道路网络中的连续最近邻查询

为了减少连续最近邻查询中计算K个最近邻的次数和减小算法需要的存储空间,提出一种道路网络中求连续最近邻的方法。给出分点的计算方法及连续最近邻查询算法,对算法的正确性、可终止性进行证明,并分析算法复杂度。与相关算法进行实验比较,得出该算法更适合于对象频繁发生变化的实际网络。

程序设计中“计算思维”的教学研究

紧跟计算机基础课程改革的步伐,将"计算思维"引入到程序设计课程的教学实践活动中,通过循序渐进的教学活动,培养非计算机专业学生的"计算思维"能力。实践证明,通过明确培养"计算思维"为教学目标,贯穿教学始终,并与所教授专业相结合,达到了预期的良好效果。

BP神经网络的土壤肥力评价研究

为给用户提供准确、科学的施肥指导。在建立BP神经网络评价模型的基础上,构建了以黑龙江850农场为研究区域的土壤肥力评价的空间信息平台,实现地块肥力等级在线评价及等级空间分布。因BP神经网络方法不需要人为干预,更具有客观评判性,与相关方法进行比较,该评价方法能更有效地对该农场的土壤肥力进行正确的评价。

RBF神经网络的土壤养分肥力评价研究

土壤养分肥力等级是土壤特征的综合反映。以黑龙江850农场为研究区域,应用RBF神经网络方法构建该区的土壤养分肥力评价模型。以土壤养分指标作为神经网络的输入,土壤养分等级作为输出。通过实验模拟训练和预测,RBF神经网络取得的结果较好,与相关的BP神经网络模型进行实验比较,实验结果表明RBF神经网络得到的等级结果精度更高,该模型的建立与预测为土壤养分肥力等级评价提供了新途径。

基于WebGIS的模糊评判法的土壤肥力评价研究

以黑龙江850农场为研究区域,构建了基于WebGIS的850农场的土壤肥力评价平台。在应用模糊评判法确定土壤肥力等级的基础上,利用WebGIS、空间插值、Ajax技术等,并结合ArcGis 9.3、VS2008和SQL Server 2008等软件的使用,实现了对该区域土壤肥力属性信息及其等级空间分布的Web在线实时查询,并给出各等级土地的总面积及其所占百分比。

一种岩芯识别算法

针对石油勘探中的岩芯识别问题,给出了一种分形理论和纹理分析相结合的识别算法。算法首先使用"双毯法"计算岩芯图像的分形维数,根据分形维数对岩芯图像进行分组,使具有相似分形维数的岩芯图像分为一组,并提取出图像的特征区域,实现对岩芯图像的"粗分"。其次对分组中的岩芯图像使用"空间灰度层共现矩阵法"进行"细分",实现岩芯图像的识别。实验结果表明给出的算法能够实现对岩芯图像的有效识别。

基于玉米近红外光谱的植物油含量预测研究

为实现近红外光谱高维数据特征提取,提出一种基于局部线性嵌入(LLE)算法的光谱特征提取方法,以玉米光谱数据集为研究对象,构建植物油预测模型。在进行标准正态变量变换(SNV)以及一阶导数和卷积平滑光谱数据预处理的基础上,利用LLE算法对全光谱数据进行降维,再结合多层感知回归算法,建立植物油预测模型。实验结果表明:基于LLE算法的光谱数据的预测模型与基于主成分分析(PCA)算法的预测模型对比,测试集在相关系数r和决定系数R2上二者接近,而基于LLE的预测模型在测试集的均方根误差RMSE对比中更优。因此,LLE可实现对近红外光谱数据降维和构建预测模型,为近红外光谱数据分析提供了一种新的基于光谱数据的预测建模方法。

程序设计中“计算思维”的案例教学内容研究

如何使"计算思维"落地是当今国内计算机教育界研究的重点。本研究针对农业院校非计算机专业的C语言程序设计课程,重点研究贴近生活案例和以项目驱动的与专业融合的综合案例。在案例的学习过程中逐步培养学生的计算思维能力,从而激发学生的学习兴趣和为初步具有解决专业问题能力做好前期准备工作。实践证明,通过案例的逐渐展开和实际问题的解决,达到了预期的良好效果。

玉米淀粉的近红外光谱回归建模

为提高近红外光谱数据建模后的预测精度和泛化能力,建立了基于三种降维特征提取的近红外光谱数据的回归模型。针对玉米(corn)近红外光谱数据集,首先选择标准正态变量变换(Standard Normal Variate transform,SNV)、一阶求导、Savitzky-Golay(SG)卷积平滑法进行单一和其组合方法的光谱预处理;然后分别利用局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、等距映射(Isometric Mapping,Isomap)算法对高维光谱数据实现降维;最后结合支持向量机,使用网格搜索优化主要参数并交叉验证,分别实现了支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)建模。对比实验结果,不同的预处理组合方法影响着模型的预测精度和泛化能力,其中基于“SNV+PCA+SVR”构建的模型最优,相关系数r=0.9235,R2=0.8393,RMSE=0.2820。

基于NetBIOS名字服务获取MAC地址的原理及实现

为了在大型计算机实验室管理过程中快速获取远程计算机的MAC地址,基于对NetBIOS名字服务基本原理的研究,分析了相关的NODE STATUS REQUEST和NODE STATUS RESPONSE两个数据结构.在Windows环境下,使用套接字技术实现了快速获取远程主机MAC地址的服务程序.给出了NODE STATUS REQUEST和NODE STATUS RESPONSE两个数据包结构的C语言定义及获取MAC地址之程序的基本流程,并在Windows平台上用Visual C++2010实现了该获取信息的程序.结果表明:本获取MAC地址的方法简单快捷,可批量获取MAC地址,为位于局域网内计算机的自动化管理及基于MAC地址的应用等工作奠定基础.

