融合粗糙集和证据理论的温室环境控制推理决策方法

针对温室环境控制专家决策的需求,该文提出了一种融合粗糙集和证据理论的推理方法,建立基于粗糙集和证据理论的决策模型,模型推理流程包括连续属性离散化、专家决策表形成、属性约简、证据组合推理。首先采用模糊C均值聚类方法离散连续的环境指标数据,利用基于信息熵的属性约简算法对决策表进行优化,剔除专家知识中的冗余成分,然后引入证据理论组合优化后的指标,最后依据基于基本可信度分配的决策,判定温室应采取的控制方法。实例研究表明该方法能有效提高控制决策可信度,减小决策的不确定性,将其应用于温室环境控制决策具有可行性。     

基于权重自动调整神经网络的水稻病虫害诊断专家系统

针对水稻病虫害诊断特点，从人工智能角度出发，提出了一种基于权重自动调整的神经网络水稻病虫害的知识组织方式。文章以15种常见水稻病虫害为例，通过对病虫害症状的特点和特征进行分类、抽象和编码，构建了基于权重自动调整的BP神经网络。利用神经网络和不确定性推理技术，对实例样本进行训练学习，并将权值数据作为知识库来进行诊断，并基于这种方法构建了水稻病虫害神经网络诊断专家系统。     

基于多源信息融合决策的灌区生态环境评价指标优选

针对目前灌区生态环境评价研究中指标选取主观化、未成体系化的困境,该研究提出了一种基于指标多源特征信息融合的优选思路与方法。以关中地区泾惠渠灌区为研究对象,通过构建灌区生态环境概念模型,以"灌区资源"定义因素层,逐级确定了31个指标,初步构建了灌区生态环境评价指标库。采集指标灵敏度、均衡度、独立性这3种特征信息,视为3项证据,进而采用DS(Dempster Shafer)证据理论对该3项证据基本信任分配函数值进行融合,计算该3项证据共同支持作用下的指标可信度,依据可信度高低排序结果,即可从繁复、庞大的指标库中进行指标优选。该研究设置了两种融合思路:1指标全体融合、2先分别剔除3项证据下基本信任分配函数值较低的指标,然后对剩余指标进行融合;并进行对比分析研究,结果表明:第2种思路下的计算会提前剔除某些可信度较高的指标,如盐碱化程度、空气相对湿度指标;按照第1种思路,对指标全体进行信息融合,进而根据可信度排序结果,选取可信度较高的指标作为灌区生态环境评价研究的主评指标,为灌区生态环境健康评价提供了支撑。为其他领域评价研究中指标的优选提供了新的思路和决策方法。     

基于本体推理的水稻虫害诊断系统研究

针对江西省水稻虫害的特点和特征,采用Protege建立了专家知识本体库,基于本体推理方法实现了虫害诊断推理,并运用相似度算法解决了知识不确定性的诊断问题。开发的水稻虫害诊断系统集诊断、防治和查询多种功能于一体,对南方红壤丘陵区水稻虫害的诊断和防治具有很好的应用价值。     

基于重参数化MobileNetV2的农作物叶片病害识别模型

针对基于卷积神经网络识别农作物叶片病害存在参数众多,计算量大且实时性差的问题,提出一种轻量级农作物叶片病害识别模型RLDNet(reparameterized leaf diseases identification network)。首先,基于MobileNetV2利用重参数化倒残差模块提升推理速度,并设计浅而窄的网络结构增强对浅层特征的提取,降低模型参数量。其次,使用轻量级ULSAM(ultra-lightweight subspace attention module)注意力机制,结合叶片病害特征,强化模型对病害区域的关注能力。最后,利用DepthShrinker剪枝方法对模型进行剪枝进一步减小空间占用。RLDNet在PlantVillage数据集上识别准确率达99.53%,参数量为0.65 M,对单张叶片病害图像的推理时间为2.51 ms。在自建叶片病害数据集上获得了98.49%识别准确率,比MobileNetV3、ShuffleNetV2等轻量级模型识别准确率更高,更为轻量。     

