非洲猪瘟影响猪肉价格动态的大数据分析实验设计

该文设计了非洲猪瘟影响猪肉价格动态的大数据分析综合数学实验项目。首先运用网络爬虫和文本挖掘技术建立了非洲猪瘟舆情语料库,综合运用LDA主题模型、机器学习情感分类算法和TF-IDF权重算法构建了非洲猪瘟舆情指数,建立了猪肉价格与舆情指数的VAR模型,并对其进行了Grange因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解分析。结果表明,非洲猪瘟疫情对猪肉价格存在冲击和影响,是猪肉价格波动的Grange原因,且不同时期对猪肉价格的冲击大小存在差异。该实验设计涵盖了文本大数据的挖掘技术、Python编程、VAR模型的构建与解释、动物疫情、生猪养殖和农业经济学等,有益于提高学生在大数据环境下综合运用多种分析工具和统计知识解决实际问题的能力。

基于叶片匹配的作物植株图像分离与计数方法

构建了从连续采集的田间图像中提取作物植株的算法,为图像采集植株微观生长信息提供算法支撑.首先,从图像中分割出叶片,根据叶片距离分离出单个植株;将连续相邻的两幅图像进行拼接获得拼接变换,并将两幅图像中各植株图像与空图像按照获得的拼接变换计算出植株拼接变换图;其次,求出各株拼接变换图的叶片图像质心,采用距离门限的方法判断两植株图像是否为同株作物;在此基础上,采用传递闭包获得各株作物在不同图像中的集合,并用距离中心最小的方法从各株集合中选择出最佳图像,用5种作物对该算法进行验证,结果表明:株数检测准确率达到了100%,提出的方法也成功地将各植株图像精确地提取出来,同时算法显示出高效的计算效率.

基于MATLAB Web App的数学实验在线课堂的设计与实践

为建设更加适合在线学习和混合式教学的数学实验网络平台,运用最新的MATLAB Web App技术和JavaWeb技术,开发了数学实验在线课堂。该在线课堂将实验教学与其同步的演示操作封装成MATLAB Web App,开发了基础实验教学、综合实验教学和展示Web App模板,实现了线上教学、实验练习与互动演示的深度融合。实践表明,该在线课堂提高了数学实验项目的上线效率、质量和在线教学水平。

ARIMA模型在小菜蛾幼虫种群动态中的应用

在定义了害虫种群动态的ARIMA模型后,应用扩展样本自相关函数法(ESACF)和最小信息准则法(MINIC)对ARIMA模型定阶,并按照模型识别、参数估计与检验和模型诊断3个步骤,分别建立了菜心Brassica parachinensis和芥兰Brassica albograbra上小菜蛾Plutella xylostella幼虫种群动态的ARIMA(2,1,3)模型和ARIMA(0,1,5)模型,其预测值误差均方分别为0.213和0.188,拟合后的残差序列为白噪声序列.结果表明在应用ARIMA模型研究害虫种群动态时,采用扩展样本自相关函数法和最小信息准则法定阶能快速寻找到最优的预测模型.

基于深度学习芒果图像在线识别与计数方法研究

为实现果树产量的智能评估,本研究对自然环境下的圣心芒果树图像进行果实识别研究,提出基于深度学习算法的芒果图像在线识别计数方法。首先,采用Faster R-CNN深度学习模型构建芒果图像识别算法;接着基于微信小程序与网页平台开发芒果图像上传模块,实现随时随地上传芒果图像至服务器;然后采用基于TCP协议的服务器客户端通信模式,并结合基于MATLAB平台的FasterR-CNN程序集,构建上传图像的在线分析模块,实现线上芒果图像的实时识别与计数;最终,芒果图像的识别与计数结果通过微信小程序和Web页面程序反馈给用户,内容包括单张图片和1个果园区域内所有图片的识别与计数结果,并实现青色芒果和红色芒果的分类统计。应用本研究构建的在线深度学习识别计数方法,在自然环境下采集125幅芒果图像进行测试试验。结果表明:芒果图像识别算法的计数识别准确率达到82.3%,其中漏检率与误检率分别为11.7%和8.6%,平均计数误差与计数误差率分别为4.2和7.9%;芒果图像在线识别计数方法能有效实现果树图像的采集、上传、识别与计数、分类统计和结果反馈,对整个果园区域内结果数量进行统计与分析,为果园的智慧管理提供科学决策依据。

建构主义下数学实验课的教学设计与实施策略

为提高教学水平,论文在建构主义学习理论指导下探讨了大学数学实验课的教学设计和实施策略。笔者指出建构主义下数学实验课教学设计的核心是为学生创设数学实践活动情景,教学实施的重点是让学生充分参与到数学实践活动中并保障活动的顺利进行。论文以此为指导思想阐述了具体案例的课堂教学设计和实施过程,并结合教学实践总结出四点实施策略,最后对教学效果进行了问卷调查。调查结果表明教学效果良好,基于建构主义的教学设计和实施有利于提高数学实验课的教学水平。

