小麦赤霉病神经网络和偏最小二乘预测模型

选取2004—2014年间发病期的气象因素为自变量,小麦赤霉病病穗率为因变量,借助神经网络的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立了小麦赤霉病的气象预报模型.由于神经网络无法提供直观的函数来反映病穗率与气象因子之间的关系,为了进一步分析气象因子间的相关性,采用主成分分析法提取主成分,并利用回归分析得到线性函数关系,建立了偏最小二乘模型.神经网络预测模型平均预报精度达到99%,但只提供病穗率和气象因子之间的拓扑关系;偏最小二乘预测模型可以得到病穗率和气象因子之间直观的函数关系,模型平均预报精度达到97%.2种模型均具有较高的预报精度,对小麦赤霉病的预防工作具有一定的参考价值.

基于Java3D的水稻形态可视化试验

为了探究利用Java3D进行虚拟植物可视化的可行性,本文以水稻为研究对象,提出水稻主茎器官的可视化数学模型,在此模型基础之上,利用Java3D编程构建基于器官形态特征参数的三维空间模型。考虑到具体模型的自然形状,进行了相关简化。首先基于一元二次方程y=ax^2+x模拟叶片的叶脉曲线,然后叶片则基于正弦曲线进行模拟,稻穗粒采用圆锥型进行简化模拟,稻穗杆和茎杆均用圆截面柱体进行模拟。结果表明:利用Java3D可以实现对水稻茎杆-叶片-稻穗的个体三维形态的可视化,从而为构建水稻可视化生长模型奠定了一定的技术基础。