基于证据理论的农业机械选型风险因素评价方法

农业机械选型是国家机具补贴政策实施的核心步骤之一,其实施过程具有复杂性、不确定性以及难以准确度量风险因素的特点.该研究借助证据理论的相关原理,提出基于证据理论的农业机械选型风险评价方法.从需求、能力、技术、合作、产品性能及评标决策支持系统开发6个方面,分析了农业机械选型过程中的主要风险因素及其内涵、来源、后果集.在此基础上,根据证据理论的相关概念和决策步骤,采取问卷调查的方式获得相关证据,确定出基本可信度分配函数和信度函数,并采用Dempster合成法则对证据进行合成;然后构造风险评价绩效函数,用于比较各个因素风险的大小.实证分析表明,利用D-S证据推理方法对农业机械选型风险因素进行评价具有一定的有效性和实用价值.     

基于证据理论和可变模糊集的成都市洪灾风险评估

洪灾系统的高维性和不确定性,给灾害风险评估带来较多困难,为了提高评估的准确性和合理性,实现科学灾害管理,该文将Dempster_Shafer证据理论应用到洪水灾害风险评估中,同时利用可变模糊集理论来构造证据理论基本信任分配,实现了客观合理的证据建模,最后利用经典组合原理进行证据组合。以成都市区2012年风险等级的计算为例,风险为高等级时的信任区间为[0,0.52],似然区间为[0,0.54],不确定大小为0.019,根据判断规则,确定市区2012年的洪灾风险等级为高。基于此方法采用相同处理,对研究区成都市风险等级的时空分布进行了计算分析。结果表明该方法能够较好地融合洪水灾害系统各方面信息以及处理风险评估中的不确定性,实现了洪灾风险的准确评估。     

基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统

基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。     

苹果树叶多病害及不可辨别病害的轻量识别算法

为提高苹果园中现有设备的病害树叶识别精度,该研究提出了一种快速识别方法S-DenseNet-E。首先,基于DenseNet的Dense模块提出了S-Dense模块,并基于S-Dense模块搭建了S-DenseNet模型。S-Dense模块在输出层中以前馈直连方式将模型内每一层输出聚合连接在一起,改善了Dense模块的密集连接存在计算量大的问题,有效减小了模型计算量。通过在Phytopathology 2021 FGVC8的苹果树叶病害公开数据集上测试表明,S-DenseNet的F1-score达到85.14%,高于常用的CNN类模型;其识别推理时间（或延迟）是33.03 ms,低于MobileNetV2模型。其次,针对S-DenseNet模型在不可辨别病害上的F1-score较低（65.82%）的问题。该研究在S-DenseNet基础上增加辅助模型专门识别不可辨别病害,形成S-DenseNet-E方法。通过在同一数据集上测试表明,S-DenseNet-E在不可辨别病害上的F1-score达到70.10%,识别推理时间为38.92 ms,比S-DenseNet模型仅升高5.89 ms,并且保持了原来S-DenseNet对其他病害的识别效果。因此,该研究表明,S-DenseNet-E方法针对苹果患多种病害和不可辨别病害两种复杂情形的识别效果好,并且计算资源的需求较少,满足果园实际需求。     

基于多分类器融合的玉米叶部病害识别

针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地构建3个基于支持向量机的单分类器;然后,利用K近邻和聚类分析的方法计算各单分类器的自适应动态权值;最后,通过线性加权的方式进行融合判决,得到最终的分类结果。利用该方法对7种常见的玉米叶部病害图片进行了试验,平均识别率达94.71%。结果表明,其性能优于目前常见的单一特征或特征组合构建的同类分类器及多分类器融合方法。研究结果为其他农作物病害诊断提供了借鉴和参考。     

青海省耕地资源开发利用分析及对策研究

分析论述了青海省耕地资源开发利用的现状、特点和问题。在此基础上,提出了对青海省耕地资源进行研究的框架体系和思路,同时基于GIS/RS技术设计了相关的技术路线。最后依据所做设计对青海省耕地资源开发利用做了初步分析,并进行了相关的对策研究分析。     

