张馨
- 作品数：231 被引量：421H指数：8
- 供职机构：北京市农林科学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划北京市科技计划项目北京市农林科学院科技创新能力建设专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 一种土壤水分测量装置及方法
- 本发明实施例提供一种土壤水分测量装置及方法，该装置包括晶振、功放、发射天线、接收天线、鉴相器、第一峰值检波器、第二峰值检波器、差分放大器和微控制器。晶振与功放的输入端连接，功放的第一输出端分别与第一峰值检波器和鉴相器的输...
- 王明飞郑文刚张石锐鲍锋施伟张馨
- 文献传递
- 一种用于植物工厂栽培微环境检测装置及系统
- 本发明提供一种用于植物工厂栽培微环境检测装置及系统，所述装置包括：上罩、下罩、电导率传感器、pH传感器和电路板，所述上罩和所述下罩通过延长导管相连，用于感知植物工厂的气体环境和营养液环境，所述电导率传感器和所述pH传感器...
- 鲍锋张馨郑文刚张钟莉莉姚远方乔晓军
- 文献传递
- 光合有效光量子传感器自动检测、校对系统及方法
- 本发明提供一种光合有效光量子传感器自动检测、校对系统及方法，系统包括：均匀光源系统(光学积分球、标准光源、可调光源、与可调光源连接的电子衰减器、光探测器、电源柜(与标准及可调光源连接的电源、与电子衰减器连接的衰减器控制器...
- 张馨张石锐田宏武郭瑞李文龙吴文彪乔晓军
- 基于LSTM-GRU的日光温室环境预测方法研究被引量：3
- 2022年
- 提前准确获取日光温室中温湿度变化对作物提质增产至关重要,传统方法预测能力有限。针对日光温室环境具有非线性、时滞性、强耦合性等特点,提出了基于长短期记忆神经网络和门控循环单元神经网络相结合(LSTM-GRU)的温湿度预测模型。试验首先利用温室采集系统获取室内外环境及卷膜开度的历史数据,再将数据通过线性插值法进行缺失填充、卡尔曼滤波去噪、归一化处理后,以时间序列输入预测模型中训练和测试。试验结果表明,该预测方法对温度的预测指标均方根误差(RSME)、平均绝对误差(MAE)分别达到0.431、0.352℃,在±0.5℃内的预测误差占总误差比为93.9%;相对湿度的预测指标RMSE、MAE分别达到4.794%、3.579%,在±5%内的预测误差占总误差比为92.0%,提高了温室温湿度预测精度,为温室环境控制系统提供高时效的决策依据。
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- 关键词：日光温室非线性
- 一种环境数据采集器
- 本实用新型提供一种环境数据采集器，包括：聚光器、太阳能聚光板和传感器组件；聚光器具有用于接收不同角度入射光线的聚光面，以将汇聚的光线垂直入射至太阳能聚光板的表面；传感器组件与太阳能聚光板电连接，用于检测环境数据。本实用新...
- 郑文刚王明飞张馨乔小丹施伟
- 文献传递
- 大面积小麦冠层平均温度监测系统及方法
- 本发明公开了一种大面积小麦冠层平均温度监测系统及方法，涉及在线温度监测技术领域。该系统包括：红外探测模块，用于探测预设面积的探测区域内的红外辐射信号；信号采集与处理模块，与所述红外探测模块相连，用于串行读出所述红外探测模...
- 郑文刚董大明申长军赵贤德鲍锋王明飞张馨
- 文献传递
- 基于碳氮比特征的在线堆肥配方系统设计与实现
- 2024年
- 本文针对有机肥料生产企业的需求,设计开发了一种基于Web Service的在线堆肥配方系统,该系统可以根据用户选择的标准和原料,自动计算出满足质量和成本要求的堆肥原料配比,并提供相关的数据和管理功能。该系统包括配方计算、标准配置、原料配置、原料数据库、肥料标准库、系统管理等六个功能模块,采用Web网址的交互形式,利用Web Service技术实现业务流程的通用集成。基于系统特点和不用原料碳氮比(C/N)特征,设计了六种常见原料的堆肥配方,包括动物粪便与秸秆类、动物粪便与园林废弃物、动物粪便与农副产品加工副产物、蔬菜废弃物与秸秆类、餐厨垃圾与秸秆类、蘑菇渣与秸秆类等。
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- 关键词：堆肥
- 出菇采摘最佳时机预测方法及装置
- 本发明提供一种出菇采摘最佳时机预测方法及装置，该方法包括：按固定步长，持续获取菌菇种植环境下的多个预测特征，每个步长获取的多个预测特征构成一个特征向量，预测特征包括菌菇重量；将当前时刻以前，预设数量连续步长的特征向量，输...
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- 文献传递
- 用于测量堆肥中水分含量的装置及方法
- 本发明涉及测量仪器技术领域，提供了一种用于测量堆肥中水分含量的装置及方法。该装置包括由上至下依次连接的处理室、感应室和导向头；处理室内设有处理单元以及与处理单元电连接的通讯单元；感应室内设有供电单元和位于处理单元和供电单...
- 邢振郑文刚张馨张石锐单飞飞张钟莉莉
- 红外CO_(2)传感器温湿度补偿方法研究
- 2023年
- 为提高非色散红外(NDIR)CO_(2)传感器测量精度,基于原理分析了温度、湿度对测量精度的影响;进行了实验对比与验证,提出了基于贝叶斯优化的XGBoost(Bayesian-XGBoost)补偿模型。实验结果表明:在测试样本中,模型补偿后的均方根误差(RMSE)为20.98×10^(-6),平均绝对误差(MAE)为13.29×10^(-6),绝对误差小于±60×10^(-6);与反向传播神经网络(BPNN)、传统XGBoost模型相比,所提的模型精度更高。将算法模型嵌入传感器中并进行测试,补偿后传感器输出值绝对误差小于±110×10^(-6),测量精度得到了较好提升。
- 乔小丹郑文刚张馨王明飞梁栋
