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　　《中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報》期刊簡介：

　　《中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報》將堅持實(shí)事求是、理論與實(shí)際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)和文風(fēng)，鼓勵學(xué)術(shù)創(chuàng)新。確定的辦刊方針為：研討農(nóng)業(yè)機(jī)械化理論，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科技領(lǐng)域出成果，培育農(nóng)業(yè)機(jī)械化戰(zhàn)略人才，加強(qiáng)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流，為我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化，為政府決策提供理論支撐。本刊將用嶄新的媒體平臺支撐我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化理論基礎(chǔ)性、前沿性、前瞻性、應(yīng)用性、公益性研究，適應(yīng)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化以及農(nóng)業(yè)機(jī)械化的需求，為我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步做出貢獻(xiàn)。

　　中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報收錄情況/影響因子

　　國家新聞出版總署收錄　中文期刊科技數(shù)據(jù)庫、萬方數(shù)據(jù)庫、中國期刊全文數(shù)據(jù)庫全文收錄。

　　中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報欄目設(shè)置

　　綜述、發(fā)展研究、管理研究、基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、“三農(nóng)”研究、國外農(nóng)機(jī)化等。

　　中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報雜志投稿須知

　　1總體要求

　　1)論文要求論點(diǎn)明確、論據(jù)充分，資料數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，注意保守國家機(jī)密。

　　2)嚴(yán)格遵守與著作權(quán)有關(guān)的法律法規(guī)并文責(zé)自負(fù)。凡引用他人論文的部分須在引用結(jié)尾處加注與參考文獻(xiàn)相同的序號。稿件行文次序：中英文對照的標(biāo)題、作者姓名、作者單位、所在省市、郵政編碼、摘要、關(guān)鍵詞;中圖分類號、文獻(xiàn)標(biāo)識碼;正文;中英文對照的參考文獻(xiàn)。

　　3)文章用Word格式排出，來稿需發(fā)電子郵件。如論文第一作者系在校研究生，且與導(dǎo)師共同撰寫，必須將有導(dǎo)師簽名的論文打印稿郵寄編輯部存檔。

　　2其它要求

　　1)作者簡介。提供第一作者與通訊作者較為詳細(xì)的資料：姓名，性別，出生年，民族(漢族可省略)，籍貫，學(xué)位，工作單位全稱及職稱(如有多個單位，須與論文標(biāo)題署名順序一致)，研究方向，郵編、通訊地址及E-mail。通訊作者應(yīng)為基金項(xiàng)目負(fù)責(zé)人或研究生導(dǎo)師。

　　2)基金項(xiàng)目�；�金項(xiàng)目指論文的資助背景，項(xiàng)目名稱應(yīng)按國家有關(guān)規(guī)定的正式名稱填寫，項(xiàng)目名稱后須注明項(xiàng)目編號，多項(xiàng)基金項(xiàng)目應(yīng)依次列出。

　　3)摘要。要素為研究目的、方法、結(jié)果和結(jié)論，一般為100~300字。

　　4)關(guān)鍵詞。一般選3~5個關(guān)鍵詞。

　　5)英文摘要及關(guān)鍵詞。根據(jù)規(guī)范要求，應(yīng)附帶英文題名、作者姓名(漢語拼音)、作者單位及英文摘要和關(guān)鍵詞。中文英摘要、關(guān)鍵詞要相統(tǒng)一。

　　3正文

　　1)正文雙欄(投稿論文可用通欄)，各級標(biāo)題頂格，正文段首退格二字符，所有插圖和表格用插入格式插入到正文的相應(yīng)位置。

　　2)字體。中文用5號宋體;外文和數(shù)字(包括上下角標(biāo))用5號TimeNewRoman體，變量用斜體，矩陣和矢量用斜體加粗，單位和常量用正體。

　　3)表格。表格采用國際通用的三線表形式，表題為中英文對照小5黑，表文宋體為小5宋。表中的縮略詞和量的符號必須與正文一致。

　　4)插圖。圖號全文連排。圖題為中英文對照小5黑，圖文用小5宋，符號必須與正文一致。插圖盡量用AutoCAD繪制，然后轉(zhuǎn)為Word格式插入文中，勿用掃描儀制成圖片格式;曲線圖、柱狀直方圖等用Excel繪制;流程框圖用Word的畫布繪制。投稿時將所有插圖的原始文件(每圖一個文件，用“圖×.dwg”、“圖×.xls”，照片等圖片用“圖×.jpg”文件名)，與文稿一并發(fā)來。