黄曲条跳甲图像识别的综合实验设计

设计了识别田间黄色害虫诱捕板图像上黄曲条跳甲的综合实验项目。对原始图像在HSV颜色空间下采用OTSU算法去除背景后,通过设定连通域面积阈值初筛出候选目标,构建椭圆模型拟合候选目标的轮廓,提取椭圆区域的形态学、颜色与纹理等特征,根据特征应用浅层神经网络对候选目标进行识别。上述算法采用并行计算的MATLAB程序实现,具有良好的准确性、稳健性和泛化能力。该实验设计涵盖了农业害虫监测、图像处理、解析几何、机器学习和并行计算等知识,具有综合性、应用性、交叉性和探索性。将其用于数学建模课程的教学,有助于提高学生的创新和实践能力。

自然环境下5个腰果无性系果实的图像识别算法研究

在自然环境下对5个腰果无性系果实的图像进行了识别研究,得出腰果果实图像识别的组合算法设计。该组合算法设计是首选对原始图像进行双边滤波,选用Lab颜色空间模型,采用OTSU算法进行粗分割,对红色系果实图像选择a通道作为分割通道,对于黄色系果实图像将a通道和L通道的分割图像做代数乘法运算,对残留背景较多的粗分割图像采用K-means算法做精细分割,分割完成后进行连通域分析和圆盘均值滤波,将面积最大的连通域作为目标区域,完成识别。结果表明,在粗分割阶段,CP63-36、GA63、HL2-13和HL2-21果实图像中大部分背景被去除,只残留零星噪声部分,而FL30的粗分割图像残留背景较多,需做精细分割,其精细分割图像中残留背景较少。通过连通域分析和滤波,所有腰果无性系的果实图像都被完整地识别出来。研究表明,该组合算法设计能从自然环境图像中准确有效地识别出腰果果实。

数学实验云平台设计与实现

阐述数学实验云平台的设计和实现过程及开发过程中使用的关键技术。数学实验云平台是支持分布式计算并放置于互联网上的集成数学实验环境,具有开放性、即时性和易接触性,能为学生和教师提供在线数学实验和科学计算服务,并具备完成大型科学计算任务的能力。该平台的建立实现了数学实验室优质计算资源的校内和校际共享,为探索数学实验室的未来发展做有益的尝试。

基于Crosby生长法则的蔗根土天牛幼虫龄期划分

【目的】探寻蔗根土天牛幼虫最佳分龄结构并判断幼虫的龄数,为研究蔗根土天牛的发生规律及生物学特性,制定防治技术等提供理论依据。【方法】通过田间取样和室内饲养孵化的方法收集蔗根土天牛幼虫,分别测量幼虫的头口宽和前胸背板宽,并采用Crosby生长法则和线性回归方法进行分析。【结果】频次分布图显示蔗根土天牛幼虫头口宽、前胸背板宽均有18个左右的分布区,其中以头口宽分布较为明显,头口宽的峰值分别为0.6、1.2、1.6、2.2、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5、5.0、5.5、6.0、6.5、7.0、7.5、8.0、8.5和9.0mm。【结论】蔗根土天牛幼虫共分18龄,头口宽是判定蔗根土天牛幼虫虫龄的最佳指标。

广东省土壤重金属污染监测预警系统的设计

针对日益严重的土壤重金属污染问题,必须采用快速高效的办法进行现状分析和预警预报,本文综合应用数据库、统计软件SAS9.0、计算机网络和土壤重金属污染研究方法,设计了广东省土壤重金属污染监测预警系统。该系统具备数据管理、查询、分析、预警预报、制图制表等功能,系统的建立为广东省土地使用、防治土壤重金属污染提供高效、科学的信息支持,从而有助于提高相关部门治理土壤重金属污染的决策水平。

城市蔬菜品种安全监控系统的研究及应用

基于深圳市农产品批发市场主要蔬菜品种质量的监测抽样数据,应用多元统计方法,根据城市蔬菜品种污染动态响应系数和累积影响系数,进一步构建蔬菜品种安全指数。

城市流通蔬菜污染监测预警系统的设计和开发

针对日益严重的蔬菜污染问题,必须采用快速高效的方法对污染情况进行现状分析和预警。该文以城市蔬菜抽样检测数据为基础,综合应用数据库、Matlab、统计模型、计算机网络和现代农业检测技术,设计开发了城市流通蔬菜污染监测预警系统,对其结构和功能做了详细介绍。该系统具备数据查询、预处理、预警、空间分析、制图制表等功能,界面友好、方便、易于操作和维护。系统的建立有利于城市蔬菜的监控、污染风险评估,为政府部门科学决策和监控管理提供高效、先进的信息支持。

