本文關(guān)鍵詞：基于介電特性的玉米葉片含水率無(wú)損檢測(cè)研究

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【摘要】：農(nóng)作物葉片的含水率直接影響其生理代謝和生長(zhǎng)勢(shì)度,是農(nóng)作物健康生長(zhǎng)過(guò)程中必不可少的一項(xiàng)重要指標(biāo)。因此,實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物葉片含水率快速、高效、無(wú)損檢測(cè)具有十分重要的意義。近年來(lái),基于介電特性技術(shù)的無(wú)損檢測(cè)方法在葉片含水率檢測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用,但是在進(jìn)行葉片介電特性參數(shù)實(shí)驗(yàn)時(shí),傳統(tǒng)平行電極板往往壓力過(guò)大破壞葉片,壓力過(guò)小夾不緊葉片使平行電極板間混入空氣,造成實(shí)驗(yàn)誤差影響檢測(cè)精度。在應(yīng)用介電特性技術(shù)檢測(cè)農(nóng)作物葉片含水率時(shí),現(xiàn)如今常應(yīng)用的介電特性參數(shù)多為電阻、電感、電容等,這些參數(shù)受葉片形狀、厚度等因素影響,影響葉片含水率檢測(cè)精度。本文以玉米葉片為研究對(duì)象,自制一款?yuàn)A持平行電極板,此平行電極板可夾緊且不損傷玉米葉片,運(yùn)用LCR測(cè)量?jī)x和自制平行電極板,可測(cè)量玉米葉片相對(duì)介電常數(shù)ε′和介電損耗因子ε"2種介電特性參數(shù)(ε′和ε"不受葉片形狀、厚度影響)。本文提出了基于介電特性的玉米葉片含水率無(wú)損檢測(cè)方法,建立玉米葉片介電特性參數(shù)與含水率之間的關(guān)系模型,并應(yīng)用此模型開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)一款玉米葉片含水率檢測(cè)系統(tǒng),本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:(1)本文研究玉米葉片介電特性參數(shù)(相對(duì)介電常數(shù)ε′及介電損耗因子ε"),玉米葉片含水率和測(cè)量頻率的關(guān)系。研究表明ε′和ε"均隨著測(cè)量頻率的增大而減小;同頻率下,玉米葉片的含水率越高,ε′和ε"越大,且ε′和ε"受含水率的影響程度不同。據(jù)此,應(yīng)用3種信息變量(ε′、ε"及兩者融合的信息變量)對(duì)玉米葉片的含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)建模分析。(2)本中分別應(yīng)用多元線性回歸(Multivariable Linear Regression,MLR)和支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)兩種預(yù)測(cè)建模方法建立玉米葉片含水率預(yù)測(cè)模型,并應(yīng)用逐步回歸法(Stepwise Regression,SWR)特征變量選取方法對(duì)MLR預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化;應(yīng)用連續(xù)投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)特征變量選取方法對(duì)SVR預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化,對(duì)比分析特征變量選取方法對(duì)玉米葉片含水率預(yù)測(cè)模型的影響并選取最佳玉米葉片含水率預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:應(yīng)用ε′和ε"融合的信息變量建立的SPA_SVR模型性能最優(yōu),原72個(gè)變量經(jīng)SPA選取10個(gè)特征變量,測(cè)試集的決定性系數(shù)RP2達(dá)到0.804,均方根誤差RMSEP達(dá)到0.0176。(3)本文根據(jù)上述最佳玉米葉片含水率預(yù)測(cè)模型,開(kāi)發(fā)一款玉米葉片含水率檢測(cè)系統(tǒng)。此系統(tǒng)選用Eclipse開(kāi)發(fā)平臺(tái)、Tomcat服務(wù)器,應(yīng)用Java、JSP、CSS等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言進(jìn)行系統(tǒng)編程,應(yīng)用Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和讀取。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)玉米葉片的介電特性參數(shù)輸入、特征變量選取、含水率檢測(cè)及歷史查詢功能,并顯示于系統(tǒng)界面中,實(shí)現(xiàn)玉米葉片含水率檢測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：玉米葉片含水率 介電特性 特征變量選取 預(yù)測(cè)建模 無(wú)損檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S513;TP391.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 介電特性技術(shù)在水果品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用13-14
• 1.2.2 介電特性技術(shù)在糧食含水率檢測(cè)中的應(yīng)用14-16
• 1.2.3 介電特性在葉片含水率檢測(cè)中的應(yīng)用16-17
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和思路17-18
• 1.4 本章小結(jié)18-19
• 第2章 玉米葉片數(shù)據(jù)采集19-28
• 2.1 玉米葉片培育試驗(yàn)19-20
• 2.1.1 試驗(yàn)背景19
• 2.1.2 玉米葉片樣本的培育19-20
• 2.2 實(shí)驗(yàn)儀器選取20-23
• 2.2.1 實(shí)驗(yàn)儀器20-21
• 2.2.2 自制夾持平行電極板21-23
• 2.3 玉米葉片介電特性參數(shù)及含水率的數(shù)據(jù)采集23-27
• 2.3.1 數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)23-25
• 2.3.2 數(shù)據(jù)提取25-26
• 2.3.3 玉米葉片介電特性參數(shù)計(jì)算26-27
• 2.3.4 玉米葉片含水率計(jì)算27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 特征變量選取算法及建模算法28-37
• 3.1 特征變量選取算法28-32
• 3.1.1 逐步回歸法(SWR)28-31
• 3.1.2 連續(xù)投影算法（SPA）31-32
• 3.2 數(shù)學(xué)建模算法32-34
• 3.2.1 多元線性回歸方法（MLR）32-33
• 3.2.2 支持向量回歸方法（SVR）33-34
• 3.3 留一法交叉驗(yàn)證34-35
• 3.4 模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)35
• 3.5 本章小結(jié)35-37
• 第4章 玉米葉片含水率預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建37-52
• 4.1 不同含水率下測(cè)量頻率對(duì)玉米葉片ε′與ε"的影響37-38
• 4.2 信息變量選擇38-39
• 4.3 訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分39
• 4.4 SWR_MLR預(yù)測(cè)建模39-45
• 4.4.1 SWR選取特征變量40-42
• 4.4.2 MLR預(yù)測(cè)模型的建立42-45
• 4.5 SPA_SVR預(yù)測(cè)建模45-50
• 4.5.1 SPA選取特征變量45-47
• 4.5.2 SVR預(yù)測(cè)模型的建立47-50
• 4.6 SWR_MLR和SPA_SVR預(yù)測(cè)建模結(jié)果的比較分析50-51
• 4.7 本章小結(jié)51-52
• 第5章 玉米葉片含水率檢測(cè)系統(tǒng)52-62
• 5.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境配置及系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程52-57
• 5.1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境52-53
• 5.1.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程53-57
• 5.2 系統(tǒng)具體操作及功能實(shí)現(xiàn)57-61
• 5.2.1 介電特性數(shù)據(jù)輸入功能57-58
• 5.2.2 數(shù)據(jù)輸入報(bào)錯(cuò)功能58
• 5.2.3 特征變量選取功能58-59
• 5.2.4 含水率檢測(cè)功能59-60
• 5.2.5 歷史數(shù)據(jù)查詢功能60-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-65
• 6.1 論文工作總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71

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