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万博官网max手机客户端在生长过程中,往往会受到自然因素和人为因素的影响,造成万博官网max手机客户端品质和产量的下降。其中,外界水分条件对万博官网max手机客户端生长具有重要的影响。因此,研究一种快速、准确的水分状况预测方法,能为万博官网max手机客户端水分环境监测进而为万博官网max手机客户端良好的水分条件的保证提供基础。

 

该文以介电特性技术为基本研究方法,通过获取万博官网max手机客户端叶片的介电参数,建立叶片含水率无损检测模型。试验以不同水胁迫梯度的万博官网max手机客户端叶片为研究对象,测定1.0 V下0.05~200 kHz频率范围内的介电参数,分析叶片介电特性的变化规律,并建立叶片介电特性与含水率之间的关系模型。

 

研究表明,在0.05~200 kHz间,叶片的相对介电常数、介质损耗因数都随着频率的增大而减小。当频率小于20 kHz时,减小趋势明显;当频率大于20 kHz时,减小趋势平缓。同一测试频率下,万博官网max手机客户端叶片的相对介电常数、介质损耗因数都随着叶片含水率的增大而增大。

 

通过迭代保留信息变量法(IRIV)、连续投影算法(SPA)分别对介电参数进行特征选取,并利用支持向量回归机(SVR)建立全变量、特征变量与含水率的关系模型。并在基础上,针对SVR模型参数选取影响预测结果的情况,引入灰狼优化算法(GWO)对SVR的参数进行智能寻优,最终建立IRIV-GWO-SVR模型来预测叶片含水率。该模型的预测集决定系数R2为0.9638,均方根误差为0.0207,结果表明预测效果较好,可用于万博官网max手机客户端叶片含水率检测。

 

万博官网max手机客户端不同生长周期的水分情形是不尽相同的,该文只讨论了某段时期下基于介电特性的万博官网max手机客户端叶片水分状况,虽然模型对叶片含水率预测效果较好,但仍存在一定的局限性。另一方面,GWO算法在寻优过程中易陷入局部最优的问题,也需要在后续工作中进行深入研究。

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