基于智能算法的云南甘蔗产量预测

构建基于智能算法的甘蔗产量预测模型,对云南省8个甘蔗产区甘蔗产量进行预测。选取云南省临沧市、德宏傣族景颇族自治州、普洱市、文山壮族苗族自治州、红河哈尼族彝族自治州、保山市、西双版纳傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的气象、土壤数据及产量数据,通过专家打分法初步筛选对甘蔗产量影响较大的气象、土壤因子,应用逐步回归分析算法筛选甘蔗生长周期内的气候、土壤关键影响因子。在数据集划分和筛选关键影响因子的基础上,以每年气象、土壤因子作为输入变量,以每年甘蔗产量为输出变量,建立了BP神经网络产量预测模型。以每日和每年的气象、土壤因子作为输入向量,以甘蔗产量为输出变量,建立了长短期记忆网络(LSTM)神经网络产量预测模型。测试集结果表明,BP神经网络模型决定系数(R^(2))为0.916、平均绝对误差(MAE)为28.65万t、均方根误差(RMSE)为40.83万t,LSTM神经网络模型R^(2)为0.978、MAE为16.04万t、RMSE为20.72万t。LSTM神经网络模型预测精度高,模型性能优良,能较好地预测云南省甘蔗产量。

面向联合收割机故障领域的命名实体识别研究

联合收割机作为一种机械化设备不可避免地会出现机械故障,为快速地找出并解决机械故障,提出一种面向联合收割机故障领域的命名实体识别模型RP-TEBC(RoBERTa-wwm-ext+PGD+Transformer-Encoder+BiGRU+CRF)。RP-TEBC使用动态编码的RoBERTa-wwm-ext预训练模型作为词嵌入层,利用自适应Transformer编码器层融合双向门控单元(BiGRU)作为上下文编码器,利用条件随机场(CRF)作为解码层,使用维特比算法找出最优的路径输出。同时,RP-TEBC模型在词嵌入层中通过添加一些扰动,生成对抗样本,经过对模型不断的训练优化,可以提高模型整体的鲁棒性和泛化性能。结果表明,在构建的联合收割机故障领域命名实体识别数据集上,相比于基线模型,该模型的准确率、召回率、F1值分别提高1.79%、1.01%、1.46%。

不同立地条件对林下紫芝生长的影响

[目的]探究不同环境因子对紫芝生长的影响,筛选出适宜的立地条件。[方法]从坡向、坡度、郁闭度、林分类型等林下仿野生栽培关键立地环境因子开展研究,探索不同环境因子对‘皖紫芝’紫芝良种生长影响的相关性,以筛选出适宜的林下栽培环境条件。[结果]通过对比分析针叶林、阔叶林和针阔混交林林下种植的紫芝生长情况,结果表明针阔混交林林下环境更适宜仿野生紫芝生长。郁闭度为0.65~0.85时紫芝干芝产量和孢子产量最高,为仿野生紫芝生长的适宜郁闭度。在坡度小于15°时紫芝的生物转化率、优质率以及单芝平均鲜重较高;半阴坡紫芝的生物转化率、优质率以及子实体产量优于阳坡和阴坡。土壤含水率约18%、土壤pH为6~7的弱酸性土壤是仿野生紫芝生长的适生土壤环境。[结论]该研究为推动林下紫芝栽培产业化发展提供了科学依据和技术指导。

智能算法在农业领域的深度研究及挖掘

本研究在介绍我国智慧农业发展现状的基础上,提出了作物在种植过程中构建智能预测、识别(目标检测)的方法。并以大叶种晒青茶叶病虫害精准定位(识别)为例,分别介绍了茶叶病虫害图像采集、数据处理、病虫害识别模型构建以及模型结果与分析的过程,提供了一种对大叶种晒青茶叶面病虫害的检测方法,提高检测茶叶病虫害的准确率。该方法主要阐述了人工智能技术在作物种植管理过程中的应用,为智慧农业的精准化管理提供了一种方法。

基于机器学习算法的大叶种晒青茶虫害智能预警模型研究

为解决复杂环境下虫害对茶叶品质的危害难题,文章提出了一种基于机器学习算法的大叶种晒青茶虫害预警模型的构建方法。首先,通过采集云南农业大学茶叶种植基地2018年1月年至2023年5月环境因子数据共计1977条。然后,在确定影响大叶种晒青茶病虫因子的前提下,采用随机森林算法来构建茶叶虫害预警模型。试验结果表明,使用随机森林算法构建的预警模型,准确率在79.66%-98.88%之间,为大叶种晒青茶种植过程中提供精准虫害预警和防护,助推茶叶产业高质量发展。

