基于物联网的精准农业玉米长势监测分析系统研究

目前,我国农业正处于由传统向现代化的转变的重要时期,信息智能化和农业现代化将发挥核心作用,也将为现代农业发展提供新的机会。近年来,我国物联网与智慧农业获得了重大进展,二者的完美结合解决了农业生产方面"种得好"的问题,其在大棚种植和畜禽水产养殖等方面也得到广泛应用。为此,根据玉米长势特点,结合物联网的精准农业优越性,依托互联网、物联网、视频图像处理、无线传感器和移动通讯等综合性技术,设计了一套独有的玉米长势监测分析系统。试验结果表明:该系统可以实时监测其株高长势、土壤养分及虫灾等信息,实现了玉米长势可视化远距离诊断的全程管理,保证了良好的玉米生长环境。

视觉传感器在采摘机器人目标果实识别系统中的应用

目标果实的识别和定位是准确采摘的核心,是采摘作业的必要条件。为此,首先从硬件和软件两方面对采摘机器人总体框架进行了介绍,然后搭建了双目视觉系统,并建立了摄像机标定模型,最后实现了对目标果实的识别和定位功能。试验结果表明:采摘机器人目标果实识别系统对目标果实的识别定位误差在8mm以内,成功采摘率在96%以上,系统精度高,采摘效果良好,能够满足采摘机器人的作业要求,对实现水果采摘的自动化、无人化具有重要现实意义。

一种基于粗糙集理论的值约简算法

基于粗糙集理论,提出一种无需建立差别矩阵,无需计算分明函数的值约简算法,阐述该算法的设计思想和具体步骤,并用具体算例证明此算法可行,而且获取的规则是完备无冗余的。

ASP.NET网络编程课程教学改革探讨

通过介绍ASP.NET课程的特点,分析课程教学中存在的问题,提出提高教学质量以及教师实践能力的建议,并给出具体的措施。将CDIO的教学理念引入课堂教学,完善教学资源库,改变学生的评价方式等措施来提高教学质量。在实际应用中,取得了较好的效果,同时,对计算机软件其它课程也具有很好的借鉴意义。

基于线上线下深度融合的地方高校计算机基础课教学改革探讨

随着互联网技术的高速发展,互联网在各个行业中的应用越来越广泛。“互联网+”行动计划,旨在推动互联网与现代产业的深度融合,促进传统产业的升级发展,提升产业国际竞争力。互联网+教育将成为教育的一个新趋势。该文分析当前地方高校计算机应用基础的教学现状,提出了相应的对策,并结合互联网技术,设计了线上线下融合的计算机基础教学模式。通过实践证明了线上线下混合式教学模式更能够提高教学质量。

基于ASP．NET二层架构和SQL Server数据库的新闻发布系统

该文设计了一个基于ASP．NET和SQL Server数据库的新闻发布系统，并对系统的开发平台，关键技术，系统功能模块，开发流程等做详细介绍。

《ASP.NET程序设计》教学探讨

ASP.NET作为一门面向对象的计算机程序设计语言,因其功能强大、易于学习、应用方便而成为主流程序开发语言,目前多数高校都开设了这门课程。因此如何更好的把这门课的知识传授给学生是一个值得研究的问题。该文对《ASP.NET程序设计》这门课程的教学方法,教学内容等进行了分析和探讨。

一种基于数组的高效等价类划分算法

粗糙集理论是建立在等价类的基础上的,等价类划分算法的优劣会直接影响到属性约简和规则提取的效率.针对等价类基数排序算法中存在重复计算和空间开销较大的问题,提出了一种基于数组的等价类划分算法.算法的时间复杂度为O（｜U｜｜C｜）,空间复杂度为O｜U｜.最后通过具体案例验证了算法的执行过程。结果表明算法高效且正确可行。

农机数字化车间制造过程研究——基于物联网和智能大数据云存储

随着计算机技术和网络通信技术的发展,机械制造行业正向着网络化、集成化和智能化方向发展。伴随着农业自动化水平的不断提高,农机装备设计制造企业也在不断改进技术,以适应市场的发展需求。为了提升农机装备的数字化设计制造水平、提高装备的生成效率及满足个性化设计需求,将物联网和智能大数据云平台服务系统引入到了农机数字化车间,使车间同时具有农机部件的建模、工艺仿真和数控加工等功能,实现了海量农机设计制造经验数据分析与共享。为了验证方案的可行性,以农机变速箱齿轮的加工为例,对数字化加工方法和传统加工方法进行了对比,结果表明:采用数字化加工技术可以有效缩短工期,提高生产效率,对于现代化农机装备的设计制造具有重要的意义。