基于优化支持向量机的玉米淀粉含量估计

为了优化回归模型参数和提高模型的预测性能,建立了一个基于粒子群算法优化支持向量机的回归预测模型,实现了对玉米淀粉含量的有效估计。研究基于公开的玉米光谱数据集,首先分别采用源光谱、标准正态变量变换(Standard Normal Variate transform,SNV)、SNV+SG (Savitzky-Golay)卷积平滑算法、MSC(Mutiplicative Scatter Correction,MSC)多元散射校正、MSC+SNV、一阶求导(First order derivation,FD)、MSC+SNV+FD方法对光谱数据进行预处理,去除数据噪音等冗余信息;其次使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法进行高维光谱数据的特征提取,获得数据的有效特征;最后结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)参数寻优支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)建模中的重要参数,实现对玉米淀粉含量的预测建模。实验对比不同预处理方法、PSO优化过程中不同粒子数时的模型预测效果。实验结果表明:MSC+SNV预处理时,PSO算法中粒子数参数为60时,训练集的RMSE为0.1 754,R2为0.9 583,预测集的RMSE为0.2 036,R~2为0.8 863,预测相对分析误差RPD为3.0 631,模型具有很好的预测效果。

利用可见—短波近红外光谱法检测马铃薯干物质含量

为了快速测定马铃薯干物质含量,利用可见-短波近红外光谱无损检测马铃薯的干物质含量,以207个具有代表性的马铃薯样本作为研究对象,其中115个作为马铃薯切片样本的研究,92个作为完整马铃薯的研究,通过对比两种样本的模型预测效果,探讨可见-短波近红外光谱用于马铃薯干物质含量的完全无损检测的可行性。切片样本光谱数据用Savitzky-Golay(S-G)一阶卷积求导方法预处理,根据局部最大值最小值原则和含氢基团(C-H、O-H)伸缩振动的敏感波段选定了5段特征波长参与建模,模型外部检验决定系数R^2=0.941 6,标准误差RMSE=3.91。完整马铃薯样本光谱数据在Multiplicative Scatter Correction(MSC)基础上使用S-G一阶卷积求导方法预处理,通过选取了线性关系较好的5段波长参与建模。模型外部检验决定系数R2=0.847 5,标准误差RMSE=4.07。结果表明,完整马铃薯样本模型的检测效果虽然没有切片样本效果理想,但仍可以作为实际生产中进行马铃薯干物质含量检验的有效手段。

高校计算机公共实验室软件系统安装探讨

高校计算机公共实验室是完成计算机基础教学和实验的重要场所,在计算机基础教学中发挥着重要的作用,并且已经成为各个高校实验室建设和管理的重要组成部分。但是由于计算机基础教学内容的不断更新及软件规模和数量的迅速增长,计算机公共实验室已有的大部分机器在硬件配置上存在滞后现象,在一定程度上影响着教学质量和教学效率。就这个问题提出了一序列的解决办法,为高校计算机公共实验室的高效运行及缓解学校资金压力起到了显著的作用。

应用型人才的非计算机专业数据库课程教学研究

本文针对应用型人才培养的需求,分析了非计算机专业数据库课程教学现状,并探讨了非计算机专业学生进行数据库课程教学方法和考核方式的教学研究,提出了相应的教学方法的改革措施,以期更有效地提高非计算机专业学生符合社会对应用型人才的需求。

低温锂离子电池的研究进展

锂离子电池(LIBs)自投入商用以来,其在低温环境下工作时容量衰退的问题广受学者关注。对低温环境下导致LIBs性能差的影响因素进行了分析与讨论,并从四个方面总结概括了近几年改善低温电池动力学的方法,分别为电解液设计,正极材料改性,负极材料改性和电池加热技术。最后,对改善低温LIBs性能的方法做出了总结并提出新的见解和方案,以促进高性能低温LIBs的持续发展。

基于模糊物元法的耕地地力评价研究 ——以黑龙江八五○农场为例

利用模糊物元分析方法对黑龙江八五○农场2204块耕地地力进行了评价和分级,为该地区耕地资源的合理利用和科学管理提供数据支持.选取影响耕地生产力的养分含量、理化指标等作为耕地地力评价的影响因子;依据各评价因子对农作物生长过程的影响特点选择其相应的隶属函数和函数转折点;通过对关联系数的标准化来确定各影响因子的权重;应用模糊物元分析方法求出该地区的全部地块的关联度,在对关联度的直方图分析的基础上将八五○农场耕地分为6个等级,从1级到6级,各级耕地面积占总面积的百分比分别为1.04%、11.71%、47.73%、34.85%、4.76%和0%.地力评价分级结果表明：八五○农场耕地质量在中等偏上,评价结果与耕地实际生产能力基本相符,说明本文提出的方法的有效性和准确性.

一种基于单片机的智能控制系统的设计

为了能以较低成本实现农业大棚的智能化升级,设计了一种基于单片机的智能滴灌控制系统。系统以单片机STC89C52R C为硬件平台,搭载温度传感器和土壤湿度传感器完成数据采集和处理,并将数据通过公共无线频段发送到中央节点,完成相应的控制功能,从而实现对大棚的智能滴灌控制。