数据挖掘在农业信息化中的应用

大数据分析、数据挖掘技术是一个潜力巨大的研究领域。农业领域的数据挖掘是农业科学与计算机技术相结合的产物,也是农业信息化发展的必然要求。数据挖掘技术可以有效地从海量的农业数据中找出各种因素之间的联系,服务于农业生产管理。概述了数据挖掘技术的基本流程和方法,并分析和探讨了数据挖掘技术在农业信息化方面的应用。

农业信息化“双师型”教师校企合作培养的思考

校企合作“双师型”教师的培养是提升教师实践操作能力的有效途径。农业信息化是一项涉及多学科交叉融合、实践性极强的工作,提高农业信息化“双师型”教师素质是培养农业信息化人才的重要条件。农业类高职院校可以依托行业背景,整合院校资源,与企业进行互惠互利的长期深度合作。

信息化时代高职学生职业价值观的影响因素及对策

随着时代的进步,网络的发展加快了数据之间的交流速度,信息化时代的到来导致社会呈现出多元化发展的趋势,种种社会思潮对高职学生的职业价值观带来了不同程度的冲击。面对纷繁复杂的社会现状,加强高职学生现代职业价值观教育,对于促进高职学生个体的全面协调可持续发展有重要的理论指导意义。学校应加强教育,引导高职学生树立正确的职业价值观。

基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法

针对煤岩识别系统多采用单一传感器进行监测,存在识别精度、可靠度与稳定性均非常低的问题,提出一种基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法。在现有采煤机上增加多种必要的传感器,采集采煤机不同工况下的电流、压力、振动频率、加速度等信号,采用小波包对采集的信号进行特征提取,并通过BP神经网络进行数据融合,从而实现对煤层和岩层的识别。真机实测结果表明,所提方法的识别误差在±0.5范围内,验证了其有效性。

农业大数据分类预测算法研究综述

农业生产经营产生大量数据,这些数据中隐藏了有价值的知识。数据挖掘技术可以有效地从海量的农业数据中探索出各种因素之间的联系,从而发现其中隐藏的规律。本文对数据挖掘中常用的几个分类预测算法的内容及其特点进行综述,通过论述各算法思想和优缺点,使相关研究者对算法及改进有所了解,以便在实践中选择相应的分类算法。

农业专家系统中面向对象的XML知识表示方法

知识表示是人工智能和专家系统中的重要环节,它直接影响了专家系统的推理效率和知识获取的能力。在传统知识表示方法的基础之上,综合利用了面向对象和XML语言等知识表示方式的特点提出了一种面向对象的XML知识表示法。此方法利用面向对象能很好地描述客观世界的结构模型和XML对结构化数据的表示能力,能充分表示农业知识间复杂的数据关系。

基于岗位的农业物联网应用技术专业课程体系构建

在调研企业对物联网应用岗位需求的基础上,以农业物联网相关企业岗位需求为样本,分析了农业物联网专业人才所需的职业岗位技能,将岗位对应的典型工作任务、核心职业能力转换成具体课程并对关联交叉的进行整合优化,形成了农业与IT融合的物联网应用技术专业课程体系。

大数据在智能农业中的应用与平台架构的研究

随着第三次科技革命浪潮的来临,大数据是继物联网和云计算之后又一IT 热门词汇。短短的几年时间,大数据已经渗透到各个领域,包括农业领域。现代农业信息化、智能化后,农业领域产生的数据量越来越大,类型越来越复杂。本文分析了大数据在智能农业中的重要作用与应用现状,存在的瓶颈,进一步对基于Hadoop 的农业大数据平台的构建和应用进行了研究。

茶文化对高职大学生职业价值观影响的现状研究

在我国传承几千年的文化中,茶文化是其中重要的组成部分。它蕴含的"德"、"和"、"俭"等的精神内涵对当代高职大学生职业价值观的树立有着相当大的影响。茶文化在高职大学生之间传播不仅潜移默化地提升了高职大学生们的综合素养,还有利于他们的职业观、劳动观、发展观的正确养成。

农业类大数据分类预测算法研究

论文在分析的极限学习机和遗传算法的基础上,提出通过遗传算法选择最优染色体,获得优化的极限学习机输入权值和阈值,提高网络稳定性,降低数据分类误差的方法。算法测试结果表明,基于遗传算法的极限学习机对于特征点较多的农业类数据的分类性能有较大提高。

成都农职院图形图像制作专业顶岗实习模式应用研究

顶岗实习是职业教育关链的教学环节，顶岗实习的质量直接关乎就业质量，也是工学结合的具体实施体现，通过顶岗实习，可以更加有效的把产、学、研高度融和起来。夺文譬合我校图形图像制作专业葫岗实习模式及成效进行分析总结，探讨如何把顶岗实习工作做得更好，更好的发挥企业和学校各自的作用，实现双赢。

基于“互联网+”的物联网人才培养校企合作

本文针对物联网专业校企联合人才的培养,分析其合作的现状和存在的问题。探讨运用"互联网+"提供有效的合作模式,以提升人才培养质量,也为企业有针对性地选拔人才提供了便利,推动了物联网高职教育的创新改革发展。