改进的BP神经网络在地方GDP预测中的应用

BP算法是应用最广泛的人工神经网络算法,但标准的BP算法存在收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷。针对这些缺陷,综合利用附加动量和变学习率的方法对BP算法加以改进。通过改进的BP算法用MATLAB对2001-2010年广西GDP数据进行了仿真,结果表明,改进的BP算法的收敛速度和预测精度均优于标准BP算法。

LM-BP神经网络在农业总产值预测的应用

农业生产总值是衡量一个地区农业发展水平的重要指标,农业生产总值受多方因素的影响,具有非线性的特征,为此,提出了LM-BP神经网络预测农业生产总值的模型及方法.以农作物播种面积、粮食产量、甘蔗产量、木薯产量、茶叶产量、肉类产量、水产品产量、松脂产量及油茶籽产量等与农业生产总值相关指标作为网络输入,通过广西2000 ～2012年农业生产总值数据仿真试验分析表明,LM-BP神经网络预测结果与实际值有较好的拟合度.

基于因子和聚类分析的广西区域经济发展差异研究

根据广西统计年鉴2010数据,选取广西各地市的10个主要经济指标,通过因子分析和聚类分析方法对广西区域经济的发展状况进行了分析。研究结果显示广西14个地市划分为4类区域经济,结果与广西经济发展实际一致。

基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。

基于灰色关联分析的国内旅游收入影响因素实证分析——以广西为例

利用灰色关联分析方法对影响广西国内旅游收入相关的9个因素进行了实证分析,结果显示与广西国内旅游收入最为相关的因素排序为:国内生产总值>人均国内生产总值>国内旅客人数>城镇居民人均可支配收入>农民纯收入>旅客周转量>客运量>星级饭店>旅行社。根据这些分析结果提出提高广西国内旅游收入的对策建议。

基于LM-BP神经网络的GDP预测模型及其应用

讨论了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯-牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM-BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。

大学计算机实验教学质量的模糊综合评价

针对大学计算机实验教学质量评价存在不够全面、科学和客观的问题,分析影响计算机实验教学质量的主要因素,确定相应的评价指标,利用模糊综合评价方法对大学计算机实验教学质量进行综合评价,使评价的结果更全面、客观和科学。

对高校《大学计算机基础教程》上机实践的改革

该文通过对高校《大学计算机基础教程》上机具体实践的深入调查,分析了大学生作为学习的＂主体＂在具体的上机操作中出现的各种细节问题,并结合多年的上机实践课程教学经验,提出相对应的切实可行的改革方案。

云计算在实验室建设中的应用

针对传统实验室建设的资源利用率低、设备不易更新等不足,文章结合云计算虚拟化、分布式易扩展的特点,简要地介绍了云计算系统框架以及其拓扑结构,并给出计算机实验室建设中的云计算架构布局。

笛曲《姑苏行》与《喜相逢》演奏风格探析

竹笛,是中国传统的民族乐器。竹笛根据地域不同分为南派曲笛和北派梆笛。本文以曲笛曲《姑苏行》和梆笛曲《喜相逢》作为研究对象,全面了解两首作品和两位竹笛演奏家,对两首作品在各自曲目中运用的演奏技巧以及情感表达方面的差异进行阐述和解读,结合自己演奏两首作品的感受,更好地诠释两首作品的异同。本文的研究,通过深入了解两首作品为自己演奏提供帮助,希望能够对更多竹笛专业爱好者的演奏带来一定的参考和借鉴。

基于粗糙集理论的学生综合评价研究

粗糙集在人工智能、数据挖掘领域具有重要的应用。本文介绍了粗糙集的基本理论,对学生综合评价体系建立了信息系统。利用粗糙集理论对学生评价相关数据进行处理,从而挖掘出评价指标对决策属性的影响度,为学生评价提供方法指导,为学校制定培养策略提供数据依据。