氟对小鼠生精细胞凋亡的影响及锌的保护作用

为观察氟对成年雄性小鼠生精细胞凋亡的影响及锌的保护作用,通过腹腔注射氟化钠建立氟中毒动物模型及锌保护实验。采用石蜡切片、苏木精-伊红染色(HE染色)、末端原位标记(TUNEL)及琼脂糖凝胶电泳的方法检测小鼠生精细胞的凋亡情况。结果显示:(1)氟感染组无论是低剂量组(NaF10 mg/kg)或是高剂量组(NaF 20 mg/kg)生精细胞都发生了明显的凋亡。生精细胞凋亡主要发生在精母细胞和精原细胞,凋亡指数与对照组差异极显著(P<0.05)。(2)无论是高剂量锌(ZnSO430 mg/kg)和低剂量锌(ZnSO415 mg/kg)都可以使凋亡指数明显降低,高剂量锌组的凋亡指数与对照组差异不显著(P>0.05)。     

烘焙对生物质热解产物特性的影响

烘焙可有效地降低生物质中的水分和氧,对其热解过程有显著的影响。该文主要研究了烘焙温度（200,230,260,290℃）对生物质热解过程及产物特性的影响行为及影响机制;研究发现烘焙能改善热解产物的品质,随着烘焙温度的升高,热解合成气中CO含量由48%逐渐减少到34%,CH4和H2增加,其中H2含量最大增加了77.4%,而液体产物中,乙酸和水分含量逐渐减小,水分含量最大减少了42.8%,而酚类产物的含量明显增加,有利于生物油品质的提高。该研究为烘焙技术的发展和生物质高效热化学转化提供科学参考。     

Towards bioremediation of toxic unresolved complex mixtures of hydrocarbons: identification of bacteria capable of rapid degradation of alkyltetralins

Background, aim and scope  Unresolved complex mixtures (UCMs) of aromatic hydrocarbons are widespread, but often overlooked, environmental contaminants. Since UCMs are generally rather resistant to bacterial degradation, bioremediation of UCM-contaminated sites by bacteria is a challenging goal. Branched chain alkyltetralins are amongst the individual classes of components of aromatic UCMs which have been identified in hydrocarbon-contaminated sediments and a number of synthetic alkyltetralins have proved toxic in laboratory studies. Thus, alkyltetralins should perhaps be amongst the targets for UCM bioremediation strategies. The slow degradation of several alkyltetralins by a microbial consortium has been reported previously; however, the bacteria involved remain unidentified and no single strain capable of alkyltetralin biodegradation has been isolated. The present project therefore aimed to enrich and identify bacterial consortia and single strains of bacteria from a naturally hydrocarbon-contaminated site (Whitley Bay, UK), which were capable of the degradation of two synthetic alkyltetralins (6-cyclohexyltetralin (CHT) and 1-(3’-methylbutyl)-7-cyclohexyltetralin (MBCHT)). Materials and methods  Bacteria were enriched from sediment collected from Whitley Bay, UK by culturing with CHT and MBCHT for a period of 4 months. Biodegradation experiments were then established and degradation of model compounds monitored by gas chromatography–mass spectrometry. Internal standards allowed the generation of quantitative data. 16S rRNA gene clone libraries were constructed from individual enrichments to allow assessment of microbial community structure. Selective media containing MBCHT were used to isolate single bacterial strains. These strains were then tested in liquid culture for their ability to degrade MBCHT. Results  The consortia obtained through enrichment culture were able to degrade 87% of CHT and 76% of MBCHT after only 46 days compared with abiotic controls. The 16S ribosomal RNA gene clone libraries of these bacteria were dominated by sequences of Rhodococcus spp. Using selective media, a strain of Rhodococcus was then isolated that was also able to biodegrade 63% of MBCHT in only 21 days. Discussion  The present report describes the isolation of a single bacterial strain able to degrade the resistant MBCHT. Although significant losses of MBCHT were observed, putative metabolites were not detectable. Rhodococcus sp. have been reported previously to be able to biodegrade a range of hydrocarbon compounds. Recommendations and perspectives  Due to their environmental persistence and toxicity, aromatic UCMs require bioremediation. The culturing and identification of such bacteria capable of rapid degradation of alkyltetralins may be an important step toward the development of bioremediation strategies for sites contaminated with toxic UCMs.     

