【雜志簡介】

　　《中國農(nóng)機化》雜志創(chuàng)刊于1957年，是我國農(nóng)機化工作的指導(dǎo)性和權(quán)威性刊物，全國工程類中文核心期刊。雜志宣傳黨和國家農(nóng)機化方針政策;探索農(nóng)機化方向道路;交流農(nóng)機化經(jīng)營管理、教育培訓(xùn)、安全監(jiān)理、農(nóng)機科研、技術(shù)推廣、運用修理等工作經(jīng)驗;集政策性、業(yè)務(wù)性、技術(shù)性、實用性和知識性于一體。雜志為雙月刊大16開48頁碼。

　　【收錄情況】

　　國家新聞出版總署收錄　全國中文核心期刊、ASPT來源刊、中國期刊網(wǎng)來源刊。

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：綜述、經(jīng)營管理、安全監(jiān)理、教育培訓(xùn)、試驗研究、運用修理、農(nóng)機企業(yè)。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1 中央科研機構(gòu)科技創(chuàng)新機制對農(nóng)機科研院所的啟示 肖體瓊;曹曙明;何春霞;陳巧敏;趙閏; 1-3+8

　　2 江蘇農(nóng)機化發(fā)展趨勢研究 卓煒; 4-8

　　3 江西山區(qū)農(nóng)機化發(fā)展現(xiàn)狀與對策研究 廖禺;潘松;黃芳;應(yīng)春根;陳立才;李艷大; 9-11+42

　　4 國內(nèi)外精密排種器研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 李洪昌;高芳;趙湛;劉偉; 12-16+56

　　5 新型激光平地機研究與發(fā)展 楊柯;胡志超;于昭洋; 17-19+37

　　6 國內(nèi)外采茶機械發(fā)展?fàn)顩r研究 韓余;肖宏儒;秦廣明;宋志禹;丁文芹;梅松; 20-24

　　7 數(shù)字化果園信息采集方法的研究進展 劉燕德;周衍華;趙文星;劉德力; 25-28

　　8 農(nóng)業(yè)機械故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望 鐘成義;王素珍;常春; 29-31

　　9 農(nóng)機購置補貼全價購機方式試點的調(diào)查分析 曹衛(wèi)華;張麗娜;楊敏麗; 32-37

　　10 財政補貼政策下農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險行為實證研究——基于吉林省200多戶農(nóng)戶的問卷調(diào)查 袁連升;范靜;隋麗莉; 38-42

　　11 農(nóng)業(yè)機械化金融信貸扶持政策研究 張瑞宏;王俊杰;秦海東;趙紅彬;汪冰清;史安琪; 43-47

　　12 棉花收獲機械化專利地圖研究 劉勤;何志文;鄭硯硯;檀律科;陶微; 48-52

　　13 保護性耕作技術(shù)推廣雙重動力機制探析——以陜西三原縣為例 劉健云;王有強; 53-56

　　14 基于可拓理論的農(nóng)業(yè)機械安全風(fēng)險評價研究 張健;劉小英;張敬東;王登貴; 57-60+66

　　15 采棉機全生命周期成本的動態(tài)分析 陳曉川;吳明清;雷福祥; 61-66

　　16 優(yōu)質(zhì)稻米產(chǎn)業(yè)鏈整合的框架設(shè)計 陳艷紅;胡勝德; 67-70

　　17 新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)機械新技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀研究 張靜;楊宛章;張吉兵; 71-74+77

　　核心論文發(fā)表：GPS變形監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀分析與趨勢

　　[摘要]全球定位系統(tǒng)簡稱為GPS，GPS具有連續(xù)性、高精準(zhǔn)度、實時性以及自動化程度較高等一系列優(yōu)點，其在變形監(jiān)測中已經(jīng)得到極為廣泛的應(yīng)用。以下，筆者立足于對我國常規(guī)測量技術(shù)、特殊測量手段以及GPS技術(shù)在變形監(jiān)測中的應(yīng)用現(xiàn)狀的分析和總結(jié)，就GPS變形監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展趨勢進行了探究和分析，進而更好的推動GPS變形檢測技術(shù)的自我完善和發(fā)展，更好的為經(jīng)濟發(fā)展做出貢獻。

