基于多叉树遍历算法的玉米病害检索诊断系统

在搜集整理大量玉米病害资料和实际调查的基础上,利用My SQL系统数据库和PHP语言编程设计了集玉米病害信息管理、信息检索、病害诊断等功能于一体的玉米病害检索诊断系统。该系统以面向对象的设计思路,基于多叉树遍历算法进行玉米病害推理诊断,极大地降低了用户的输入负担,提高了病害推理诊断速度,降低出错概率。系统突出强调算法的优化处理,分析并优化了数据库的"时-空"效率,提高数据处理速度并且降低数据占用空间,同时注重在线数据的安全性。     

复杂背景下植物叶部病害识别系统的设计

针对传统的经验定性诊断作物病害时间长且准确率低等问题,设计了基于复杂背景的植物叶部病害识别系统。该系统以图像处理技术为主要手段,以复杂背景下的黄瓜病害为主要研究对象,嵌入了叶片分割模块、病斑图像分割模块、图像特征提取模块及病害模式识别模块等,可及时、准确地识别植物各类叶部病害,有效弥补了人工识别植物病害所导致的各种缺陷和不足之处,提高了识别的精度和效率,具有一定的实用价值。     

防止鱼类寄生虫产生抗药性的措施

近年来,鱼类寄生虫的抗药性问题日益严重,使得常规抗病虫害的方法已经难以获得满意的效果,致使淡水养殖业蒙受经济损失。针对鱼类寄生虫的耐药问题,我们要及时地转变思路,通过最大限度地减少病害发生、科学合理施药、重视轮换用药以及注重联合用药等途径扭转这一问题,提高对于各种鱼类寄生虫病害的防控能力,以推动我国淡水养殖业的长远发展。     

深度学习在作物病害图像识别方面应用的研究进展

在作物生产管理过程中,正确及时地诊断作物所患病害非常关键。基于深度学习的图像识别为作物病害自动快速诊断提供了新途径。相比传统图像识别所用的模式识别方法,深度学习网络模型能自行提取特征且能够由低维特征抽象出高维特征,取得更好的学习效果。系统梳理了深度学习在图像自动化识别方面的发展历程,介绍了浅层神经网络的相关概念,阐述了深度学习与之相比具有的优势,并简述了深度学习的重要图像识别算法——卷积神经网络。作物病害图像识别由单作物单病害、单作物多病害和多作物多病害的识别三部分组成,在分析讨论深度学习这三方面的研究现状以及目前该领域面临的困难与挑战的基础上,提出了未来可能突破的难点和研究重点。     

基于WEB的水产养殖病害诊断专家系统

为解决水产养殖中的病害问题,采用TFIDF加权算法和动态规划的设计理念,结合余弦相似度模型,设计并实现了基于WEB的水产养殖病害诊断专家系统。该系统包括专家诊断模块、查询模块、浏览模块和专家在线更新模块,能自动对用户输入症状进行关键词提取并通过TFIDF算法加权,然后采用余弦相似度模型公式计算,得出输入文本与知识库中每篇文档的相似度,最后把相似度高的前3个疾病及其治疗方案作为诊断结果反馈给用户。经实验验证,该系统可以快速地对用户输入的病害症状进行正确诊断,可用于水产养殖生产实践中。     

青海省2020年水产养殖病害监测分析

为及时了解和掌握我省冷水性鱼类病害发生和流行情况,在2020年1月-12月期间,对全省冷水鱼养殖重点地区的1市、7县、18个养殖场,27.276 hm~2养殖水面的虹鳟进行病害监测,并分析了冷水性鱼类病害发生的原因,提出了控制病害的相应措施和建议。     