　　5)公式。公式中的符號必須與正文一致，上下角標(biāo)要清楚、到位。

　　6)單位制。正文中所有的計量單位須按國際標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注，不使用已廢棄單位如斤、畝等。

　　4中英文對照的參考文獻(xiàn)

　　1)專著格式示例：[序號]作者.書名[M].出版地:出版單位,出版年:起止頁碼.

　　2)期刊格式示例：[序號]作者.文題[J].期刊名,年,卷(期):起止頁碼.

　　3)學(xué)位論文格式示例：[序號]作者.文題[博士(或碩士)學(xué)位論文][D].出版地:出版者,出版年.

　　4)會議文獻(xiàn)格式示例：[序號]作者.文題[C].會議名稱,開會年份及地點(diǎn);出版單位,出版年.

　　5)報紙格式示例：[序號]作者.文題[N].報紙名,出版日期(版次).

　　《中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報》論文發(fā)表目錄：

　　花生聯(lián)合收獲機(jī)械試驗(yàn)選型方法研究………………陳傳強(qiáng) 李鹍鵬 欒雪雁

　　基于傅里葉級數(shù)的往復(fù)式切割器振動分析………………………………嚴(yán)帥

　　農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)動機(jī)活塞型線特性分析……………………吳金妹 彭晗 徐學(xué)瀅

　　基于UG和ANSYS的柴油發(fā)動機(jī)曲軸有限元分析………………馬建輝 郭鵬

　　濃縮風(fēng)能型風(fēng)力發(fā)電機(jī)濃縮裝置的流動分析與評價……馬廣興 田德 韓巧麗

　　基于統(tǒng)計分析的生物質(zhì)液壓成型模具參數(shù)優(yōu)化…………………陳洪波 姚平喜

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　　最后，感謝您一直以來對網(wǎng)站及合作期刊《中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報》的關(guān)注與支持，我們會認(rèn)真對待您繁忙之余提出的寶貴意見和建議，我們會再接再厲，與您攜手共進(jìn)!

　　中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報最新期刊目錄

辣椒雙苗盤交替取投苗裝置設(shè)計與試驗(yàn)————作者：劉從;彭才望;周定武;向鵬華;肖名濤;

摘要：針對辣椒全自動移栽機(jī)存在取苗和投苗效率低、易失敗的問題,基于頂—夾結(jié)合取苗方式,設(shè)計一種雙苗盤整排交替取苗、分批投苗的交替取投苗裝置。闡述裝置的結(jié)構(gòu)組成及工作原理,基于低損取苗要求,對取苗裝置夾持力進(jìn)行研究分析,確定夾持力范圍并對缽苗移動軌跡進(jìn)行理論及仿真分析。選取辣椒缽苗作為研究對象,搭建PLC系統(tǒng)控制的交替取投苗裝置,以苗齡、基質(zhì)含水率、取苗頻率為試驗(yàn)因素,以取苗成功率、投苗成功率、傷苗率及取...

基于CFD—DEM耦合仿真的煙草移栽機(jī)錐形澆水噴嘴優(yōu)化設(shè)計————作者：鄭文鑫;羅浩;陳獻(xiàn)勇;王居飛;武新慧;翁武雄;

摘要：針對移栽機(jī)作業(yè)時水流沖擊過大可能導(dǎo)致煙苗倒伏的問題，設(shè)計一種錐形澆水噴嘴。通過建立噴嘴Fluent流體模型、煙苗及土壤EDEM離散元模型，以孔直徑、孔數(shù)目與孔角度為試驗(yàn)因素，煙苗直立度為評價指標(biāo)，利用Fluent流體與EDEM離散元耦合仿真進(jìn)行單因素與多因素仿真試驗(yàn)，獲得澆水噴嘴的最優(yōu)參數(shù)組合：孔直徑為12.4 mm、孔數(shù)目為20個、孔角度為61.6°，此時煙苗直立度為71.2°。進(jìn)一步進(jìn)行仿真與...

