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公开(公告)号：CN112083748A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010983695.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G05D25/00
Abstract: 一种光质优先的设施光环境调控方法，设施光环境包括光照强度和光质比，其高效益调控是指导设施作物高效生产的关键。本发明设计实验获取光合速率，利用机器学习构建光合速率预测模型；基于预测模型获取离散光响应曲线，计算曲线U弦长曲率最大点构建调控特征点集；以对光合速率影响较大的光质比为优先调控因素；完成其优化后，再计算效益最佳光强值，构建调控目标点集；利用支持向量机构建红、蓝光需光量模型。试验结果表明，红、蓝光需光量模型测试集决定系数分别为0.93和0.95。其调控效果相比于固定光质比调控有明显提升，且其光能需求仅为传统光饱和调控的36.4％，保证光合速率较高的前提下，减少了光能需求。
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公开(公告)号：CN111915062A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010653535.4
申请日：2020-07-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明一种水分利用率与光合速率协同的温室作物需水调控方法，获取不同温度、光量子通量密度、CO2浓度和土壤湿度嵌套条件下的净光合速率和WUE数据，基于径向基神经网络构建光合速率预测模型和WUE预测模型；根据光合速率预测模型获取不同温度、光量子通量密度和CO2浓度嵌套下的光合速率对土壤湿度的响应曲线，计算其离散曲率并构造调控区间；在该区间内基于粒子群寻优算法获取WUE最大点对应的土壤湿度值，以此作为调控目标值；利用SVR算法构建融合WUE-光合速率的需水模型，并基于该模型进行温室作物需水调控。本发明能兼顾作物需求和经济效益，为设施作物动态、高效的土壤湿度调控提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN108717307B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810304781.1
申请日：2018-04-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明基于作物整株需光差异，提出了多通道补光调控方法。本方法通过检测植株顶叶位置环境光强，由叶片透光指数计算出株间叶位的环境光强，继而由顶灯和株间灯的PWM反馈算法计算出补光灯的占空比信号，从而精确控制补光灯组的补光量。如需补光，将顶灯和株间灯的PWM占空比信号与相应补光灯的ID号打包，在由控制模块ZigBee协调器将指令下发给顶灯或株间灯从而精确控制补光灯组的亮度，实现按需智能精确补光。同时累计补光调控系统运行时间，以冬季设施植物最佳补光时长为阈值，来进行补光灯组补光量的动态反馈调控。本发明还提出了相应系统及所设备，可根据植物整株需光差异的特点，实现对植物垂直方向不同叶位的按需定量补光。
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公开(公告)号：CN110596183A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910940858.9
申请日：2019-09-30
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01N25/20
Abstract: 一种茎流信号采集节点，包括包裹于植物茎部的环形的加热片，在加热片外表面环绕设置有热电堆，在植物茎部靠近加热片的上端和下端分别设置有上部热电偶组和下部热电偶组，热电堆、上部热电偶组和下部热电偶组的信号输出端连接信号处理模块，信号处理模块的输出端连接单片机的信号输入端，信号处理模块包括依次连接的放大器、滤波器和模数转换器，单片机连接有与数据处理终端双向通信的无线通信模块，本发明还提供了一种利用茎流信号采集节点的基于温补偿的热源自适应茎流测量系统，包括茎流信号采集节点和数据处理终端，茎流信号采集节点采集温度信息和功率信息，数据处理终端向茎流信号采集节点下发功率控制指令，本发明可保证茎流测量精度。
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公开(公告)号：CN108717307A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810304781.1
申请日：2018-04-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明基于作物整株需光差异，提出了多通道补光调控方法。本方法通过检测植株顶叶位置环境光强，由叶片透光指数计算出株间叶位的环境光强，继而由顶灯和株间灯的PWM反馈算法计算出补光灯的占空比信号，从而精确控制补光灯组的补光量。如需补光，将顶灯和株间灯的PWM占空比信号与相应补光灯的ID号打包，在由控制模块ZigBee协调器将指令下发给顶灯或株间灯从而精确控制补光灯组的亮度，实现按需智能精确补光。同时累计补光调控系统运行时间，以冬季设施植物最佳补光时长为阈值，来进行补光灯组补光量的动态反馈调控。本发明还提出了相应系统及所设备，可根据植物整株需光差异的特点，实现对植物垂直方向不同叶位的按需定量补光。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108614601A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810304729.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G05D25/02
