基于Heritrix+Solr的农业信息垂直搜索引擎研究与设计

随着农业信息化、智能化的不断发展,农业信息量呈现井喷式增长,为广大农业从业者和农业科研人员提供便捷有效的信息检索方法是目前农业搜索引擎亟需解决的问题。为此,本文提出了基于Heritrix+Solr的农业信息垂直搜索引擎框架,并设计了适用于农业信息垂直搜索引擎的隐马尔科夫Web信息抽取模块和基于词典的mmseg4j中文分词模块,同时改进了页面排序算法,对进一步提升农业垂直搜索引擎的用户体验和工作效率具有一定的参考价值。

基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型

为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度。本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997—2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证。研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型。

小麦种植技术及病虫害防治技术探究

在我国主要粮食产物中,小麦占有非常重要的位置,国家也非常的关注小麦的种植技术及病虫害防治技术。在种植小麦的过程中,应该通过合理选择小麦种、运用先进的技术方式来提高小麦的产量和质量,同时后期的病虫害防治工作也是尤为重要,应该不断完善小麦病虫害的防治技术,基于现代化的病虫害防治原则,保证小麦的产量和质量,进一步促进农业经济的发展。

小麦生产风险信息监测与预警关键技术及应用

项目针对小麦生产中气象灾害、病害等生产风险监测预警难题,开展了小麦生产风险信息监测标准规范制定、信息监测设备研制、生产风险发生规律探索、风险模型群构建、监测预警平台系统研究,创建了小麦生产风险因子早期识别、灾害评估、产量预测等关键技术,形成了小麦生产风险信息监测与预警技术体系.成果整体达到国内领先水平.