　　[關(guān)鍵詞]核心論文發(fā)表,GPS,變形監(jiān)測,發(fā)展現(xiàn)狀,應(yīng)用,發(fā)展趨勢

　　0引言

　　隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷進步與發(fā)展，變形監(jiān)測的要求不斷得到提高，而這也間接的推動了變形監(jiān)測技術(shù)的不斷自我完善和發(fā)展。全球定位系統(tǒng)GPS作為一項重大的高新技術(shù)，以其強大的優(yōu)越性在諸多領(lǐng)域中發(fā)揮了極為重要的作用，在各個方面也產(chǎn)生了重要的影響，尤其是在工程以及災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用也越來越廣泛。但是，不可否認(rèn)，全球定位系統(tǒng)不可避免的存在著局限性和不足。以下，筆者從GPS變形監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用現(xiàn)狀入手，簡要對其發(fā)展趨勢加以分析。

　　中國農(nóng)機化最新期刊目錄

數(shù)字素養(yǎng)對糧食綠色生產(chǎn)效率的影響效應(yīng)——基于農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)的中介效應(yīng)

摘要：農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要角色，探究農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對糧食綠色生產(chǎn)效率的影響及內(nèi)在邏輯，對推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有重要意義。基于2021—2022年的中國土地經(jīng)濟調(diào)查數(shù)據(jù)(CLES)，運用SBM—Undesirable模型測算糧食綠色生產(chǎn)效率，采用OLS回歸與中介效應(yīng)模型，實證分析數(shù)字素養(yǎng)影響糧食綠色生產(chǎn)效率的作用機制。研究表明：農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對糧食綠色生產(chǎn)效率具有顯著的促進作用。其中，數(shù)字技術(shù)使用深度正向影響...

數(shù)字技術(shù)使用對棉農(nóng)生產(chǎn)效率的影響機制研究

摘要：數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)是推動農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化成果轉(zhuǎn)化的突破口�；�于新疆395份棉農(nóng)調(diào)研數(shù)據(jù)，運用DEA、OLS、多元logistics以及中介效應(yīng)等模型探究數(shù)字技術(shù)對新疆棉農(nóng)生產(chǎn)效率的影響機制。研究結(jié)果表明：棉農(nóng)運用數(shù)字技術(shù)能夠顯著提升其生產(chǎn)效率，使用數(shù)字技術(shù)的棉農(nóng)比未使用數(shù)字技術(shù)的棉農(nóng)生產(chǎn)效率高0.175。機制檢驗表明，土地流轉(zhuǎn)在數(shù)字技術(shù)影響棉農(nóng)生產(chǎn)效率過程中起部分中介...

種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對農(nóng)民家庭經(jīng)營收入的影響——基于吉林省調(diào)研數(shù)據(jù)的分析

摘要：種植業(yè)作為保障國家糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品穩(wěn)定安全供給的基礎(chǔ)，其結(jié)構(gòu)調(diào)整對保障國家糧食安全、提高農(nóng)民家庭經(jīng)營收入具有重要意義�；�于吉林省237份農(nóng)民調(diào)查問卷，運用OLS回歸及PSM傾向得分匹配法，探究種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對農(nóng)民家庭經(jīng)營收入的影響機制，同時深入剖析資源稟賦對農(nóng)民家庭經(jīng)營收入的影響。結(jié)果表明：種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對農(nóng)民家庭經(jīng)營收入存在顯著的正向影響，并在10%的水平顯著。農(nóng)民經(jīng)營耕地面積、農(nóng)民家庭勞動力人...

基于糧食安全視角下大豆生產(chǎn)者補貼政策對農(nóng)戶福利的影響研究

摘要：探討大豆生產(chǎn)者補貼政策對農(nóng)戶福利的影響，對于夯實糧食安全根基、健全種糧農(nóng)民收益保障機制具有重要意義�；�于2012—2022年13個大豆主產(chǎn)區(qū)的省級層面數(shù)據(jù)，運用雙重差分模型、中介效應(yīng)檢驗和DEA—Malmquist等方法實證檢驗大豆生產(chǎn)者補貼政策對農(nóng)戶福利的影響效應(yīng)。結(jié)果表明：生產(chǎn)者補貼政策效應(yīng)每提升1%，則農(nóng)戶福利平均提升0.218%，說明大豆生產(chǎn)者補貼政策能夠顯著提升農(nóng)戶福利，通過多種穩(wěn)健性檢...