食用仙人掌萎蔫气象条件分析

塑料大棚内种植的食用仙人掌在土壤墒情较好时也有萎蔫现象发生，通过试验观测和对仙人掌生理习性的分析，发现阴雨过后天气突然放晴温度急剧上升易使仙人掌发生萎蔫现象，并提出了田间管理的应对措施。     

三门峡水库库岸坍塌成因分析与防治措施研究

三门峡水库自1960年9月蓄水运行以来,库岸坍塌现象频繁发生,平均每年塌岸0.5～0.7亿m3.指出了造成库岸坍塌的原因主要是地质环境的影响以及水力条件的变化;不同的地形、地貌、地质结构和岩性特征,表现了不同的塌岸强度,其中黄土塬区为极强塌岸段,黄河Ⅱ级阶地为强烈塌岸段,黄河Ⅰ级阶地为中等强烈塌岸段;分析了引起库岸坍塌的主要水力条件有大气降水、地表水和地下水,并且不同水力条件及其变化特征,对库岸坍塌影响的方式和程度也不同;最后给出了防治库岸坍塌应采用标本兼治的原则,治标是指对塌岸进行必要的加固、支挡、衬砌等;治本就是根据引起塌岸的原因以及不同地质环境条件下的塌岸特征和水力条件,因地制宜,因害设防,从根本上进行综合治理.     

荔枝种子结构的扫描电镜观察

荔枝种子从果实中剥离出来后, 即使在室内条件下, 也极易失水干缩, 潮湿环境中又易发霉而腐烂。扫描电镜观察表明: 种皮上布满纹孔, 水分散失面积很大; 种脐部为疏松的海绵组织, 且营养丰富。据此, 生产上应对种子彻底清洗, 并保存于适当湿度的环境中, 以提高其发芽率。     

稀释介质种类对豆乳蛋白胶体粒子zeta电位测定效果的影响

蛋白粒子zeta电位是衡量豆乳体系稳定性的一个重要指标,而在电位分析前常采用稀释介质对豆乳进行预处理。为了确保zeta电位测定的准确性和科学性,必须选择合适的稀释介质。因此,该研究采用去离子水、豆乳超滤液两种稀释介质分别对豆乳进行稀释,并比较了这2种稀释介质对zeta电位、粒径分布、pH值以及电导率的影响。结果表明,若以去离子水为稀释介质,zeta电位的绝对值会随着稀释倍数的升高而显著增加（*P<0.05）,这主要是由于豆乳蛋白胶体粒子发生解聚导致粒径减小,而pH值的升高和电导率的降低则说明豆乳的离子强度显著降低。相比之下,选用豆乳超滤液稀释豆乳时,体系的 zeta 电位、粒径分布、pH值以及电导率都未随稀释倍数的增加而改变（*P>0.05）,说明此法能够较好地维持豆乳蛋白粒子的荷电稳定性。由此可知,豆乳超滤液可做为豆乳zeta电位测定的理想稀释介质。     

物联网安全及解决措施

物联网是一个集信息通信、数据交换、传感器技术与软件工程于一体的综合性产业,探讨和分析了物联网的结构体系与发展中遇到的安全问题。     

大豆连作障碍的研究进展

从生物学、微生物学和植物营养生理学的角度及诸多障碍因子等方面,综合评述和分析了国内外大豆连作研究的现状,阐述了目前国内外学者提出的各种应对连作问题的策略和技术措施,提出大豆连作障碍研究仍有待解决的问题和研究方向。