基于Unity3D的传统农具三维交互展示技术研究

作为数字化农业建设的重要组成部分,对传统农具进行三维展示是虚拟农业博物馆建设的核心内容。针对当前数字博物馆虚拟展示缺乏动态模拟、低集合层次交互等问题展开研究。以成都平原农耕文化馆为原型,采用3d Max和Unity3D技术相结合的方法,设计实现了传统农具展品三维模型、结构展示、工作原理和操作方法的交互式动态模拟。结果表明,采用人机交互式控制展品的方法,能有效增强用户的沉浸感、交互性和构想性,也为重要农耕文化遗产的传承和利用创造了条件。

任务驱动式翻转课堂教学模式的应用研究——以高职《单片机原理及应用》课程为例

为了培养学生的实际工作能力与创新能力,本文尝试将任务驱动法应用到高职翻转课堂的单片机原理及应用课程中,以任务为载体促进理论与实践深度融合,采用多维度的教学评价体系开展翻转课堂的教学探索、构建具有高职特色的任务驱动式翻转课堂教学模式,据此模式对任务进行了教学设计与实践,结果表明该教学模式有助于提高教学质量、有助于提高教学效率、有助于促进大学生的全面发展及促进教师的专业能力和教学能力的提高。

基于虚拟双目视觉的玉米叶片三维重建方法

提出了一种基于双目立体视觉的玉米叶片三维重建方法。该方法利用两个平行且位置相对固定的摄像机,组成双目立体视觉系统。运用改进的张正友平面标定法进行摄像机标定,采用一种改进的Harris算法,通过快速预筛选和多阈值角点提取方法,对获取的图像采集Harris角点以提取玉米叶片特征,通过计算搜索窗口内对应点的相关系数和阈值的比较实现特征点匹配,依据视差原理,计算得到玉米叶片的三维点云信息,对预处理后的玉米叶片点云进行双三次B样条曲线插值,重构叶片的三维网格曲面。仿真实验表明:所提方法能够高效、准确地实现玉米叶片三维重建,对玉米叶片边缘起伏和褶皱等细节可完整保留,三维重建精度较高。

低照度条件下超分辨率人脸图像采集系统设计与实现

在计算机技术高速发展的时代,多平台计算机视觉库随之产生;OpenCV作为一种开源代码的计算机视觉库,以可兼容多平台、接口广泛的特点被广泛运用各个领域;在低照度条件下,会出现光照环境差异过大或光线不足等情况,导致传统图像采集系统不能采集高质量的人脸图像,局限性较差;提出基于OpenCV在C++环境配置下运用三维人脸识别技术算法,设计一套低照度条件下超分辨率人脸图像采集系统;实验证明,该设计方案具有实时(对焦速度快)、快速(单张采集0.05秒)、准确(面部识别率99.3%)等特点,能够充分满足低照度条件下超分辨率人脸图像采集的需求。

基于压缩传感的彩色图像半脆弱水印认证算法

采用一维小波对原始图像进行逐行变换,从而获取小波系数,然后再采用压缩传感算法对小波系数进行观测,获取观测矩阵,并将观测矩阵作为水印信息,同时将水印信息进行hash运行生成消息认证码;在嵌入水印阶段,首先将载体彩色图像从RGB空间转换到HSV空间,选取S分量进行DCT变换,从而获取S分量中的低频信息作为水印嵌入位置,然后将水印图像基于SVD算法嵌入到载体彩色图像的DCT变换域中;在认证阶段,提取水印图像,并通过hash运算生成消息认证码,与原消息认证码进行对比,如发生篡改,将提取后的水印图像采用压缩感知算法重构原始图像,与篡改后的载体图像进行对比,从而实现图像认证和篡改定位.实验结果表明该算法遭受到JPEG压缩、噪声和篡改攻击时体现出较好的鲁棒性,对篡改攻击能准确检测和确定篡改的位置,符合半脆弱水印认证的要求.

基于“互联网+”的物联网岗位模型研究

本文提出了基于"互联网+"的物联网岗位模型,首先构建物联网专业岗位模型;其次分析岗位模型的共享;再次分析岗位模型的动态更新;最后提出岗位模型的激励机制。该模型为人才培养改革提供了依据,同时推动了物联网高职教育的创新改革发展。

混合式教学法在高职高专计算机应用基础课程中的应用

计算机应用基础课程是各大专院校提升学生信息素养的通识类必修课,对培养学生的计算思维能力、计算机操作能力、促进全面发展起着重要作用。随着信息技术在我国发展迅速,传统教学受到了挑战,只有改革教学模式才能适应新形势的要求,达到人才培养目标。本文通过分析计算机基础教学中的问题,SPOC、微课、翻转课堂的优势,提出了基于"SPOC+微课+翻转课堂"混合式教学新理念,阐述了高职高专计算机基础混合式教学模式改革的几点内容。

基于压缩传感的灰度图像水印算法

将水印图像采用压缩传感OMP算法进行一维小波逐行观测,生成观测矩阵,以观测矩阵做为嵌入水印,将原始载体灰度图像进行DCT变换后,选取低频信息段作为水印嵌入位置,然后将水印信息进行变换图像置乱处理,并采用基于奇异值的分解算法嵌入到原始载体灰度图像中.实验结果表明,此算法能够抵抗一定的几何攻击,对JPEG压缩、噪声攻击的抵抗能力有待进一步提高.