基于Gash修正模型与神经网络优化模型的刺槐冠层截留模拟

[目的]对比分析Gash修正模型和神经网络模型在模拟和预测人工林冠层截留的适用性,揭示干旱区刺槐冠层截留及其响应过程,为深入了解森林生态水文过程及其调控机制提供科学依据。[方法]于2019年5—10月,以宁夏河东地区刺槐(Robinia pseudoacacia)人工林为研究对象,定位观测了树干茎流和穿透雨并计算得到冠层截留,采用修正后的Gash模型与神经网络模型对刺槐林林冠截留量进行了模拟。[结果](1)研究区刺槐人工林的穿透雨量、树干茎流量、林冠截留量分别为154.19,5.61,16.5 mm,产生穿透雨和树干茎流的阈值分别为1.37,2.17 mm。(2)Gash修正模型和优化后的神经网络模型均能较好地模拟刺槐冠层截留量,Gash修正模型的绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为0.20%,0.06%,0.24%,52.43%,模拟结果拟合精度达到83%;与Gash修正模型相比,采用麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法模型(SSA-BP),均方误差降低了61.48%,平均绝对误差降低了40.39%,均方根误差降低了37.93%,平均绝对百分比误差降低了50.52%,决定系数提高了1.2%。[结论]在林木冠层截留模拟研究方面,加入麻雀搜索算法后的BP神经网络模型具有较好的可靠性,可以有效降低模拟误差,提高模型的预测精度。

畜禽粪污资源化利用模式的探讨与发展

畜禽粪污是农村生产中常见的一种废弃物,如果不进行有效处理和利用,将会对环境造成极大的污染。传统的处理方式往往采用露天堆肥或者填埋的方式来处理畜禽粪污,但是这种方式存在着诸多问题,比如占用土地资源、污染地下水、释放有害气体等。近年来,随着科技的进步和环保意识的逐渐提高,畜禽粪污资源化利用模式逐渐得到了广泛的关注和应用。通过对畜禽粪污的分类、分离、处理和利用,可以实现从废弃物到资源的转化,为农村经济和环保事业做出贡献。

银川平原夏半年不同等级降雨水汽输送机制

全球气候变暖加速了区域水循环,改变了水汽的传输路径,了解不同等级降雨稳定同位素特征及水汽来源为水资源的利用及旱涝灾害的防治提供依据。基于2018—2020年夏半年(5—10月)采集的银川平原降雨样品,研究不同等级降雨中氢氧稳定同位素的变化特征及其二次蒸发效应,并利用后向轨迹模型及水汽通量等方法分析降雨的水汽来源及潜在蒸发源区。结果表明:银川平原夏半年不同等级降雨稳定同位素随着降雨等级的增加而偏负,小雨氘盈余(d-excess)值偏负而中雨和大雨偏正,大气降水线斜率和截距随着雨量级的增加呈现出递减的规律。二次蒸发作用的强弱随气温升高而增大,随降雨量、相对湿度和雨滴直径增大而减弱。西风水汽为银川平原夏半年降雨的主控水汽,同时小雨、中雨、大雨还分别受到陆地蒸发水汽、大西洋水汽及太平洋水汽的影响。潜在蒸发源区对小雨影响较大,主要位于研究区周边及北部、南部和东南部地区;中雨潜在蒸发源区主要分布在研究区周边地区及其西北部和东南部;大雨主要分布在研究区周边及东南部地区。

大数据时代基于在线评论挖掘的企业网络口碑危机预警研究

大数据环境下的网络口碑危机不同于企业其他危机,危机信号起源于外部海量在线评论信息。针对目前企业网络口碑危机的不可控性,在分析网络口碑特点与负面网络口碑危害性的基础上,提出了基于在线评论挖掘的口碑危机预警模型,并从模型框架、功能、模块设计等方面进行了探索。基于大数据处理引擎MapReduce构建在线评论特征属性挖掘模块,并在此基础上运用情感词模糊隶属函数计算在线评论的情感倾向,以判断网络口碑现状与走势,运用智能信息处理方法进行口碑危机的评估诊断,实现企业网络口碑危机智能化预警功能。