基于知識圖譜的國內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械相關(guān)研究算法熱點(diǎn)及趨勢分析————作者：郭延川;夏國峰;余楊;馮樓靜;牛坡;馮玉明;

摘要：為掌握我國農(nóng)業(yè)機(jī)械智能化發(fā)展相關(guān)算法研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢，運(yùn)用知識圖譜技術(shù)，基于VOSviewer、CiteSpace計量分析軟件，對近20年來中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫及Web of Science(WOS)核心合集數(shù)據(jù)庫相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。結(jié)果表明，年度文獻(xiàn)發(fā)文量總體上都呈波浪增長趨勢；農(nóng)業(yè)機(jī)械相關(guān)研究算法領(lǐng)域作者間合作與機(jī)構(gòu)間合作均較少，但都已發(fā)展出一些代表性的合作團(tuán)隊(duì)；發(fā)表機(jī)構(gòu)以各大高校...

基于頻域Swin Transformer的植物葉片病害識別研究————作者：陳藜韋;古麗娜孜·艾力木江;伊力亞爾·加爾木哈買提;

摘要：植物病蟲害給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了嚴(yán)重威脅需對其進(jìn)行及時監(jiān)控和預(yù)防。由于植物病蟲害種類繁多且在初期病癥相似使得農(nóng)業(yè)工作者極難區(qū)分�；�于此原因，研究提出一種基于頻域Swin Transformer的植物葉片病害識別方法。首先，利用改進(jìn)的CutMix數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法提高模型的訓(xùn)練效率使模型關(guān)注病害圖像的重要部分，讓模型學(xué)習(xí)到更多信息避免模型過擬合提高模型的泛化性能。然后，利用高斯濾波和邊緣檢測降低病害識別中背景噪...

基于改進(jìn)YOLOv7—tiny的煙葉主脈輕量化檢測研究————作者：周登峰;李軍政;王海畢;劉從;彭柱根;黃楚明;

摘要：為精準(zhǔn)識別煙葉主脈,實(shí)現(xiàn)煙葉機(jī)械化抓取以及降低抓取破損率,提出一種基于改進(jìn)YOLOv7—tiny的輕量化煙葉主脈識別模型。首先在原YOLOv7—tiny的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上將backbone提取網(wǎng)絡(luò)替換為更加輕量的MobileNetV3,并將其深層的非線性激活函數(shù)h-swish替換為ReLU激活函數(shù)以增強(qiáng)模型的線性表達(dá)能力;再將頸部的普通卷積替換為輕量級GSConv并采用范式設(shè)計(Slim—Neck),對...

基于改進(jìn)YOLOv8n的蘋果葉片病害檢測————作者：張和群;藺素銀;初禹彤;范明超;高欣峰;

摘要：為提升復(fù)雜背景下蘋果葉片病害的檢測精度，應(yīng)對蘋果葉片病害對生產(chǎn)帶來的影響，提出改進(jìn)YOLOv8n模型。構(gòu)建一個多場景下的蘋果葉片病害數(shù)據(jù)集，共包含4 686張圖片，涵蓋6種常見病害。引入Optimized—CBAM注意力機(jī)制增強(qiáng)模型對關(guān)鍵特征的關(guān)注度。使用更輕量化且高效的SimSPPF模塊替換特征融合模塊。引入結(jié)合CIoU和EIoU優(yōu)點(diǎn)的Focal-EIoU損失函數(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)模型在特征提取和邊界...

蔗種智能篩選機(jī)的自動控制調(diào)光系統(tǒng)的試驗(yàn)————作者：張培路;李凱華;李世耀;駱昕晢;韋趙婷;李尚平;

摘要：針對蔗種篩選機(jī)的圖像識別受光照、甘蔗表面顏色等因素影響的問題，設(shè)計了一種自動控制調(diào)光系統(tǒng)，提高對甘蔗蔗節(jié)的識別精度。本文通過STM32主控模塊和RK3588處理模塊構(gòu)建自動控制調(diào)光系統(tǒng)；系統(tǒng)前端采集光照強(qiáng)度傳感器數(shù)據(jù)、處理顏色識別傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行光源強(qiáng)度調(diào)控算法；系統(tǒng)后端處理模塊采集與處理攝像頭圖像，計算圖片清晰度值，實(shí)時反饋光照調(diào)節(jié)參數(shù)PWM給系統(tǒng)前端，實(shí)現(xiàn)光照強(qiáng)度的動態(tài)調(diào)節(jié)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過...

