원래 이름 기록: 龙门实验室

本发明公开了一种油莎豆收获用储粮结构，包括集粮仓组件，包括集粮仓本体，所述集粮仓本体为上方开口的长方体结构，所述集粮仓本体固定在收获机的尾部，并位于升运机构的下方，用于收集自升运机构输送的油莎豆；动态布料机构设置在所述集粮仓本体的上方，并沿集粮仓本体的长度方向往复移动，其上端通过伸缩软管与升运机构的出料口连接，用于在移动过程中将油莎豆均匀的平铺在所述集粮仓本体内部；堆积监测组件设置在所述集粮仓本体的内侧，本油莎豆收获用储粮结构可以实现对集粮仓内油莎豆的均匀填充，提高空间利用率，减少卸粮次数，同时消除因侧部堆积引发的侧倾风险，提高作业安全性。

一种稻麦联合收获机的作业行走速度预测与调控方法，根据稻麦联合收获机的行走速度使用自助Bootstrap算法进行速度扩展数据采样，采用全连接构建生成对抗网络GAN模型，通过对GAN模型进行训练得到多变量序列数据生成模型，将扩展速度样本输入多变量序列数据生成模型，生成与扩展速度样本相对应的扩展多模态样本，采用随机森林算法构建稻麦联合收获机的行走速度预测模型，将扩展多模态样本输入行走速度预测模型进行随机森林训练，得到最优行走速度预测模型，将稻麦联合收获机的实时数据输入最优行走速度预测模型，得到最优速度预测值，然后通过增量PID进行稻麦联合收获机的行走速度调控，具有速度合理性高、算法鲁棒性高、速度预测实时性好的优点。

基于动态可信度评估的小麦多源异构数据融合方法及系统，其中基于动态可信度评估的小麦多源异构数据融合方法包括以下步骤：步骤一、实时采集小麦生长环境的待评估数据并分类储存，所述待评估数据包括土壤墒情、气象、虫情及设备状态数据；步骤二、对各类所述待评估数据分别进行流式数据预处理，包括解析、格式修正、标准化和空间对齐；步骤三、基于完整性、合理性、一致性和时序性四个维度对预处理后的各类所述待评估数据进行动态可信度评估，得到可信度评分；该方法和系统通过实时量化各数据源的可靠性，分级处理高/低可信数据流，显著提升融合结果的抗干扰能力与决策精准度，为小麦生产管理的智能化生产决策升级提供核心技术支撑。