基于颜色特征的茄子病害图像检索方法

为克服当前蔬菜病害诊断专家系统依靠文字提供信息的不准确性,提出一种基于颜色特征的茄子病害图像检索方法。详细分析茄子病害图像的颜色特征,在符合人眼视觉特征的HIS颜色空间上进行图像预处理。提取图像的均值、方差、偏度、峰度、能量作为检索特征值,构建图像特征矩阵。利用高斯归一化方法进行归一化处理后,采用欧式距离进行相似性度量。在Visual C＋ ＋6．0开发环境下,采用C＋＋编程开发了基于颜色特征的茄子病图像检索系统。结果表明,基于颜色特征的茄子病害图像检索方法的查准率为65％,查全率为83％,识别效果较好。将该算法应用于茄子病害诊断专家系统,将大大提高系统的鲁棒性,能够满足病害诊断的要求。     

基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建

【目的】构建基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台。【方法】将客观计算与专家经验相结合,分别对病害症状的重要性及其模糊描述进行分析量化。建立模糊BP神经网络通用诊断模型用于诊断推理,引入附加动量法和自适应学习速率法对传统BP算法进行改进。采用面向对象的方法,运用Java语言开发病害动态诊断平台,并以葡萄病害诊断为例,对平台功能及性能进行测试。【结果】基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建成功,其对葡萄病害的诊断结果与专一的葡萄病害诊断专家系统诊断结果一致,且神经网络的训练速度显著提高。【结论】构建的基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台,适用于多种作物的病害诊断,克服了完全依靠专家经验的主观性,诊断效率高,具有较高的实用性、通用性和灵活性。     

基于Android平台的水稻病害智能诊断关键技术研究

针对手机客户端上传图片缓慢、损耗数据流量、图像检索和处理能力有限等问题,提出客户端对病害图像进行实时采集和压缩并上传、远程服务端识别并返回结果的方法,阐述了系统实现过程中的一些关键技术(如JPEG图像压缩技术、Open CV图像识别处理技术等),且基于Android平台构建了水稻病害智能诊断平台。结果表明,该系统能及时、准确地鉴别病害种类,提供准确的诊断信息和防治方法,同时还能解决客户端图像处理能力低下、图像上传缓慢等问题,具有较强的实用性。     

基于改进YOLOF的葡萄叶片黑腐病检测方法研究

葡萄在生长过程中易感染各种病害，导致产量和品质下降，对病害的准确识别是防治病害的基础和关键。本文提出了一种基于YOLOF的改进算法，将EfficientNet网络应用于YOLOF算法的主干网络，对葡萄叶片黑腐病病害进行检测。结果表明：改进后的算法识别黑腐病病害的准确率达89.4%，较原YOLOF算法提升了3.1个百分点，为检测葡萄叶部病害提供了一种新的思路。     

鱼用基因工程疫苗研究进展

疫苗是目前控制鱼类病害最经济有效的方式。免疫学及生物工程的迅速发展极大地促进了鱼类基因工程疫苗的研究。基因工程疫苗克服了传统疫苗的一些缺陷和不足，显示出巨大的应用前景，已成为国内外水产养殖业的研究热点，近年对鱼用基因工程疫苗的研究已取得较大进展，但鱼用基因工程疫苗在研究和应用过程中也面临着急需解决的若干问题。     

鱼类血细胞研究进展

鱼类血细胞研究对于系统了解其免疫系统的应答机制及鱼类疾病的防控具有重要意义。从血细胞发生、发育及分化、功能及研究方法 4个方面综述了鱼类血细胞研究进展,并对其今后的研究方向进行了展望。     

基于模糊专家系统的鱼疾病诊断方法

为实现鱼疾病的快速高效诊断,根据鱼疾病的模糊特性,建立多层次的知识库,并采用正向推理和反向推理相结合的模糊推理机。该系统采用Visual Basic6.0进行编程,在Windows2000平台上运行,其友好的人机交互操作界面,使鱼病诊断更为容易、形象、直观。     