基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高階特征提取的溫室環(huán)境因子高維數(shù)據(jù)壓縮方法

摘要：針對溫室環(huán)境數(shù)據(jù)的維度高、冗余性強，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理存在壓縮比低和峰值信噪比較高的問題，提出基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高階特征提取的溫室環(huán)境因子高維數(shù)據(jù)壓縮方法。應(yīng)用改進回歸方程，填補溫室環(huán)境因子數(shù)據(jù)中的缺失值，針對深度自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部協(xié)變量遷移現(xiàn)象，加入自適應(yīng)平衡層，結(jié)合小批量梯度下降法，構(gòu)建深度自適應(yīng)平衡自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取溫室環(huán)境因子高階特征，基于矢量量化思想，判斷相對誤差，通過實施新碼書計算，獲得...

基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的桃園環(huán)境檢測方法研究

摘要：桃園場景復(fù)雜，為輔助農(nóng)業(yè)機器人更好地感知環(huán)境，快速精準(zhǔn)識別桃園中的桃子和道路，針對當(dāng)前現(xiàn)有的模型任務(wù)單一、檢測精度低和推理速度慢等實際問題，改進YOLOv5n并提出一種高效的多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)MTL—YOLO，同時完成目標(biāo)檢測和語義分割兩類任務(wù)。首先，在YOLOv5n的基礎(chǔ)上添加可行駛區(qū)域分割檢測頭，實現(xiàn)對桃子和桃園道路的檢測；其次，使用輕量級ShuffleNet V2作為MTL—YOLO的主干網(wǎng)絡(luò)，...

基于CNN—Transformer混合模型的辣椒病害識別

摘要：為提高辣椒病害識別精度，克服傳統(tǒng)模型對病害特征捕捉不全導(dǎo)致的分類錯誤與漏檢問題，提出一種CNN—Transformer混合架構(gòu)辣椒病害識別模型CTF—Net。在網(wǎng)絡(luò)低層設(shè)計增強卷積模塊FEC，將SE注意力機制引入MobileNetV2卷積模塊MV2，自適應(yīng)調(diào)整通道權(quán)重，增強對關(guān)鍵特征的敏感度。并結(jié)合平均池化和最大池化特征提取分支，增強模型在多尺度和多視角下的特征提取能力；在網(wǎng)絡(luò)高層設(shè)計具備自適應(yīng)特...

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻葉片病害檢測與識別研究進展

摘要：我國水稻葉片病害的防治工作一直以來都是重中之重。實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的病害檢測和分類識別，有助于在早期及時發(fā)現(xiàn)病害并采取治療措施，從而提高水稻的產(chǎn)量和品質(zhì)。通過分析現(xiàn)有水稻葉片病害檢測與識別算法發(fā)現(xiàn)，基于傳統(tǒng)圖像處理方法的葉片病害檢測效率低并且準(zhǔn)確率不高，但隨著深度學(xué)習(xí)不斷發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病害檢測與識別已成為研究人員關(guān)注的重要課題。針對近年來使用的模型算法總結(jié)歸納數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)增強、框架結(jié)構(gòu)改...

面向豆類作物病害的改進YOLOv10檢測算法

摘要：為實現(xiàn)豆類病害的實時精準(zhǔn)檢測，提出一種改進YOLOv10的目標(biāo)檢測算法。首先，引入DCNv2替換neck網(wǎng)絡(luò)中的CBS模塊，提高模型對不同形狀和空間位置的病害作物的檢測能力。然后，采用BiFPN結(jié)構(gòu)，通過多尺度特征加權(quán)融合策略提高模型對不同尺度目標(biāo)特征的區(qū)分能力。最后，設(shè)計一種基于注意力機制的多尺度融合檢測頭，有效利用neck網(wǎng)絡(luò)提供的多尺度輸入特征，改善對不同尺度目標(biāo)的檢測效果。利用公開的豆類病...

