【摘 要】
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含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题，探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱数据集，并利用小波变换、多元散射校正（MSC）和一阶导数对数据进行预处理，结合PLS、XGBoost、BO-XGBoost算法建立花生含水量无损检测模型。通过实验对比得出，利用小波
【基金项目】
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国家自然科学基金（42075140）； 浙江省教育厅一般科研项目（Y202045743）； 浙江省大学生新苗人才计划（2021R404065）；
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含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题，探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱数据集，并利用小波变换、多元散射校正（MSC）和一阶导数对数据进行预处理，结合PLS、XGBoost、BO-XGBoost算法建立花生含水量无损检测模型。通过实验对比得出，利用小波变换对原始光谱数据进行预处理后的光谱数据建立的BO-XGBoost模型最优，预测模型决定系数R~2=0.953 9,均方根误差RMSE=0.806 5。实验表明，高光谱成像技术结合BO-XGBoost能够对花生含水率进行快速、准确、无损检测，且对其他农作物水分含量检测具有一定的借鉴意义。
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BP神经网络算法在粮食仓储领域拥有巨大的应用价值和潜力。本研究尝试将BP神经网络引入仓储小麦品质预警模型，以天津储粮抽检数据为对象，通过对室内温度的记录，样品水分、淀粉、蛋白质等11项生理生化指标的定期检测，利用BP神经网络算法进行仓储小麦的品质预测与影响分析。仿真结果表明，基于BP神经网络的数据预测方法具有较小的过程误差和较高的结果准确性，为仓储小麦的品质预测提供了一种有效的研究方法。
我们正处于信息数据化时代,互联网技术日新月异地发展、信息技术在各行各业得以广泛应用、“大数据”也与人们的日常息息相关。在这样背景下,形成了信息的数据化应用模式:人们的生活痕迹和生活轨迹都会被记录下来并转化为相关数据,通过网络信息快速地传播并被有效利用。信息已经成为一种具有重要的商业资源,其重要性不言而喻。伴随着计算机数据共享和信息应用的广泛普及,信息的共享和利用的效率不断提升,也使得个人信息的经济
基于多孔介质流动和传热传质理论，建立了仓储储粮通风过程中粮堆内部流动及热湿耦合传递的数学模型。采用计算流体动力学的方法，预测分析了双侧通风的大跨度平房仓在不同粮堆温度梯度方向、不同竖向通风方式的4种工况下粮堆内部温度和水分变化规律。同时探究了吊顶粮仓与未吊顶粮仓在4种通风工况下的降温保水效果。结果表明：粮仓未吊顶时，上行通风方式的降温保水效果优于下行通风；对于吊顶粮仓，上行通风与下行通风降温保水效
机械通风是粮食仓储过程中调控粮堆温湿度、保证储粮品质的有效方法。浅圆仓通常采用地槽通风，但存在通风均匀性差、阻力大、能耗高等问题。目前，浅圆仓径向通风技术研究逐步深入，其通风管网的合理布置是浅圆仓径向通风技术标准化应用和确保其通风效率的关键。本文通过数值模拟的方法，研究了支风道高度对浅圆仓径向通风流场、降温速率、降温均匀性及水分损耗的影响。结果表明，浅圆仓直径为25 m,装粮线20 m时，支风道高
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