基于在线评论信息挖掘的动态用户偏好模型构建

[目的/意义]基于领域本体在信息层次化挖掘以及用户偏好模型构建方面的优势,以弥补传统的基于评分信息的用户偏好信息采集的不足。[方法/过程]首先,基于领域本体的层次结构,通过本体概念的映射,构建层次化产品属性集;其次,基于层叠CRFs模型以及情感词典,实现在线评论情感倾向性的层次化分析,并在此基础上,实现了用户偏好信息的层次化挖掘;最后,构建了基于本体建模方法的动态用户偏好模型,以保证用户偏好本体的动态更新。[结果/结论]仿真实验模拟了包含100个用户的网络购物推荐系统,通过与其他用户偏好建模方法的对比分析,该模型的准确性与有效性得到了验证。

基于语义一致性的多层本体元模型构建方法研究

为了解决各领域知识的语义异构,实现知识共享,需要建立统一的本体模型框架和方法体系。在分析其他本体构建方法特点的基础上,提出了多层本体元模型构建思想。首先,利用顶层本体描述无具体领域特征的普遍联系;然后,通过上层本体描述各领域基本特征的核心类与关系;最后,基于应用本体描述明确领域内的具体实例。在此基础上,构建了三层本体元模型。通过5W1H分析法归纳了顶层本体的概念与关系,设计了三层本体元模型的概念模型,保证了本体全局的语义一致性;通过模块的裂变、重组、复用,实现了本体的模块化构建;以情境模型为例,构建了通用的情境本体实例。最后设计了通用本体的语义一致性检验方法,以提高本体建模效率,保证语义一致性要求。

基于多层领域本体的知识表示通用模型研究

随着复杂信息系统涉及的知识领域越来越广泛,传统的基于领域本体以及基于关键词的知识表示模型,当处理多领域异构知识的共享与重构时,表现出异构信息有效组织及准确检索的不足。针对此问题,提出了基于多层领域本体的知识表示通用模型,借鉴顶层本体提供的上层语义知识,整合各领域的本体知识,并详细分析了由顶层本体、上层本体、应用本体、实例本体组成的多层领域本体的各层本体的构建流程。仿真实验通过与基于传统领域本体以及基于关键词的知识表示模型的对比分析,分别于一个以及多个领域知识的视角下,验证了基于多层领域本体的知识表示通用模型的有效性。

基于复杂网络构建面向主题的在线评论挖掘模型

以在线评论内容为节点,内容间的语义相似度为链接的权重,结合复杂网络思想,构建在线评论网络,该网络的可行性也通过网络的全局统计数据得到了论证。在评论网络的"社区结构特性"的基础上划分面向主题的网络社区;基于传统复杂网络节点重要性评价方法的同时,结合社区属性,构建重要评论的多属性决策方法。并通过仿真实验验证了该模型在全局以及局部网络的可行性与准确性。

基于领域本体的网络口碑传播动机识别

网络口碑传播是网络购物平台获取新客户的重要途径，而传播动机引导着消费者的网络口碑传播行为。本文提出了一种基于领域本体的网络口碑传播动机识别模型，首先分析本体与社会化标注的优缺点，基于相关理论与方法运用社会化标注改造领域本体，满足了网络口碑信息的复杂性及动态性要求。并以手机为例，详细说明了手机领域本体的构建流程。在阐述动机识别模型各功能模块的运作机理的同时，重点介绍了领域本体框架下基于信息论考虑概念间语义关系的分类算法。仿真实验结果表明，在网络口碑传播动机识别中引入本体思想具有可行性，较传统方法的准确率及效率有着明显提升。

