中国农业信息化建设研究

从原始农业到古代农业 (传统农业 ) ,进而发展到现代农业 ,人类社会农业经济的发展已经持续几千年的历程。历史经验表明 ,农业生产上的每一次重大突破 ,无一不和科技进步息息相关 ,依靠科技进步发展农业已经成为当今世界农业的大趋势。两项新的科学技术成果———生物工程技术、信息技术已经在农业领域得到广泛应用 ,并推动了农业飞速向前发展 ,可以预见到由新技术广泛应用于农业而引发的一次新的农业革命即将来临。生物工程技术将是新的农业科技革命的核心 ,信息技术将是新的农业科技革命的先导。本文以农业科技对农业经济发展的促进作用及农业对信息技术的需求为背景 ,通过对国际农业信息技术的发展状况及我国农业信息技术发展面临的机遇与挑战的分析 ,提出我国农业信息化建设的 3个阶段 :农业信息基础设施建设、农业信息技术集成应用、信息农业 。

协同办公平台数据驱动下的农业科研绩效评价

科研创新成果评价是系统性衡量项目完成质量的重要步骤,它为科研人员激励制度制定、科研资源合理配置提供了重要参考。科研项目投入和产出是实质性的,属于科研绩效评估的定量标准,能够使成果评价更加科学客观。考虑到目前科研单位通常利用协同办公平台管理项目科研成果,在此基础上研究了针对农业领域的量化的科研创新成果评价指标体系。在1种改进熵-TOPSIS的评价框架下,利用香农熵对设置指标进行加权,然后同时引入曼哈顿距离,余弦距离和灰色关联度优化TOPSIS模型的理想解距离计算方式。实际案例测试结果表明,该方法支持农业科研项目的多指标绩效评价。与其他传统方法相比,能有效捕捉多级评价指标的细节差异,保证评价结果的准确性和客观性,且构建的指标体系可为后续其他科研项目评价和协同办公平台实现评价功能提供可借鉴模式。

基于角色和数据可视域的农业科研协同办公平台设计

农业科研单位信息类型和用户组成复杂,业务流程繁琐,给农业科研单位的协同办公、信息共享利用和信息安全管理等带来许多问题和困难.为了适应科技管理工作发展和科技信息共享服务的需要,系统研究和构建了基于角色和数据可视域,针对多源、复杂和多层级用户的高效管理流程与信息安全主动管理系统;将平台用户横向按部门、纵向按管理等级等进行划分,并对数据资源进行可视域限定,形成用户和数据双向控制的用户权限管理及数据安全控制体系.构建了既可以实现高效信息加载和共享,又可保持信息安全的农业科研协同办公平台.

面向农业科研办公的垂直搜索引擎研究与设计

在农业科研办公过程中,科研人员进行信息检索的频率高,信息需求精度高,但传统的综合性搜索引擎检索农业实用技术、政策法规、专题数据等方向性比较强的农业信息,通常返回结果数据量庞大、主旨范围宽泛,导致内容不精准、搜索面太广,筛选结果专业性不足;且现阶段主流的农业领域的垂直搜索引擎的搜索策略主要建立在传统的文本检索上,在自身领域数据量有限的情况下,搜索结果查全率不高,且搜索结果没有排序依据(大多仅仅按信息发生时间为排序依据).本文对农业互联网信息搜索引擎进行了研究,通过对各级农业管理部门网站、农业科研院所网站、农业新闻网站、农业商业网站等数据源的模块进行定位,通过爬虫进行数据更新检测与定时抓取,从数据源上有效减少不相关信息;基于数百个互联网数据源农业相关模块的信息抽取,采用word2vec和本文提出的基于文本特征表达的doc2vec,分别创建农业词向量、文档向量空间,用来应对搜索关键词为无序词组和有序语句的搜索场景,确保垂直搜索的智能和返回结果的准确.经过实验验证,本文提出的doc2vec+tf-idf搜索算法能够在有序搜索中达到较高的准确率,结合word2vec进行的无序搜索,有针对地进行语义搜索,可以进一步提高搜索引擎的查准率,满足日益增长的对农业领域信息搜索的高效高质的需求.

