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Your conditions: 李元(5)

1. chinaXiv:202006.00083 [pdf]

覆膜滴灌对温室番茄土壤理化性状及其生物学特性的影响

王京伟; 王磊元; 李元; 牛文全
Subjects: Environmental Sciences, Resource Sciences >> Basic Disciplines of Environmental Science and Technology

为探明覆膜滴灌条件下,作物根区土壤水、盐运移规律及其对“土壤-微生物及酶-根系”交互作用的影响,进一步提高水肥利用效率和完善精确灌溉制度,本文以温室番茄为研究对象,采用Field TDR 200对根区土壤水盐运移进行动态监测,研究常规滴灌和覆膜滴灌对水盐运移、根系、土壤微生物及酶活性的影响,分析根区土壤环境因子、土壤微生物及酶、根长密度的交互作用。结果表明:覆膜滴灌土壤水分迁移速率显著低于常规滴灌,水分分布相对均匀,且测定范围内土壤含水率≥灌水下限(22%)土壤面积为常规滴灌5倍(P<0.05);局部盐分聚集速率减小50%,降低局部盐分聚集度;显著提高土壤温度和降低土壤pH;根区表层土壤根长密度为常规滴灌的12.8~28.5倍。这些环境因子的改变,进一步增强“土壤-微生物及酶-根系”交互作用,土壤脲酶活性提高20.83%~30.61%,磷酸酶活性提高76.92%~84.61%。因此,覆膜滴灌比常规滴灌更具水土资源利用效率提升潜力,相关农艺措施需进一步精细和完善,这可为提高干旱区设施农业水土资源利用效率提供支持。

submitted time 2020-06-12 From cooperative journals:《干旱区研究》 Hits1845Downloads340 Comment 0

2. chinaXiv:201810.00032 [pdf]

基于差分的动态加权SVDD在多模态过程故障检测中的应用

谢彦红; 刘文静; 李元
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

现代工业生产过程存在多种运行模态,数据序列之间具有很强的相关性。传统SVDD作为一种单模态静态故障检测算法,对多模态动态过程故障的检测难以保证其检测的准确性和实时性。为了解决这一问题,提出一种基于近邻差分加权动态SVDD检测方法(NND-DWSVDD)。首先,利用NND剔除数据多模态结构,保证过程数据服从单峰分布;然后,对差分处理后的数据引入动态方法并加入权值将有用的信息凸显出来;最后,利用SVDD方法建立监测模型实现在线监测。NND-DWSVDD提高了多模态动态过程故障检测率。对于多模态动态过程故障检测,NND-DWSVDD不要求多模型建模,只需单独的一个模型,符合单模态故障检测要求。通过多模态数值例子和半导体生产过程数据对该方法的有效性进行验证。

submitted time 2018-10-11 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits567Downloads354 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00485 [pdf]

基于方差最大化旋转变换的K近邻故障诊断策略

张成; 郭青秀; 李元
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了提高FD-KNN针对潜隐变量在非线性和多模态过程中的故障检测能力,提出一种基于方差最大化旋转变换的K近邻故障检测与诊断策略。首先,通过方差最大化方法建立旋转变换将原始数据变换到新的正交空间;接下来在该正交空间中执行FD-KNN方法进行故障检测;最后,结合贡献图方法给出基于贡献图的故障诊断策略。通过一个非线性模拟实例,证明方法对潜隐变量故障诊断是有效的;同时,在典型非线性工业过程田纳西过程进行测试,与PCA、FD-KNN和PC-KNN等方法进行对比,实验结果进一步证明了方法的有效性。

submitted time 2018-05-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits748Downloads412 Comment 0

4. chinaXiv:201805.00227 [pdf]

基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测

郭金玉; 仲璐璐; 李元
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。首先将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态,最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数据的仿真结果表明,该算法的故障检测效果最好,验证了所提方法的有效性。

submitted time 2018-05-20 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits610Downloads325 Comment 0

5. chinaXiv:201804.01412 [pdf]

基于概率密度PCA的多模态过程故障检测

郭金玉; 刘玉超; 李元
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了提高故障检测和分类能力,提出基于概率密度PCA的多模态过程故障检测算法。对各模态的训练数据建立PCA模型,计算各个模型的控制限和匹配系数。根据匹配系数计算各模态统一的控制限。对新来的数据,运用概率密度确定其模态。新来数据向对应模态的模型上投影并计算统一的统计量,比较统计量与控制限进行多模态过程故障检测。把该方法应用到数值例子和半导体过程中,仿真结果表明,该算法在分类及多模态过程故障检测方面具有很高的准确性。

submitted time 2018-04-12 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits675Downloads411 Comment 0

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