赤眼蜂发育速率对梯度恒温的响应

赤眼蜂发育速率对梯度恒温的响应关系到生物防治效果问题,以稻螟赤眼蜂与玉米螟赤眼蜂为例,研究了两种赤眼蜂分别在10、15、20、25、30、35、37℃梯度恒温下的相应世代发育历期,并运用直线回归模型与王-兰-丁模型两种拟合法,对温度与发育速率的关系进行了拟合。研究结果表明:温度对两种赤眼蜂的世代发育历期有明显的影响,在试验梯度温度10-37℃范围内,两种赤眼蜂的世代发育历期随温度升高而逐渐缩短。在10℃至30℃范围内,两种赤眼蜂的发育历期迅速缩短。在30℃到37℃范围内,两种赤眼蜂的发育历期变化进入一个相对平稳时期。在试验温度为30、35、37℃,稻螟赤眼蜂与玉米螟赤眼蜂的发育历期分别为7.75、7.45、7.95d和8.05、7.50、7.90d,差异不显著。通过直线回归法,可得稻螟赤眼蜂与玉米螟赤眼蜂的发育起点温度分别为5.23℃和5.24℃,有效积温分别为212.77d·℃和217.39d·℃;利用王氏模型法,得到两种赤眼蜂的发育最低温、发育最适温和发育最高温分别为7.96、18.91、38.99℃和6.97、18.87、38.99℃。稻螟赤眼蜂与玉米螟赤眼蜂在10-37℃的试验温度范围内,发育速率随温度升高而相应增大。在10-30℃范围内,两种赤眼蜂的发育速率迅速增长;在30-35℃范围内,两种赤眼蜂的发育速率进入一个相对平稳时期,超过临界高温TH后,随温度升高发育速率最终降为0。讨论了赤眼蜂发育速率对梯度恒温响应研究中应注意的梯度恒温设计和数学模型选择问题。

城市蔬菜产品品种污染监控系统的研究及其应用

蔬菜产品中的农药残留问题一直为市民所关心,为了让市民了解日常消费的蔬菜产品品种的质量状况和污染水平,本文结合深圳市布吉、福田两大农产品批发市场2003年1~4月份的监测抽样数据,应用主成分分析及Hotelling统计量等多元统计方法,结合SAS系统与Delphi系统建立城市蔬菜产品品种污染监控系统。该监控系统不仅可以为市场提供及时的蔬菜产品品种质量状况和污染水平的信息,而且对于及时监控流入市场的蔬菜质量、保障市民身体健康、引导市场消费等都具有重要意义。

城市蔬菜品种安全指数的预测分析

文章以2007年1～4月的菜心品种安全指数为样本,对于落在不同监测预警区域的蔬菜品种安全指数,运用干预影响模型和时序平滑模型进行预测分析。结果表明,这两种不同模型的运用对蔬菜品种安全指数的拟合和预测效果都较好,准确性高、误差小。

基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法

为了及时掌握严重危害蔬菜生长的害虫—黄曲条跳甲的发生状况及其危害程度,提出了基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法.首先,采用最大类间方差法(OTSU)获得图像的黄色诱捕板区域.在黄色诱捕板上以连通区域面积阈值获得候选区域,并对候选区采用OTSU算法、颜色平滑算法和主动轮廓模型进行目标图像分割.在此基础上,对候选区域提取颜色特征、纹理特征和几何特征,并采用支持向量机的方法,对黄曲条跳甲进行识别和计数.所提出的基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法的准确率、精确率和召回率分别为88.16%,92.00%和81.56%,达到了及时获得黄曲条跳甲灾情的目标.

广州优势农业企业行业差异比较研究

运用多元统计中的单因素方差分析与多重比较方法,研究了农业行业因素对广州优势农业企业的影响,从生产条件、销售与市场水平、管理支出水平、经济效益水平、发展潜力等方面对蔬菜、花卉、水产、畜牧4个不同行业的企业进行了比较分析,结果表明,养殖类行业的总体状况相对较好,花卉行业则相对较差。

广州优势农业企业影响因子分析

应用多元统计中的因子分析方法对17个企业进行实证研究,结果表明,现阶段广州市综合实力较强的农业企业多集中于水产与畜牧两个行业,生产与加工能力、资产与效益水平、研发与市场能力以及成本控制水平是影响优势农业企业综合实力的4个基本因子。

研究生公共数学平台课程改革模式的研究——以数理统计与软件使用课程为例

本文是笔者根据多年研究生公共数学平台课程的实践教学,介绍了公共数学平台课程教学改革的体验.在强调研究生创新能力培养的目标下,在保证数理统计课程自身特点的同时,教学内容应更加注重符合专业学位培养要求;应进一步强化对研究生统计思想能力的训练和培养;增加统计实践以培养学生分析、处理数据的能力.