面向复杂工作流的农业科研协同办公平台设计

随着计算机的普及和信息化技术的高速发展,协同办公系统在商务领域得到了广泛应用,但在农业领域尤其是农业科研领域的应用较少。与商务领域不同的是,农业科研领域具有截然不同的工作流程和协同办公模式。若套用现成的商业OA系统会出现很多功能的缺陷和流程设计的不匹配,文章提出的农业科研协同办公平台,满足农业科研对平台各个子系统的信息共享和数据独立,同时对办公痕迹进行持久化保存,满足科研工作快速、精准、高效的办公流程。

基于蒙特卡洛仿真的小麦仓储环节菌落总数风险评估方法

小麦是重要的粮食作物,对其食品安全问题的研究具有十分重要的意义。在小麦供应链中,小麦仓储环节是生物性危害物产生的高风险环节,应对其危害物的风险水平进行有效监控和预警。风险评估技术正被大力推动并用于评估因接触食物中的生物、化学或物理危害物而对健康生活造成的潜在危害和相关风险。考虑到已有定性和定量风险评估方法的优缺点以及缺少直观明确的风险度量指标等问题,本实验以小麦仓储环节中菌落总数为评估对象,研究一种针对生物性危害物的风险评估方法。首先,建立可以适应不同生长环境的菌落动态生长模型;在此基础上,基于蒙特卡洛仿真对小麦仓储环节中菌落总数概率分布进行定量预测;最后,提出风险度量指标“危害度”,并基于该指标对小麦仓储环节中菌落总数风险进行定量评价。该风险评估方法可以为风险管理和决策部门提供实时、直观的风险评估结果,给风险防控提供理论支持。

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on Attention Mechanism,MSFF-AM-CNNs)的番茄叶片缺素图像分类方法。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。

水培番茄、黄瓜营养液管理专家系统的构建

针对无土栽培的技术核心——营养液管理,构建了水培番茄、黄瓜的营养液管理专家系统,以促进无土栽培技术在中国大面积的推广和应用。该文详细介绍了该专家系统的设计目标、结构和功能设计的过程以及知识库的构成;构建了番茄、黄瓜在不同生育期对氮、磷、钾、钙等大量元素的吸收模型,组成动态模型库;优化了番茄、黄瓜在逆境(高温、低温、寡照等)生长条件下对营养液的管理。在大量搜集水培知识和营养液管理数据的基础上,基本实现了对水培番茄、黄瓜不同生育期的营养液浓度(EC),酸碱度(pH),氮(N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)等营养元素浓度,以及营养液温度、溶解氧浓度的管理和决策。

基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计

柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期的柑橘树冠图像为样本进行花朵实例的识别及分割,通过对Mask R-CNN主体卷积部分和掩膜分支部分的优化,实现对复杂结构图像中密集小尺度柑橘花朵目标的高效检测、获取图像中可见花数量。结果显示,该方法花量识别神经网络的平均精度为36.3,花量计算误差为11.9%,对比未优化Mask R-CNN网络在训练和识别的时间效率上均有显著提升。该研究解决了柑橘花量统计难度高的问题,有助于柑橘早期测产和落花监测,并为花量控制提供决策依据。

面向政治领域的事理图谱构建

事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复杂,相关研究十分有限。该文旨在构建面向政治领域的事理图谱,针对政治事件抽取中存在的语料匮乏、标准缺失等问题,制定了一套面向政治领域的事件分类标准,构建了一套政治领域的事件语料库。同时,该文分别提出了一种融合注意力机制的字嵌入修正神经网络的Pipeline模型和一种基于BERT+BiLSTM的Joint模型进行事件触发词和论元抽取,并在该语料库上进行实验。实验结果表明,两种模型在事件触发词与论元抽取任务中,F1指标较基线模型均有较大提升。

移动协同办公平台的安全网络连接机制研究

移动电子设备的普及为协同办公平台扩展提供了有效支撑,但开放的通信环境也对办公数据和内网资源保护策略提出更高要求,研究移动设备的安全网络连接机制是保障交互信息安全的基础。文章针对移动办公网络接入缺乏移动终端可信环境认证的问题,引入移动可信模块,在可信网络连接架构下设计了安全接入协议模型,通过验证移动办公平台与中间网关设备的身份有效性和平台完整性,实现移动办公网络接入的访问控制。

基于工业CT扫描研究喀斯特地区土壤大孔隙结构特征

以云南省建水县喀斯特地区的天然次生林、人工云南松纯林、灌木及天然草本共4种植被类型为研究对象,利用拓扑原理及工业CT扫描技术,识别研究区4种植被类型条件下的土壤大孔隙网络结构,并结合VG Studio MAX软件,定量分析大孔隙的弯曲度、扭曲度、趋向性等特征。结果表明:4种植被类型的土壤持水量依次为天然草地>灌木>天然次生林>人工云南松纯林,土壤毛管孔隙度依次为灌木>草地>人工云南松纯林>天然次生林,天然草地无深层根系但破碎程度高,人工林20~30 cm深的土壤破碎程度更低,且人工林的累积扭曲度接近天然次生林和天然草地的1.30倍,因此人工恢复后的土壤结构复杂,可有效延长土壤水分的滞留时间。坡下大孔隙在有、无根系的条件下,均具有明显的偏向性,且不对称。4种植被类型的大孔隙偏向性依次为天然次生林>人工云南松纯林>灌木>天然草地。