,且过渡过程更短、超调量更小、稳定性更高,控制效果明显提升;同时,蔬菜温室的田间测试结果表明,滴灌系统的最大超调量为5.95,且系统稳定后,土壤湿度始终保持在60.22左右,运行稳定且符合温室的灌溉要求,实现了灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。
- 王正孙兆军
- 关键词：土壤湿度模糊PIDSMITH预估补偿器自适应
- 基于机器学习的新能源汽车电池剩余寿命预测被引量：2
- 2019年
- 利用一种改进的RVM模型(RVR-NDM)进行锂电池的剩余寿命预测,通过重构模型参数,提高了模型的预测性能,并将该方法应用于预测锂离子电池的剩余寿命。以充放电循环次数200,400和600为预测时间,分别进行了LR,RVR和RVR-NDM等3种不同方法对CALCE的数据集的验证。实验结果表明,当充放电循环次数为400或600时,RVR-NDM和RVR模型都展现出了良好的预测性能,且RVR-NDM的预测精度要高于RVR。
- 王正
- 关键词：锂电池剩余寿命预测
- 时变论域下设施智能滴灌系统的模糊PID控制被引量：10
- 2020年
- 针对设施农业中灌溉系统控制算法不稳定、自适应能力差等问题,通过引入伸缩因子提升自适应模糊控制器的性能,来获得控制精度高、振荡弱的最佳控制方法。结果表明,基于时变论域自适应模糊PID控制系统具有超调量小、调整时间短、稳定性高等优点,相对于传统模糊PID,控制效果明显提升,同时,田间测试的结果表明系统可根据土壤湿度数据进行自动控制,使土壤湿度始终保持在给定值附近,实现灌溉的精准管理和精确控制,为发展设施农业精准灌溉提供一种新的解决方案。
- 王正孙兆军
- 关键词：土壤湿度模糊PID自适应
- 智能算法反演土壤水分特征曲线参数的应用被引量：2
- 2017年
- 确定土壤水分曲线参数向来是讨论土壤水分和盐分运移的重要前提。用传统方法求非线性优化问题时,难免会出现不易收敛、费时、容易找到错误解等不利局面。现代发展起来的智能优化算法,很好地解决了这些不足。基于模仿生物生理特点和生物适应属性而开发的萤火虫算法、粒子群算法等仿生算法、基于条件概率的层次贝叶斯方法和基于同化数据原理的集合卡尔曼滤波算法都具有很强的优化能力和寻优效率。将这些新算法应用在反演土壤水分曲线参数的结果表明,智能算法完全可以用于求解该问题,而且以较快速度收敛,迅速找到最优解。从这些算法应用和效果来看,智能算法在土壤水分参数反演这一领域有广泛的应用前景。
- 王正王正孙兆军
- 关键词：仿生算法
- 基于改进BPNN-SVR算法的土壤盐分参数与有机质相关性研究
- 2020年
- 研究土壤有机质含量与土壤盐分参数之间的相关关系,可以为土壤施肥、增产增收及资源有效利用等方面提供理论支撑。研究采集了试验地中165个土样,并测定了土样的HCO3^-、SO4^2-、Cl^-、Na^+、Ca^2+、K^+、Mg^2+等离子的含量、土壤全盐含量及土壤有机质含量等数据,研究了土壤有机质含量与土壤盐分参数之间的相关关系以及核函数对预测模型的影响。结果表明:土壤盐分参数与土壤有机质含量之间有较强的相关性,使用基于BP神经网络(BPNN)与回归型支持向量机(SVR)建立的改进BPNN-SVR模型预测土壤有机质含量具有较高的可信度。明确了最优的核函数参数后,随机抽取120个样本数据作为训练集,剩余45个样本数据为测试集,数据归一化后用改进BPNN-SVR预测训练集的决定系数达到0.938,均方差为0.0742,测试集的决定系数达到0.9415,均方误差为0.1065,显示了改进BPNN-SVR优良的泛化能力和预测性能;用传统的BPNN模型预测土壤有机质作为对比试验,测试集的决定系数为0.8703,均方差为0.1162。因此,改进BPNN-SVR模型相较于传统BPNN模型的测试集均方差降低了30.99%,决定系数提高了8.18%。在同一训练集和测试集条件下,不同核函数对改进BPNN-SVR模型也有显著的影响,其中RBF核函数表现最佳,决定系数达0.9086,平均相对误差(5.98%)和均方误差(0.0746)均小于其他核函数类型。因此,基于RBF核函数的改进BPNN-SVR模型可以利用土壤盐分参数有效地估算土壤有机质含量,且精度和可靠性较高。
- 王正王正孙兆军何俊韩磊何俊
- 关键词：支持向量机核函数盐碱土有机质
- 胺鲜酯与螯合剂GLDA联合强化柳枝稷吸收积累镉效果被引量：15
- 2020年
- 为探究己酸二乙氨基乙醇酯(胺鲜酯,DA-6)与谷氨酸二乙酸四钠(GLDA)联用对柳枝稷修复镉(Cd)污染土壤的影响,通过田间试验研究不同DA-6浓度(0和10μmol·L^-1)与不同GLDA施用方式(60 d内将600、1200和2400 kg·hm^-2依次分为1、2和4次施加,分施2和4次的单次间隔时间分别为30 d和15 d)联合对土壤p H及可溶性有机碳(DOC)、柳枝稷生物量及Cd含量、Cd提取量、土壤总Cd及有效态Cd(DTPA-Cd)的影响.结果表明:①DA-6与GLDA联用能提高土壤p H和DOC,且p H和DOC随着GLDA施用量增加而显著增加;②DA-6与GLDA联用能显著提高柳枝稷生物量及Cd含量,其中DA-6和GLDA的施用量与施用次数是影响生物量及Cd含量的最关键因素;③柳枝稷Cd提取量在DA-6浓度为10μmol·L^-1和分4次施加1200 kg·hm^-2GLDA时最高,为22.18 g·hm^-2,较CK(不施加DA-6和GLDA)及10D0(仅叶喷10μmol·L^-1DA-6)分别提高了1.93倍和1.23倍;④土壤总Cd在DA-6浓度为10μmol·L^-1和分2次施加2400 kg·hm^-2GLDA时最低,为0.529mg·kg^-1,较CK与10D0分别降低21.04%和18.23%.因此,DA-6与GLDA联用能进一步强化柳枝稷修复Cd污染农田.
- 王正王正孙兆军王珍何俊何俊
- 关键词：植物修复柳枝稷
- 基于LH-OAT方法的VG模型参数敏感性分析被引量：9
- 2019年
- 通过研究VG模型中参数变化对输出结果的影响,不仅可以提高率定模型参数的效率,而且可以为获取更加可信及稳定的数学模型提供支持。以宁夏中部平原引黄灌区2017年林地田间试验为验证实例,选取了VG模型中11参数进行了全局敏感性分析。对每个参数都进行了全局敏感度的定量计算,依照敏感度大小将它们进行敏感性的分级。结果表明:以Se为输出变量时,参数θsa、αa和na表现极为敏感,而αb、θra、nb和θsb表现较为敏感,但Ksa、Ksb和l的表现却为一般敏感或不敏感;而以K(Sa)为输变量出时,参数θsa表现最为敏感,而αa、na、Ksa表现较高的敏感,但其他参数敏感表现为较弱;对表现比较敏感的参数进行了修正,并将修正后的参数应用于VG模型中,取得了良好的效果,而且所构建的全局敏感性分析方法可有效地提高VG模型参数率定效率,田间普适性较强。
- 秦萍王正孙兆军王正
- 关键词：土壤含水率
