新农科背景下农林院校Python程序设计课程教学模式探索——评《新农科人才培养理论与实践》

2019年4月29日,教育部等相关部门启动实施“六卓越一拔尖”计划2.0,提出全面推进新农科、新工科、新医科、新文科建设,掀起了中国高等教育的质量革命。新农科建设对高等农林院校人才培养质量提出了更高的要求,高校肩负着培养既具备坚实的农业科学知识、又掌握一定智能化时代知识和技术的新农科人才的神圣使命。

基于Parzen窗的印刷文档数学公式抽取的研究

数学公式抽取是公式识别的首要步骤,目前相关的研究还很欠缺。针对印刷文档中数学公式的抽取展开了研究,提出了一种Parzen窗和启发式规则相结合的公式抽取方法。对于孤立式公式采用Parzen窗方法将其从文档中抽取出来,对于嵌入式公式采用启发式规则将其从文本行中抽取出来。实验表明,这两种抽取方法的结合取得了较好的效果。

一种印刷体数学公式重构的方法

数学公式重构是公式识别的重要环节,目前相关的研究还很欠缺.针对数学公式重构展开了研究,提出了一种基于MathML的数学公武重构的方案.实验表明,这种数学公式重构方法可以完美准确地表达数学公式,而且可以和目前流行的字处理软件中的公式编辑器兼容.

基于关联规则的农业专家系统知识库的建立

数据挖掘和专家系统同属人工智能领域。关联规则是数据挖掘的一种方法,其最典型的应用是超市的购物篮分析。专家系统主要解决的是智能推理问题而关联规则侧重于各个数据项之间有价值的联系。通过对关联规则的Apriori算法及规则的产生方法进行改动,挖掘出可应用于专家系统的知识库中的决策规则,从而找出了利用关联规则挖掘出用于决策规则的方法。

农业机械故障诊断与安全评价专家系统设计

针对目前农业机械故障诊断采用人工方法排除步骤冗长、速度慢、效率低、准确率低等问题,提出并实现了一个基于正向推理的农业机械故障诊断、安全评价专家系统。该系统具有农业机械知识查询、农业机械故障诊断和农业机械安全评价等功能,有较好的稳定性与鲁棒性。

农业生产中数据挖掘技术的应用

分析了现阶段我国农业的发展特点,介绍了科学技术在农业领域的应用现状,阐述了数据挖掘技术的基本原理,并结合当前农业数据信息爆炸的状况,论述了数据挖掘技术在农业生产中的应用,探讨和分析了利用数据挖掘技术从数据海洋中发掘农业生产数据中有用信息的方法,指明了农业与信息技术结合的方向。

农业搜索引擎的发展现状及关键技术研究

分析了国内外农业搜索引擎的发展现状,介绍了农业搜索引擎的关键技术,其中对垂直搜索引擎的关键技术(信息过滤技术和信息抽取技术)进行了详细介绍。

基于GPRS的农村配电网馈线自动化系统的设计

针对配电网自动化通信系统对数据传输可靠性和实时性的要求,提出了基于GPRS技术的农村配电网馈线自动化系统,并介绍了其系统方案。该系统在通信速率、成本等方面均能较好地满足馈线自动化通信系统的要求,具有很好的安全性和经济性。

农业专家系统可视化人机交互界面的设计

以COM技术和VB、VC语言为基础设计开发了1个用于挖掘决策规则的可视化的农业专家系统。该系统能够对Access和SOL Server创建的农业信息数据库以及以文本方式记录的农业数据进行决策规则的挖掘;通过人机交互界面使用户参与到农业专家系统的决策规则挖掘过程中,使系统按照用户的需求完成决策规则的挖掘。

基于统计特征的数学公式抽取方法的研究

在分析公式特征的基础上,提出了一种将Parezen窗和Bayes分类规则相结合的公式抽取方法。对于孤立式公式采用改进后的Parzen窗方法将其从文档中抽取出来,对于内嵌公式通过Bayes分类规则将其从文本行中抽取出来。实验表明,这种抽取方法对中文文档具有较好的适应性和较高的成功率。

软件工程思想在毕业设计环节中的应用

毕业设计是大学教学中的一个重要的教学环节,本研究分析了毕业设计和软件生命周期各个阶段的映射关系,探讨了如何运用软件工程的思想来指导毕业设计,改善目前毕业设计中存在的若干问题,从而提高毕业设计的质量。

Java3D实现散乱数据的三维重构

针对煤场测得煤堆表面三维散乱数据的可视化研究,本研究提出了一种简单的得到三维散乱数据拓扑结构的方法,在此基础上进行了三次三角B-B曲面插值,及基于双B样条的曲面拟合,并用Java3D图形工具包实现了上述算法,得到的渲染效果比较接近实物,能够很好的表征原实物表面的各种特征,证明了该算法的有效性和可行性。

印刷文档中数学公式抽取的研究

数学公式抽取是公式识别的首要步骤,目前相关的研究还很欠缺.针对印刷文档中数学公式的抽取展开了研究,对于印刷文档中的孤立式公式采用Parzen窗方法将其从文档中抽取出来.实验表明,这种方法能够取得较好的效果.

RFID技术在农业物联网中的应用现状

目前,物联网备受关注。介绍了农业物联网及其关键技术RFID,结合RFID在农业物联网中的实际应用,分析了目前存在的问题,并对其未来的发展进行了展望。

基于信息粒度的主题相似性信息检索

主题相似性计算是信息检索、文本分类等领域内的一个研究热点。基于信息粒度原理,内容主题识别和事件主题识别是在不同粒度世界进行的识别计算。本研究将传统的内容主题识别算法与基于TDT的事件主题识别算法相结合,提出1种新的主题相似性计算模型,即先进行内容主题识别,再进行事件主题识别。试验结果表明:该模型具有良好的分类效果。

农业专家系统的问题及解决思路

农业专家系统是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。本文就目前农业专家系统应用中存在的问题,提出了将数据挖掘技术及可视化技术引入农业专家系统的思想,从而提高农业专家系统的智能性和普及性。

计算机基础课程教学的研究与探索

针对计算机基础课程实践性强、内容更新快、学生基础参差不齐的特点,采用多种教学方法相结合的授课方式,灵活的实验辅导方法,展现教师的个人魅力,充分调动学生学习的主动性,激发学生的学习兴趣,收到了较好的教学效果.

一种基于信息粒度的信息检索优化方法

在优化信息检索系统的研究中,为了提高主题检索的效果,针对目前主题相似性计算存在的信息粒度细化而导致计算复杂度升高,使检索时间成倍增加的问题,影响快速识别和判断,提出了一种基于信息粒度主题扩展的优化算法。首先在算法中引入知识系统,对用户提交的关键词进行主题扩展;然后以相关度进行分级,并实现事件主题知识的自动模式提取;结合内容检索与跟踪的事件主题识别算法的优点,再进行二次相似度判别。最后返回满足用户要求的检索结果。实验结果表明,在同一数据集上和正确率方面,此算法的执行速度明显提高,查找出的结果比预期结果更加接近。