基于改進(jìn)RT-DETR的棉田昆蟲檢測算法————作者：陳康;陳琳;

摘要：針對當(dāng)前棉田昆蟲檢測面臨著準(zhǔn)確率不足、漏檢和誤檢頻發(fā)的問題，提出一種基于改進(jìn)RT-DETR的棉田昆蟲檢測算法。首先，使用WTConv替換殘差塊中的第二個傳統(tǒng)卷積，在保持較少可訓(xùn)練參數(shù)的前提下，顯著增加感受野，使模型能夠更好地聚焦于小目標(biāo)的檢測;然后引入M2SA模塊，采用雙分支結(jié)構(gòu)來提取全局特征和通道信息，從而提升模型對復(fù)雜場景的理解和對小目標(biāo)的檢測精度;最后在跨尺度特征融合階段提出了小目標(biāo)優(yōu)化金字...

生豬背膘厚度無接觸檢測方法研究————作者：介鄧飛;李家俊;王楊;姜朋輝;沈美雄;何金成;

摘要：針對單模態(tài)生豬背膘厚度檢測方法忽略了生豬體尺信息，以及背部三維信息與生豬背膘厚度的聯(lián)系，導(dǎo)致模型泛化能力不足與檢測精度不能進(jìn)一步提升等問題，提出一種基于多模態(tài)融合的生豬背膘厚度無接觸檢測方法。通過圖像配準(zhǔn)與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法獲取生豬的體尺信息，利用體尺信息、生豬背部深度圖像以及RGB圖像數(shù)據(jù)，建立三種模態(tài)的七種數(shù)據(jù)集，并對比單模態(tài)、雙模態(tài)以及多模態(tài)模型的檢測精度。通過引入大型選擇性核模型（LSK）與全維...

農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約屬性對農(nóng)業(yè)面源污染的影響研究————作者：王巖;李靜爽;王賀;

摘要：農(nóng)業(yè)面源污染問題制約著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、生態(tài)化進(jìn)程，阻礙農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。契約作為穩(wěn)定農(nóng)地流轉(zhuǎn)的核心保障，助推農(nóng)地經(jīng)營行為的改變，會對農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)生潛在的影響。因此，探析農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約屬性對農(nóng)業(yè)面源污染的影響機(jī)理，有助于為破解農(nóng)業(yè)面源污染治理難題提供新思路�；�于2020年中國鄉(xiāng)村振興調(diào)查數(shù)據(jù)(CRRS)，使用OLS、PSM、中介模型等方法實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)契約屬性對農(nóng)業(yè)面源污染的影響強(qiáng)度和路徑機(jī)制。研究發(fā)...

基于輕量級網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的咖啡豆烘焙狀態(tài)識別研究————作者：杜遠(yuǎn)飛;郭仕豪;吳傳宇;閆軒旭;

摘要：針對當(dāng)前咖啡豆烘焙狀態(tài)識別耗時耗力的問題，提出一種基于局部注意力增強(qiáng)的輕量化網(wǎng)絡(luò)Rep-FdNet，實(shí)現(xiàn)對烘焙程度的實(shí)時監(jiān)控。該網(wǎng)絡(luò)采用一種全新的分頻模塊，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對于局部特征的關(guān)注，有助于提高網(wǎng)絡(luò)區(qū)分高頻和低頻信息的能力。在推理階段采用重參數(shù)化方法將三分支結(jié)構(gòu)融合成單路結(jié)構(gòu)，在保證網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率的同時，加快網(wǎng)絡(luò)推理速度并減少內(nèi)存占用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提出的Rep-FdNet在分類準(zhǔn)確率上達(dá)到98.2...

