大数据在农业研究领域中的应用与发展

农业大数据是近年发展起来的新兴领域,广泛应用于以下研究方向。农业育种：农业大数据基于最新的高通量测序技术,大大增加优良性状的识别率。通过提取有价值的SNP分子标记,帮助育种学家建立SNP分子标记数据库,快速筛选所需要的基因片段。农业栽培：农业大数据能够给农业工作者提供＂傻瓜式＂一键到位栽培服务。根据手机等远程通信工具,农业工作者可以轻松地站在田地里辨别土壤品质,选定最高收益的种植品种,确定最佳的施肥方案和最好的收获时间,

基于卷积神经网络和循环神经网络的环形RNA剪接位点识别研究

本文提出了一种基于卷积神经网络和循环神经网络的深度学习模型,通过分析基因组序列数据,识别人基因组中环形RNA剪接位点.首先,根据预处理后的核苷酸序列,设计了2种网络深度、8种卷积核大小和3种长短期记忆(long short term memory,LSTM)参数,共8组16个模型;其次,进一步针对池化层进行均值池化和最大池化的测试,并加入GC含量提高模型的预测能力;最后,对已经实验验证过的人类精浆中环形RNA进行了预测.结果表明,卷积核尺寸为32×4、深度为1、LSTM参数为32的模型识别率最高,在训练集上为0.9824,在测试数据集上准确率为0.95,并且在实验验证数据上的正确识别率为83%.该模型在人的环形RNA剪接位点识别方面具有较好的性能.

基于环境因子的设施黄瓜通风控制模型

为实现设施黄瓜温室风口开度大小的精准控制,对温室内温度变化趋势进行了预测研究。将温室风口开度大小状态和温室内外各环境因子作为输入因子,利用逐步回归的方法构建温室温度预测模型,模型决定系数R2最小为0.941。采用主成分分析方法建立黄瓜长势关系表达式,然后利用Lasso回归构建基于环境因子的设施黄瓜生长模型。将温室温度预测模型与设施黄瓜生长模型相结合,最终构建了设施黄瓜温室专用风口控制模型,实现了温室风口开度大小的自动控制,提升了设施黄瓜温室的智能化管理水平。

基于A-Frame的博物馆漫游系统设计

虚拟现实技术应用在博物馆藏品展示中,使用户能够通过佩戴虚拟现实设备,实现在虚拟场景中参观博物馆内部场景,与展品"零距离"接触。基于A-Frame框架,结合3DMax建模工具开发虚拟漫游系统,从而能够高度还原泰安市博物馆中的部分展品。用户可在任何地点通过浏览器对博物馆进行虚拟漫游,身临其境获取馆内藏品信息。