氣力集排式排種系統(tǒng)管道彎徑比對繩索擴散的影響

摘要：氣力集排式排種系統(tǒng)采用集中送種、分配排種的方式實現(xiàn)高效播種，具有對種子形狀兼容性好、種子損傷率低、適應(yīng)寬幅與高速作業(yè)等優(yōu)點。采用EDEM—Fluent耦合方法基于DDPM模型的耦合接口針對小麥氣力集排式排種系統(tǒng)中彎管部分的氣固兩相流進行模擬分析，研究入口氣流速度為25 m/s、顆粒質(zhì)量流量為0.2 kg/s時，不同彎徑比（R/D）條件下的壓損變化與繩索擴散規(guī)律。仿真結(jié)果表明：R/D=2、R/D=3...

煙草收獲技術(shù)與裝備研究現(xiàn)狀及發(fā)展

摘要：煙草屬于勞動密集型行業(yè)，尤其是采收環(huán)節(jié)勞動強度高、作業(yè)效率低、費時費工，煙草收獲分層多次采摘的特點導(dǎo)致機械化程度落后于其他作業(yè)環(huán)節(jié)，嚴(yán)重制約煙草行業(yè)的發(fā)展，因此，研制煙草收獲機械對解放勞動力和提升生產(chǎn)效率具有重要意義。綜述煙草收獲技術(shù)與裝備的研究現(xiàn)狀。首先，對不同采收方式的煙草收獲裝備進行整理分類，闡述其工作原理及整機性能。其次，分析煙草采收核心部件的結(jié)構(gòu)形式與應(yīng)用場景。針對煙草生產(chǎn)需求，指出現(xiàn)有...

基于機器視覺的蘭花分級方法研究

摘要：針對盆栽蘭花分級機械化程度低問題，設(shè)計一種基于機器視覺的蘭花分級方法，搭建蘭花視覺檢測室并采用俯拍相機、側(cè)拍相機獲取蘭花圖片，采用歸一化模板匹配算法、泛洪填充算法、Laplace算法、MER算法進行株高測量，采用MER算法進行冠幅測量，采用仿射分割算法、MER算法進行勻稱度測量，采用HSV算法進行花蓋度測量。為測試算法性能，進行視覺識別算法測量精度試驗和分級判斷試驗。試驗結(jié)果表明，視覺識別算法測量...

基于度量學(xué)習(xí)的收割機滾動軸承故障診斷

摘要：為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中收割機滾動軸承故障的診斷、節(jié)約維修成本及保障生產(chǎn)效率，基于度量學(xué)習(xí)思想設(shè)計匹配網(wǎng)絡(luò)，用于實際樣本較少場景下的軸承故障診斷。匹配網(wǎng)絡(luò)具有2個結(jié)構(gòu)相同的子網(wǎng)絡(luò)，子網(wǎng)絡(luò)提取并融合軸承振動信號的時頻特征，通過計算2個子網(wǎng)絡(luò)輸出特征向量之間的相似度來判斷樣本的故障類型。結(jié)果表明，所提出的模型能夠準(zhǔn)確提取軸承故障的時域和頻域特征，明顯區(qū)分不同類型的故障樣本在特征空間的分布，其性能在可學(xué)習(xí)樣本數(shù)...

融合多尺度特征和多重注意力的棉田雜草檢測研究

摘要：針對現(xiàn)有棉田雜草檢測方法識別雜草類別少、精度低的問題，提出一種融合多尺度特征和多重注意力的棉田雜草檢測方法。首先，在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入高效多尺度注意力模塊提升模型的特征提取能力，同時不增加模型參數(shù)量與計算量；其次，在頭部網(wǎng)絡(luò)添加漸進特征金字塔，進一步增強特征融合效果；最后，通過改進框回歸損失函數(shù)提升模型的收斂速度和定位精度。在CottonWeedDet12數(shù)據(jù)集上進行試驗，結(jié)果表明，該方法檢測平均精度...