萘乙酸与多效唑组合喷施对薄壳山核桃幼苗生长和生物量分配的影响

以薄壳山核桃(Carya illinoensis)‘波尼’品种的1年生容器苗为研究对象,选用萘乙酸(NAA)和多效唑(PP333)2种植物生长调节剂,各设置3种质量浓度(萘乙酸质量浓度分别为100、150、200 mg/L,多效唑质量浓度分别为200、300、400 mg/L),采用正交试验设计9种植物生长调节剂施用组合(蒸馏水为对照);在安徽省合肥市长丰县岗集镇薄壳山核桃育苗基地温室大棚内定期喷施于薄壳山核桃幼苗根颈基部和叶表面,测定施用9种组合植物生长调节剂时的薄壳山核桃幼苗苗高、地径、主根长、叶面积及不同器官生物量,分析萘乙酸与多效唑组合施用对‘波尼’品种薄壳山核桃幼苗生长和生物量分配的影响。结果表明:组合施用“质量浓度200 mg/L的萘乙酸+质量浓度400 mg/L的多效唑”,对薄壳山核桃幼苗地径增长的促进作用最显著(P<0.05),比对照提高了35.53%;组合施用“质量浓度100 mg/L的萘乙酸+质量浓度200 mg/L的多效唑”,对薄壳山核桃幼苗主根长度、根系生物量及根冠比的增加有显著促进作用(P<0.05),比对照分别提高了16.86%、15.30%、20.86%。综合试验结果,萘乙酸与多效唑组合施用对薄壳山核桃幼苗的影响,主要体现在抑制苗高、抑制叶生长、促进根系生长、促进地下生物量分配、提高根冠比,以组合施用“质量浓度100 mg/L的萘乙酸+质量浓度200 mg/L的多效唑”的效果最佳。

大数据环境下江川区花卉产业发展现状与建议

江川区是云南省花卉主产区之一,花卉产业是农业增效和农民增收的主导产业之一,在农业生产中的地位突出。当前,大数据平台与现代花卉产业的融合已成为花卉产业发展的趋势。该研究基于大数据环境和调研产业情况以及查阅相关资料,全面分析江川区花卉产业发展的现状、发展优势和存在的问题,提出了江川区花卉产业发展的若干建议,包括引入专家团队、高新技术、先进设施设备,构建智慧花卉信息平台、示范基地、产业科技创新平台、花卉数字共享中心和人才培养体系等,以期为实现江川区花卉产业向专业化、精品化、智慧化方向快速发展提供参考依据。

基于迁移模型集成的马铃薯叶片病害识别方法

针对目前马铃薯叶片病害识别工作量大、准确率低且主观性强等热点问题,提出1种通过ResNet34模型结合不同迁移方式进行集成学习以快速识别马铃薯叶片病害图像的方法。首先,利用多种迁移方式(全部参数迁移、特征提取、微调及全新训练4种训练方法),通过调整超参数,使模型快速收敛达到全局最优点。其次,使用混淆矩阵对多种迁移方式的训练模型结果进行对比分析,微调模型识别准确率达到95.45%。最后,利用集成学习将3种训练较优的模型进行集成并与微调模型进行对比。通过试验建立了1个马铃薯叶片病害图像数据集,结果表明,相比现有热门神经网络模型,该数据集无论是识别准确率还是识别效率均有显著提升,通过对比发现,试验的总体准确率提升了3.68百分点,达到99.13%,迁移学习能够更快速地收敛,减少训练时间,并且集成学习能够大幅提升平均识别准确率。本研究提出的针对马铃薯叶片病害的识别方法成本低、精确率高,能更好地应用于日常病害识别中,为植物叶片病害的智能诊断提供借鉴和参考。

有机肥与氮磷钾配施对玛咖产量和质量的影响

探讨有机肥与氮磷钾配施对玛咖品质和产量的影响,为优质玛咖种植及合理施肥提供参考依据。以玛咖优良品种“乌蒙黑玛咖”为材料,田间试验设置6个处理:CK、M(有机肥)、F1(常规施肥)、F1+M、F2(50%常规施肥)、F2+M。施肥显著提高玛咖地上部和根农艺性状、产量和品质。在8—9月以促进地上部生长为主,而在10月以加快玛咖根生长为主;玛咖前期生长对磷钾需求较高,而对氮的需求在整个生育期都高;施肥显著提高玛咖酰胺类化合物、玛咖烯、芥子油苷类化合物和灰分的含量,其中F1+M处理在酰胺类化合物、玛咖烯和灰分含量上均表现出最高,分别为192.79、7.93和3.97 mg/100 g,而芥子油苷类化合物含量则在F1处理最高,为2.47 mg/100 g;所有施肥处理中表现为F1+M处理产量最高,为11708 kg/hm^(2)。试验结果表明,F1+M处理下,即每公顷施用化肥N 120 kg、P_(2)O_(5)90 kg、K_(2)O 120 kg,同时配施精制有机肥7500 kg,可使玛咖产量和品质达到最佳。

