Role Assignment and Cooperation of Ontology and Object-Oriented Principle in Construction of Digital Product Model

Powerful expressive ability of semantic information, to be easily computed and flexibility are basic features of digital product model (DPM). Using ontology and object-oriented principle (OOP) together to cope with problems in modeling is brought forward in this paper. The two are widely used and do well in modeling, but they each alone cannot cope with all issues and new challenges. Three basic requests are pointed out in DPM modeling. Status, problems, and root of current non-semantic and semantic models are introduced. Ontology, OOP, and their difference are introduced. It is found that the two are entirely complementary with each other. How to assign the roles and to cooperate for the two in coping with the three basic issues in DPM modeling are explained in detail.

基于农业资源与经济数据平台的资源利用决策及应用

在构建北京郊区自然资源与社会经济信息管理平台基础上,针对解决农业资源与环境中实际问题的需求,该文研发了相关专业决策模型和技术方法,完成了与平台的初步集成,形成了北京农业资源定性分析、定量计算和直观展示相结合的空间一体化管理模式。首先简要介绍了决策应用系统模块的结构体系和决策应用交互实现,其次重点阐述了基于综合管理平台的北京农业资源利用决策模型和技术方法研发及其应用的初步结果,最后从与专业决策模型系统集成方法、规范化和标准化建设、制度保障体系角度对综合管理平台未来工作进行了展望。经过4 a建设与运行,决策应用系统模块依托平台已经初步应用在北京市农业和农村相关业务的辅助管理中,对北京社会主义新农村建设和基层三农发展具有重要的意义。

基于本体和Karma建模的数据集成研究与应用

针对多源异构数据的集成问题,提出一种基于本体和Karma建模的数据集成方法,并应用于粮食安全领域数据的快速集成。分析粮食安全指标数据集和人口健康数据集,构建粮食安全领域本体;通过Karma建模实现粮食安全指标数据到粮食安全领域本体的语义映射,并集成发布为RDF数据;基于RDF数据,设计开发了粮食安全数据管理系统,实现了粮食安全指标数据的查询、分析对比和统计预测等功能,促进粮食安全的风险控制和安全管理;该RDF应用系统也验证了所构建粮食安全领域本体和Karma建模的正确性。

中国北方农牧交错地区农牧业生产模型及应用:Ⅱ.应用

以奈曼旗为例，根据农牧业生产综合模型对农牧业生产的主要方面进行了分析。农牧业生产中，资本对产出的贡献最大，有效劳动和土地生产力次之，表明奈曼旗的生产处于规模报酬递增的增长时期。农牧业生产基本呈指数增长，且1951-1980年增长较缓，1980年以后增长很快。固定资本的增长较为稳定和缓慢，生产费用的增长具有波动性。生产费用与施肥量和沙漠化程度关系显著，当年生产费用与上年产出高度相关，同时由于生产费用对产出增加有很高的贡献，说明农牧交错区的农牧业发展中存在负反馈关系。土地生产潜力利用率反映了农牧业生产与土地生产力之间的关系，该利用率在0～0．4之间波动，并且1980年以前利用率低且波动小，说明这段时期的农牧业生产整体水平不高，1980年以后利用率高且波动大，资本对产出贡献的比重下降，土地生产潜力的重要性相对增大。

基于大数据平台的云南省农产品精准营销模式应用研究

大数据平台的出现使农产品营销理念发生了突破式的改变,向精准化和个性化发展。为了能更好地凸显云南省农产品在绿色、生态、有机、特色、健康等符合当今消费理念的属性优势,推进大数据环境下云南农产品个性化的精准营销应用,在云南农产品属性优势的分析基础上构建了基于大数据平台的云南农产品精准营销模型,并提出了在应用中的基础条件和注意事项。

大数据深度学习系统研究进展与典型农业应用

随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用。而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度学习技术的研究和发展起着决定性的影响。在此背景下,本文对大数据深度学习系统领域的主要技术特征及其发展情况进行了详细介绍,包括深度学习模型(如CNN模型和RNN模型)、优化算法、大数据学习框架、硬件配置等方面。本文还对包括PyTorch在内的五种主流的深度学习框架的技术特征和发展历程分别进行了讲解,并对比了不同框架的长处和缺点。此外,本文还提到了大数据深度学习系统在农业领域的典型应用"基于大数据的葡萄叶片霜霉病预报系统",并以其关键步骤"葡萄叶片种类的分类识别过程"为例详细介绍了工作的原理,包括数据收集、样本特征提取、聚类算法、分类算法以及结果分析等过程。该系统运用大数据和深度学习技术,在检测和预防葡萄叶片霜霉病方面有着显著的效果。最后,本文还针对大数据深度学习系统目前的主要发展趋势,以及在农业领域的研究应用中所需注意的问题进行了介绍。到今天,大数据深度学习系统在包括农作物病虫害预测在内的农业数据分析领域发挥着日益重要的作用,并获得了广泛的应用。

科研数字资源平台设计与实现分析

随着数据时代的不断发展,科研领域中智慧应用的需求不断提升,为科学研究的发展提供基础支撑,建立科研数字资源平台顺应时代的发展潮流,本文初步介绍与讨论了现有科研数字资源平台的建设现状与管理方式方法等方面存在的问题,从建设需求的角度出发,提出了面向智慧应用、以本体论与元数据建模为核心的科研数字资源平台基础架构,并对今后相关研究的技术路线提出几点建议。

基于语义的农业数据建模方法

文章针对我国农业信息化进程中农业数据缺乏同管理数据的统一表现模型,以及农业数据在管理及应用过程中易出现不一致现象等问题,提出了基于语义的农业数据模型构建方法。该方法首先对农业生产机构数据同管理机构数据组织形式进行了分析,建立了复杂结构多重关联的农业数据逻辑模型,然后借鉴面向对象思想,将多重关联的逻辑模型转换为面向对象的数据模型,并应用于吉林省农业农村经济信息分析应用系统之中,最后通过实验验证了方法的可行性。

基于区块链的农业科学数据管理场景模型构建研究

【目的/意义】区块链技术与农业科学数据管理在应用场景方面有很多共同的特点,非常适合在三个应用比较广泛的场景中进行融合,可以实现农业科学数据价值的增值。【方法/过程】结合区块链技术的特点,对现有研究成果进行文献梳理,构建了农业科学数据共享模型、农业科学数据溯源模型和农业科学数据隐私计算模型三个场景模型。【结果/结论】该模型能够提高农业科学数据管理的可信性、安全性、高效性,为科研组织和科研工作者提供农业科学数据服务,为农业科学数据管理提供了一种新的解决思路和方法。【创新/局限】将区块链技术和农业科学数据管理相结合,推动了农业科学数据管理的场景优化。