YOLO—Sugarcane:用于快速檢測復(fù)雜背景下甘蔗植株的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

摘要：為解決現(xiàn)有輕量級網(wǎng)絡(luò)模型易受到甘蔗遮擋影響而導(dǎo)致漏檢和誤檢問題，提出一種改進的YOLO—Sugarcane輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，用MobileNetV3的Bneck模塊替換YOLOv7—tiny主干網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的MP和ELAN模塊，有效提高模型的召回率；其次，用深度可分離卷積替代標(biāo)準(zhǔn)3×3卷積，降低模型的運算成本，保證其在甘蔗收割機上的穩(wěn)定部署；最后，引入輕量級通道注意力模塊ECA(Efficien...

基于改進CenterNet的農(nóng)作物害蟲無錨檢測算法研究

摘要：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的害蟲管理對確保作物產(chǎn)量和品質(zhì)起著關(guān)鍵性作用。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的害蟲檢測技術(shù)近年來取得一定進展，但仍面臨兩大主要挑戰(zhàn)：一是某些害蟲種類外貌高度相似導(dǎo)致分類識別困難；二是因害蟲對象具有多尺度特征導(dǎo)致大量假陰性檢測，特別是在小型害蟲的識別上。為解決這些問題，研究提出一種實時、無錨框的改進CenterNet害蟲檢測模型。該模型在主干網(wǎng)絡(luò)中嵌入CBAM注意力機制，以有效提升特征的分類準(zhǔn)確性。同時...

基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病害檢測算法研究

摘要：針對目前無法高效地檢測農(nóng)作物病害的問題，基于深度學(xué)習(xí)算法YOLOv5進行改進，利用K—means算法對標(biāo)簽錨框進行調(diào)整，以便更好地適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的病害區(qū)域面積的大小。將Ghostnet模塊引入YOLOv5的backbone網(wǎng)絡(luò)中，在不影響特征提取的前提下減小計算量和參數(shù)量。同時，基于CBAM注意力機制中的通道注意力和空間注意力，提出并行連接結(jié)構(gòu)和殘差連接提高網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，引入到算法的Nec...

馬鈴薯塊莖物理力學(xué)特性試驗研究

摘要：為探究不同壓縮方向、不同壓縮部位馬鈴薯塊莖的物理力學(xué)特性是否存在差異，開展馬鈴薯物理力學(xué)特性試驗研究，為馬鈴薯收獲、分選、裝運等機械關(guān)鍵部件設(shè)計，特別是仿真分析模型建立提供理論依據(jù)。以收獲期青薯9號馬鈴薯為研究對象，采用排水法測定其密度為1.04×10～3 kg/m³；采用烘干法測定其含水率為79%；采用電子萬能材料試驗機，以10 mm/min、20 mm/min、30 mm...

成熟期艾草莖稈離散元仿真模型參數(shù)標(biāo)定與試驗

摘要：為解決利用離散元法對艾草機械化收割、脫葉和切碎等關(guān)鍵作業(yè)環(huán)節(jié)進行仿真分析時缺乏準(zhǔn)確模型的問題，采用物理試驗與仿真試驗相結(jié)合的方法，以成熟期新鮮艾草莖稈為研究對象，基于EDEM仿真軟件中的Hertz—Mindlin(no slip)模型和Hertz—Mindlin with bonding模型對莖稈物理參數(shù)和黏結(jié)參數(shù)進行標(biāo)定。通過Plackett—Burman試驗、最陡爬坡試驗和Central—Co...

核桃青皮物料特性試驗研究

摘要：為獲取核桃青皮變距螺旋擠壓脫水裝置的關(guān)鍵參數(shù)，以“溫185”核桃青皮為研究對象，測定其基本參數(shù)、力學(xué)特性及壓縮特性。核桃青皮基本特性包括青皮厚度、密度和含水率；力學(xué)特性包括摩擦系數(shù)、彈性模量、剪切模量、泊松比和碰撞恢復(fù)系數(shù)；壓縮特性包括壓縮比和脫水率等。結(jié)果表明，“溫185”核桃的青皮厚度均值為7.12 mm，平均密度為1.053 g/cm³以及含水率為89.8%。核桃青皮與...

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