一種全自動編煙機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計與試驗(yàn)————作者：張東賢;孫鑫;詹吉平;王丹華;羅志偉;許建民;

摘要：針對傳統(tǒng)的編煙生產(chǎn)效率低、一致性差、嚴(yán)重依賴技能人工等問題，設(shè)計并制造一款全自動編煙機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括上煙葉裝置、編煙裝置、送煙行走模塊、煙葉夾持裝置和升降裝置，可以實(shí)現(xiàn)煙葉高效率排置、自動化編纏、夾持切割和煙葉收集等聯(lián)合作業(yè)，具有結(jié)構(gòu)緊湊、功能完善、自動化程度高的優(yōu)點(diǎn)。編煙作業(yè)試驗(yàn)表明：設(shè)計的全自動編煙機(jī)系統(tǒng)作業(yè)效果良好，編煙準(zhǔn)確率90%以上，漏編率低于5%，效率相較于人工提升了4倍，能夠滿...

基于PLC的嫁接機(jī)四工位并行控制系統(tǒng)設(shè)計————作者：陸涵威;孔令浩;韓長杰;陳立平;吳濤;姜凱;

摘要：針對現(xiàn)有嫁接機(jī)控制系統(tǒng)中控制布線復(fù)雜、調(diào)試繁瑣等問題，設(shè)計一種基于PLC的四工位并行控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括四模塊同步作業(yè)、EtherCAT總線控制和人機(jī)交互設(shè)計。通過PLC實(shí)現(xiàn)上苗切削、對接噴膠、攏苗固化和柔性下苗同步作業(yè)；EtherCAT總線控制步進(jìn)和伺服電機(jī)，同時人機(jī)交互監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和調(diào)控參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明：嫁接效率為587株/h，成活率達(dá)94.50%，與傳統(tǒng)雙人上苗嫁接機(jī)相比，單人效率提高...

農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)民收入——以經(jīng)營規(guī)模與勞動力轉(zhuǎn)移為調(diào)節(jié)變量————作者：劉桂英;謝文軍;陳躍靈;楊夢琦;張夢梅;周利平;

摘要：厘清農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)民收入的影響機(jī)理，對實(shí)現(xiàn)共同富裕和鄉(xiāng)村振興具有重大的理論與現(xiàn)實(shí)意義。利用2003—2020年中國30個�。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建加入工具變量的兩階段最小二乘模型（IV—2SLS），深入探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對我國農(nóng)民收入的影響機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)機(jī)械化對農(nóng)民收入產(chǎn)生顯著的影響，兩者呈倒“U”型關(guān)系，即農(nóng)民收入先隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高發(fā)生增長，后隨著農(nóng)戶對農(nóng)機(jī)需求趨于飽和發(fā)生下...

油菜分段機(jī)收可行性分析及推廣建議————作者：楊瑤;李曦;吳傳云;

摘要：油菜分段機(jī)收具有損失率減少、適應(yīng)性提高、菜籽品質(zhì)提升、總體效益增加等優(yōu)勢，同時，油菜分段機(jī)收也反映出需要晾曬條件、生產(chǎn)效率降低、作業(yè)成本上升等劣勢。通過調(diào)研走訪和實(shí)地測試，得出意見和建議：一是聯(lián)合機(jī)收仍是適合當(dāng)前油菜生產(chǎn)實(shí)際的主要收獲方式；二是油菜分段機(jī)收需要充分考慮農(nóng)民和機(jī)手意愿，引導(dǎo)有晾曬條件的適宜區(qū)域和開展規(guī)模化種植的合適主體推廣應(yīng)用分段機(jī)收；三是統(tǒng)籌聯(lián)合機(jī)收與分段機(jī)收，因地制宜，分類推進(jìn)

基于Box—Behnken設(shè)計的韭菜收割機(jī)工作參數(shù)優(yōu)化與田間性能驗(yàn)證————作者：李海;曹曉慶;宋學(xué)鋒;張仕林;張武;張鋒偉;

摘要：針對韭菜機(jī)械化收獲過程中存在的植株損傷率高、漏割損失大等關(guān)鍵問題，以手扶式韭菜收割機(jī)為作業(yè)機(jī)具，以韭菜為作業(yè)對象，基于作物—機(jī)械互作機(jī)理開展收獲參數(shù)優(yōu)化研究。采用Box—Behnken試驗(yàn)設(shè)計構(gòu)建三因素三水平正交試驗(yàn)方案，系統(tǒng)分析前進(jìn)速度（0.40～0.60 m/s）、割刀轉(zhuǎn)速（1 800～2 200 r/min）和輸送速度（0.48～0.72 m/s）對損失率與損傷率的影響規(guī)律。通過二次回歸正交...