大数据环境下我国智慧农业发展策略与路径

农业作为党和国家历来重视的重点工作之一,是关系社会长治久安的关键所在,是社会和谐发展的基础。传统农业生产由于生产技术落后,缺少数字化、信息化、智能化的发展,导致农业信息化进程发展缓慢,严重阻碍了农民致富,企业发展壮大。因此,对农业生产模式进行改革势在必行。首先,依靠政府行政职能,收集整理农作物的相关数据,构建基于智能算法、嵌入式的多种预测(预警)模型,将模型融入管理信息系统中,并寄托于云平台上,为种植户、企业提供某种或某几种农作物来年的预测价格、相应病虫害爆发的时间等信息,实现信息收费低、信息质量高的智能化服务。

科技入滇环境下云南智能化特色农庄的探索

本文提出了在科技入滇环境下一种新型产业模式——由土地管理检测系统、追溯系统、农户管理系统、用户系统和智能化预测平台组成的总系统管理的云南智慧农庄。这种产业模式能够提升农业综合效益,带动农村地区发展,巩固乡村振兴成果,减缓城市白领生活、工作压力,引领健康绿色生活。

一种面向同步交互的软件演化过程建模方法

全球化软件开发导致以交互方式协作开发的频率和复杂性越来越高。为了控制和规范软件演化的开发行为进而提高软件质量,文献[10]设计了软件演化过程元模型EPMM,由EPMM定义的软件演化过程模型未能形式描述其交互的特点。基于EPMM^([10])定义的软件演化过程包括全局层、过程层、活动层和任务层4个抽象层的思想,设计了软件演化过程元模型CEPMM。CEPMM定义的软件演化过程模型可形式描述同步交互的特点是在其活动层,由此提出一种基于通信系统演算(CCS)的软件演化过程活动层的建模方法,然后在Visual Studio平台下实现软件演化过程活动层可视化的建模工具CAmodel。CEPMM构建的软件演化过程活动层模型不仅可以描述并发、迭代等特点,还可以形式描述同步交互的特性,为模型进行严格的数学方法分析、推理奠定了基础。

基于智能算法的月季鲜切花病虫害预测模型的探究

针对传统预测模型的主观性强、成本偏高、误差偏大等问题,设计并提出了基于自组织竞争神经网络算法的月季鲜切花病虫害预测模型。该模型能够有效预防病虫害危害,确保月季鲜切花的正常生长,从而确保云南省月季鲜切花的产量、质量和声誉。以最为典型的月季鲜切花白粉病为实例,通过问卷调查、头脑风暴法相结合的加权方法来确定影响因子的权重,并以60组影响因子的数据作为输入数据,建立了基于自组织竞争神经网络算法的病虫害预测模型。将所提出模型的预测结果与采用名义小组法所建立传统病虫害预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果及其分析表明,基于自组织竞争神经网络算法的预测模型可有效地为月季鲜切花种植企业、农户、散户提供更加准确的信息,降低了种植的盲目性。

基于云计算的特色农庄平台设计与探讨

建立了基于云计算平台下的特色农庄智慧模型,以解决人们追求高品质、低碳生活的难题为目的。提出特色农庄的构思,采用LVQ神经网络算法构建虫情预测模型,解决特色农庄中的虫害问题;采用聚类算法构建蔬菜瓜果的价格预测模型,对各种蔬菜的价格进行预测。将虫情预测模型、特色农庄远程视频以及相关的信息搭建在云平台下,从而供顾客使用。实例分析结果表明:该平台的使用,增添了特色农庄的智能性,突显了农庄的特色,为绿色生活的全面实现奠定了坚实的基础。总之,基于云计算特色农庄的提出填补了信息化建设在农庄中应用的空白,缓减了城市白领高强度的生活节奏,引领了健康的生活方式。