Abstract: 本发明是一种融合随机森林算法的设施光环境调控方法，针对目前常用的光合速率模型(多元回归、线性拟合等)存在的拟合度低，拟合公式复杂等问题，采用改进鱼群算法的光合速率模型寻优方法，建立融合随机森林算法的光合作用调控模型；针对传统嵌入式光环境控制系统不能直接加载智能算法模型、设备的可靠性低、系统响应慢等问题，设计一种可以实现算法移植的树莓派系统框架和平台体系，该设备主要由树莓派主控节点、传感器监测节点和LED调光节点组成，各节点之间通过ZigBee无线技术实现信息交互；该发明有效地弥补了传统设施农业中补光系统的不足，在设施光环境调控中具有算法移植性好、补光过程响应快、设备可靠性高、系统升级方便等优势。
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公开(公告)号：CN108596779A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810304731.3
申请日：2018-04-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 一种融合向量机模型的嵌入式设施二氧化碳优化调控方法与系统，首先获取大量实验数据，在Qt软件中基于Python语言应用支持向量机算法构建光合速率预测模型，对预测模型中每条CO2响应曲线进行曲率分析获取CO2调控目标值，基于上述结果应用支持向量机算法构建CO2优化调控模型，获得可移植于嵌入式系统的调控模型文件。检测节点实时检测的CO2浓度、光照强度和温度，并通过ZigBee协议传输给主控节点，主控节点通过调用CO2优化调控模型训练集，进行预测仿真获取CO2调控目标值，并判断当前环境下的CO2值和CO2调控目标值的大小，然后通过ZigBee协议传输控制信号到调控节点，从而达到实时智能调控大棚内的CO2浓度的目的，本发明可有效提高作物光合速率，获得较好的经济效益。
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公开(公告)号：CN107220672A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710400511.6
申请日：2017-05-31
Applicant: 西北农林科技大学
CPC classification number: G06N3/126 , G06K9/6269
Abstract: 本发明是一种基于作物需求的适宜根温区间获取方法，基于根温与光照强度、叶温、CO2浓度耦合关系，建立光合速率预测模型，获取适宜根温区间；首先，采用培养箱将作物进行环境预适应处理，其次，采用便携式光合速率测试仪以嵌套实验方式测取不同根温、叶温、CO2浓度、光照强度条件下的净光合速率，分析净光合速率与环境因子之间的耦合性，利用回归型支持向量机建立光合速率预测模型，采用多种群遗传算法寻找在不同根温条件下最优叶温、CO2浓度、光照强度以及相应的最大光合速率，获得适宜根温区间，有效避免冬夏季根温过低过高对水培作物光合作用的影响，为设施水培作物叶温、CO2浓度、光照强度等环境因子的调控奠定了良好基础。
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公开(公告)号：CN107145941A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710237014.9
申请日：2017-04-12
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 基于最优光质和光子通量密度的需光量实时动态获取方法，首先基于GA‑GRNN神经网络的光合速率建模，利用GA算法对GRNN神经网络的扩展速度进行优化，GA‑GRNN的光合速率预测模型预测值与实测值的相关分析明显优于GRNN神经网络模型；继而以GA‑GRNN的光合速率预测模型为基础，用量子遗传算法实现光合速率寻优，获得对应的最优光质和光子通量密度，并采用多元线性回归拟合构建光环境调控目标值模型；其中，最优光质模型和光子通量密度模型的决定系数分别0.992、0.9893；以每个温度下光合速率为实测值，最优光质和最优光子通量密度对应的光合速率为预测值，采用相关分析法，其决定系数是0.936，拟合直线斜率是1.012，截距是0.054，表明构建的耦合光质和光子通量密度调控目标值模型性能好。
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公开(公告)号：CN104965973B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201510309815.2
申请日：2015-06-05
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种苹果霉心病多因子无损检测判别模型及其建立方法，模型公式为：Z＝1.585Y1+0.298Y2‑0.36Y3+0.270Y4，Y1、Y2、Y3、Y4分别表示可代表所有数据的三种主成分的数据，当Z＜0，说明苹果存在霉心病，其建立方法，选择样本数据后，选取数据，包括12个透射波长值和1个直径值、1个重量值，将数据进行归一化处理后进行主成分分析，选取累计贡献率超过90％的前四个主成分，进行Fisher判别分析，最终得到模型，本发明基于透射光谱，采用相关性分析进行变量选择能够有效的剔除冗余光谱信息，确定与苹果霉心病检测最相关的12个的光谱变量，降低了数据分析维数，其判别正确率可达92.73％，实现了对苹果霉心病的快速、无损、精准检测。
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