基于改進(jìn)DenseNet與遷移學(xué)習(xí)的食品圖像分類技術(shù)————作者：鄒小波;高文健;石吉勇;史永強(qiáng);申婷婷;

摘要：為提高實(shí)際場景下食品分類的準(zhǔn)確率，提出一種新型食品數(shù)據(jù)集構(gòu)建及網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法。通過實(shí)際數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型改進(jìn)、模型驗(yàn)證等，構(gòu)建一套食品圖像分類技術(shù)；模型改進(jìn)上，在DenseNet264中添加CBAM并保留其在ImageNet上的特征以提高模型對關(guān)鍵特征的注意力及泛化性。對比標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與實(shí)際數(shù)據(jù)增強(qiáng)的數(shù)據(jù)集，改進(jìn)后模型準(zhǔn)確率分別達(dá)到88.43%、91.8%，較DenseNet264提高5.28%...

基于支持向量回歸的陵城區(qū)冬小麥關(guān)鍵物候期預(yù)測————作者：宮翱;張艷;柳平增;

摘要：為探究環(huán)境變化對冬小麥物候期的影響，構(gòu)建冬小麥關(guān)鍵物候期預(yù)測模型。選取溫度、光照時數(shù)、降雨量等環(huán)境因子進(jìn)行研究，通過散點(diǎn)圖陣、正態(tài)分布檢驗(yàn)以及Pearson相關(guān)性分析，探究數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。并選用多元線性回歸建立模型，但受數(shù)據(jù)量較少以及自變量之間的多重共線性影響，導(dǎo)致部分系數(shù)參數(shù)估計結(jié)果未通過檢驗(yàn)等問題。因此，使用方差膨脹因子檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的多重共線性，并選取5種模型進(jìn)行對比預(yù)測。通過對比5種模型預(yù)測結(jié)果，選...

基于非支配排序遺傳算法的多農(nóng)機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃————作者：鄧瑞;郭旺;陳雯柏;趙春江;

摘要：針對農(nóng)田環(huán)境中多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)存在效率低、作業(yè)時間長等問題，提出一種基于非支配排序遺傳算法（NSGA）的多農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)任務(wù)規(guī)劃方法。根據(jù)農(nóng)機(jī)的實(shí)際工作模式，在考慮機(jī)群的作業(yè)能力、工作時間以及其他成本的情況下建立多機(jī)協(xié)同的成本函數(shù)。為避免優(yōu)化算法陷入局部最優(yōu)，構(gòu)建非支配排序遺傳算法，設(shè)計均勻交叉算子和反轉(zhuǎn)變異算子。該方法綜合農(nóng)機(jī)作業(yè)任務(wù)中時間約束和資源限制之間的相互關(guān)系，建立一個多機(jī)型單任務(wù)協(xié)同優(yōu)化調(diào)...

基于改進(jìn)YOLOv5的玉米植株檢測與識別研究————作者：崔巖;莊衛(wèi)東;秦韜;王楠;

摘要：為解決機(jī)械除草傷苗的問題，提出一種改進(jìn)YOLOv5的玉米植株檢測方法。建立復(fù)雜田間環(huán)境下的玉米植株數(shù)據(jù)集，在原有模型的基礎(chǔ)上在Backbone和Head層增加坐標(biāo)注意力（CA）機(jī)制，通過動態(tài)加權(quán)的方式提升對于玉米植株位置信息的關(guān)注度，強(qiáng)化位置信息，提升檢測準(zhǔn)確度，在Neck層采用加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（BiFPN），加強(qiáng)特征融合，提高檢測速度和檢測精確度。試驗(yàn)結(jié)果表明，與原始模型相比，所改進(jìn)方法的...

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