特发性中枢性性早熟女童维生素D与体重指数、性激素水平的相关性分析

目的分析特发性中枢性性早熟(ICPP)女童维生素D与体重指数(BMI)、性激素水平的相关性。方法回顾性分析2019年1月至2021年1月于首都儿科研究所附属儿童医院治疗的100例ICPP女童的临床资料,将其设为ICPP组,另选80名同期体检正常发育女童作为对照组。比较ICPP组患者治疗前后与对照组的维生素D水平、BMI及促性腺激素、性激素水平变化情况,分析维生素D水平与BMI及性激素水平的关系。结果ICPP组患者治疗前的25羟基维生素D3[25(OH)D3]水平低于对照组,BMI、体重指数标准差评分(BMI SDS)、黄体生成素(LH)、促卵泡生成素(FSH)、雌二醇(E2)水平均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);ICPP组患者治疗后的BMI SDS、FSH、E2与对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05);ICPP组患者治疗后的25(OH)D3、LH水平低于对照组,BMI高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);ICPP组治疗后25(OH)D3水平高于本组治疗前,BMI、BMI SDS、LH、FSH、E2水平低于本组治疗前,差异有统计学意义(P<0.05);ICPP组中,治疗前ICPP女童的25(OH)D3与BMI、BMI SDS、LH、FSH、E2水平呈负相关(P<0.05)。结论ICPP女童一般存在维生素D缺乏情况,其中与BMI增加及性激素水平升高密切相关。

基于智能算法鲜切花价格预测平台设计的探索与实践

针对市场上对各类鲜切花零售价格、销售量和销售率等数据收集不齐全的问题,拟设计一个零售商和买家参与的基于智能算法鲜切花价格预测平台:通过零售商和买家交易来收集鲜切花等数据,作为数据输入源进行基于智能算法的鲜切花价格预测,预测的结果反馈给鲜切花种植户、种植企业保障其经济效益,同时为研究人员深入研究提供数据。该研究主要对鲜切花预测的关键技术进行探究,根据输入层数据的规模,分别使用径向基函数神经网络(RBF)、广义回归神经网络算法(GRNN)构建的鲜切花价格预测模型,以玫瑰鲜切花作为研究对象,并使用斗南花卉市场公布的部分数据作为模型的数据输入源进行模拟预测。结果表明:径向基函数神经网络(RBF)、广义回归神经网络算法(GRNN)分别适用于不同级别规模的输入层数据,预测率保持在85%~95%。

一个分数阶混沌系统的分析及其同步应用

将一个四维的整数阶超混沌系统扩展为分数阶形式,分析了扩展的分数阶系统的混沌特性。基于分数阶系统稳定性理论,与追踪控制思想相结合,提出一种分数阶混沌系统异构同步方法,并给出了同步控制器的解析式。以分数阶Rssler超混沌系统与扩展的分数阶混沌系统的异构同步为例,进行了数值仿真,并将所提的同步应用于图像加密解密。理论分析与仿真实验的结果表明:扩展的分数阶系统出现混沌的最低阶数是3.2阶;应用分数阶混沌同步进行图像加密解密具有密钥敏感,加密后图像具有类随机均匀分布和相邻像素相关性低的优良特性。

高职高专金融专业人才培养规格及课程体系设置

目前,我国高职高专金融专业人才培养规格存在偏差.一是培养层次定位不清.很多学校定位于"金融高等应用性管理人才",或"具有综合金融业务水平的高级人才",表面看来属于专业应用性的,但实质却蕴含了系统理论知识和面面俱到的业务技能介绍,属于综合知识型人才的培养要求,这种定位高于高职高专培养岗位人才的培养规格,有盲目跟从本科金融专业培养规格的倾向.二是行业需求特色不明.金融业有着鲜明的市场性、中介性、营销性、服务性等行业特色,而目前高职高专层次的金融专业培养目标仍停留在传统金融管理、决策层面,凌驾于市场和作为金融企业的企业性之上,不能准确地按市场经济的需求培养营销、服务、中介等真正的岗位技能人才,缩小了高职高专层面金融专业的人才培养空间.三是岗位从业要求不具体.人才培养目标笼统,岗位从业要求不详.

湖州市文化旅游开发研究

湖州地处三吴之地,是中国的一座优秀的魅力旅游城市。目前,湖州市文化旅游资源形成了门类齐全、数量较多、质量较高、层次多样的框架结构。湖州市文化旅游资源的开发,既要注意有形文化与无形文化的不同特点,又要把它们有机地结合起来。湖州市文化旅游的发展应注意加强文化旅游的规划与研究,保持湖州固有的水乡风貌,发掘、整理传统的民间文艺活动项目,展销民间工艺制作,提高文化旅游服务人员、旅游区居民的文化素质,突出景点建设的文化内涵等方面的问题。