分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 针对农业供应链的运输环节中生鲜农产品配送模型存在的速度恒定、碳排放计算方法单一的问题， 本研究结合路网时变特征和新的多车型碳排放计算方法，提出了考虑配送距离、多车型碳排放量、货物损 耗和车辆固定成本等4个优化目标的生鲜农产品配送路径优化模型; 并根据模型特点提出了一种改进的双策 略种群协同蚁群算法（Double-Strategies Co-Evolutionary Ant Colony System，DC-ACS）。利用改进蚁群算法 对Solomon 数据集的C105 算例进行了求解，在4 个优化目标上分别取得最优解为937.94 km、4961.48 元、 4081.78元和7500.87元，证明了本研究提出的模型的有效性。在模型有效的基础上，通过试验结果证明，改 进蚁群算法比基本蚁群算法在4个优化目标上的配送总成本平均降低幅度超过14%，证明改进蚁群算法更具 有优越性。使用改进蚁群算法对集中、随机和混合3种不同分布的大规模算例进行求解，3种分布上分别求 得最优总成本为19,939.53、24,095.00和24,397.58元。综上所述，所提模型和算法可以为冷链物流企业的城 市配送路径决策提供良好的参考依据，对完善智慧农业供应链的配送路径优化模型和优化方法提供了新的 思路，为企业进一步扩大规模提供了参考。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 卷积神经网络（CNN） 的发展带来了大量的网络参数和庞大的模型体积，极大地限制了其在小规模 计算资源设备上的应用。为将CNN应用在各种小型设备上，研究了一种基于知识蒸馏的结构化模型压缩方 法。该方法首先利用VGG16训练了一个识别率较高的教师模型，再将该模型中的知识通过蒸馏的方法迁移 到MobileNet，从而大幅减少了模型的参数量。将知识蒸馏后的Distilled-MobileNet模型应用在14种作物的38 种常见病害分类中。进行了知识蒸馏在VGG16、AlexNet、GoogleNet和ResNet 4种不同网络结构上的表现测 试，结果表明，当VGG16作为教师模型时，模型准确率提升了97.54%; 使用单个病害识别率、平均准确率、 模型内存、平均识别时间4个指标对训练好的Distilled-MobileNet模型进行真实环境下准确性评估，经测试， 模型的平均准确率达到了97.62%，平均识别时间缩短至0.218 s，仅占VGG16模型的13.20%，模型大小压缩 仅为19.83 MB，相比于VGG16缩小了93.60%，使其具备了较高的准确性和实时性要求。本方法模型在压缩 内存体积和缩短识别时间上较传统神经网络有了明显提高，为内存和计算资源受限设备上的病害识别提供 了新的思路。
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