浅谈动物福利问题

动物福利问题,近年来越来越受到人们关注,但如何认知动物福利、如何实施动物福利,不同专家学者有不同的看法,甚至彼此争议很大。畜禽养殖生产活动,总是处于一定的具体国情之下的。因此,动物福利与国情密切相关,不能与国情割裂考虑。笔者认为,立足于当下中国的国情,对养殖从业者来说,动物福利的实质,是人类以饲养动物为主要劳动对象,在获取经济效益基础上,创造条件让被饲养动物的生命属性最大限度得到满足与表达,让其生命价值最大限度得到尊重与实现。从人的思想意识层面讲,它反映了人们以什么样的思维和价值观看待人与被饲养动物的关系问题;从人的行为活动上讲,它反映了人们以什么样的态度和行动处理人与被饲养动物关系的问题。

基于中小型企业实践的办公自动化课程体系教学改革研究

随着计算机及其相关技术的飞速发展,社会对办公自动化相关人才提出了更高的要求。基于中小型企业的自动化建设实践,通过对我校学生的计算机应用能力水平、实验室建设情况的调查分析,发现了办公自动化教学现状中存在的问题,对该课程教学内容、教学方法、考核方式等方面提出一系列的教学改革措施,以促进办公自动化课程体系建设。

中草药在猪疾病预防中的应用

中草药作为我国中医中药学的重要组成部分,在治疗动物疫病方面也发挥巨大的作用。中草药的抗病物质成分接近天然,在达到抑菌和杀毒作用的同时不会产生耐药性,有利于提高动物机体免疫功能,生产的动物制品更加绿色安全。该文主要结合实际情况,从中草药的种类、药理作用及中草药在猪疾病预防中的具体应用3方面进行论述,以进一步提高养殖户疫病防控效果。

我省水禽业发展形势分析

当前我省水禽业发展与我国宏观经济发展趋势基本一致,也由增产、增量保供给为主转向“保供给、保安全、保生态、保增收”全面升级的高质量发展阶段。整体看,我省水禽生产供给保障能力较强、配套产业体系较为健全、开辟了广阔国内外市场,但依然存在很多弱项和短板,比如,全产业链生产效率和产业价值依然较低、绿色生产体系薄弱、供需结构性问题日益突出等,整体看仍处在大而不强的阶段。

基于神经网络优化模型的丝绵木瞬态液流模拟

树木的液流规律是复杂的,难以用多元线性或经验模型表达,在理解林木树干液流规律的基础上,寻找一种简易可行的方法模拟林木树干液流对环境因子的响应过程,对定量分析森林生态水文过程及区域生态需水量尤为重要。本研究以宁夏河东沙区防护林树种丝绵木为对象,采用热扩散茎流计连续测定树干液流速率,分析环境因子对丝绵木树干液流的影响,并构建基于粒子群算法(PSO)和麻雀搜索算法(SSA)优化的神经网络模型对丝绵木液流速率进行预测。结果表明:影响丝棉木树干液流的主要因素为太阳辐射、饱和水汽压差、气温和相对湿度,重要度依次为32.5%、25.3%、22.0%和16.1%,其响应过程均呈现时滞回环关系。采用优化后的BP、Elman和ELM神经网络模型模拟瞬态液流,综合评价指标(GPI)分别提高1.5%、30.0%和5.3%。但与PSO-Elman和SSA-ELM优化模型相比,SSA-BP优化模型预测结果最佳,GPI分别提高1.0%和23.2%。基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型可以作为预测丝绵木树干瞬态液流速率的首选模型。

基于领域本体的在线评论信息层次化挖掘

在线评论作为潜在消费者网购的重要参考依据,挖掘其有价值的信息是有效利用的关键。针对网购平台的设计原则以及消费者的实际需求,融合社会化标注构建领域本体,基于领域本体的层次结构,将在线评论的特征词映射为本体概念,并利用Jess推理引擎提取评论中的隐性产品属性,再将概念间的层次关系映射到产品属性中,构建层次化产品属性集。基于层叠CRFs模型以及情感词典,从在线评论的极性分析到句子级的情感强度分析再到产品属性级的褒贬强度分析,实现在线评论情感倾向性的层次化分析。最后,以手机领域为例,通过四类手机在线评论语料的实验验证基于领域本体的层次化产品属性集挖掘模型以及情感倾向性层次化分析模型的有效性与准确性。