鲤病毒性疾病发生与防控的研究进展

鲤（Cyprinus carpio L.）是我国重要的水产养殖品种之一,但随着养殖密度和养殖规模的不断扩大,其养殖生态系统受到不同程度破坏,各类疾病频繁暴发,其中又以病毒性疾病的影响范围最广、死亡率最高,已成为制约鲤养殖产业可持续健康发展的瓶颈问题。文章通过综述鲤春病毒血症（Spring viraemia of carp,SVC）、锦鲤疱疹病毒病（Koi herpesvirus disease,KHVD）、鲤病毒性浮肿病（Viral edema of carp disease,VEC）和鲤痘疮病毒病（Carp pox disease,CPD）等病毒性疾病的病原生物学、发生机理、流行特点及其防控策略,发现鲤病毒性疾病仍存在诸多问题亟待深入研究,包括KHV可感染多种鲤科近缘鱼类,但为何只发展成为病毒携带者而不发病;养殖水温是否是决定病毒感染的关键因素;病毒可通过哪些途径逃避免疫监视而进入鱼体;在不同感染阶段病毒的传播方式是否存在差异等。此外,由于目前尚缺乏高效的防控方法,加强检疫和免疫防控仍是防控鲤病毒性疾病的主要手段。因此,今后要继续加强对病毒致病机理和传染途径的研究,研发新型口服疫苗载体及传送系统,并基于RNAi技术研制能有效防治病毒性疾病的药物,以确保我国鲤养殖产业的健康可持续发展。     

北京市水产养殖主要鱼类病毒病防控技术措施

北京地区水产养殖鱼类中发生病毒病的比例呈逐年上升的趋势。因病毒独特的生物特性及鱼类特定的水生环境特点,使得鱼类病毒病在预防与治疗方面存在很大的难度,所以防控工作非常重要。概述鱼类病毒病发病的主要特点,对病原种类及北京地区需要重点防控的疾病进行了归纳,提出鱼类病毒病应采用的主要防控技术措施,以防止北京地区养殖鱼类病毒病的蔓延流行。     

Fish species classification by color,texture and multi-class support vector machine using computer vision

Remote diagnose of fish diseases for farmers is unrealized in China, but use of mobile phones and remote analysis based on image processing can be feasible due to the widespread use of mobile phones with camera features in rural areas. This paper presents a novel method of classifying species of fish based on color and texture features and using a multi-class support vector machine (MSVM). Fish images were acquired and sent by smartphone, and the method utilized was comprised of the following stages. Color and texture subimages of fish skin were obtained from original images. Color features, statistical texture features and wavelet-based texture features of the color and texture subimages were extracted, and six groups of feature vectors were composed. LIBSVM software was tested using leave-one-out cross validation to find the best group for classification in feature selection procedure. Two multi-class support vector machines based on a one-against-one algorithm were constructed for classification. The feature selection results showed that the Bior4.4 wavelet filter in HSV color space achieved greater accuracy than the other feature groups. The classification results indicate that only the DAGMSVM meets the requirement of time efficiency for the system. The results of this study suggest that the best classification model for fish species recognition is composed of a wavelet domain feature extractor with Bior4.4 wavelet filter in HSV color space and a one-against-one algorithm based DAGMSVM classifier.     

2016—2020年太湖鱼类群落结构变化及对太湖水环境的响应

基于2016-2020年太湖10个鱼类采样站位和33个水环境站点监测数据,分析研究了近年来太湖鱼类群落结构变化及其对水环境的响应。调查结果表明,2020年共在太湖调查发现鱼类55种,主要优势种为刀鲚、鲫、鲤,相对重要性指数分别为9219.28、1698.78和1075.27。太湖87.9%的鱼类全长在200mm以下,88.2%的鱼类体重在50g以下。2016年以来,共在太湖发现鱼类67种,太湖水环境总体保持稳定,但鱼类群落结构发生了较大变化,优势种发生明显改变。统计结果表明,近年来太湖鱼类群落结构多样性指数与主要水环境指标之间无显著相关性,太湖外排水量、人工增殖放流对太湖鱼类群落结构具有重要影响。需结合太湖水环境状况建立太湖鱼类精细化捕捞方案及鲢鳙鱼增殖放流方案,引导太湖鱼类群落结构恢复并最大程度挖掘太湖鲢鳙鱼控藻潜力。     

我国淡水鱼类寄生虫的研究概述

鱼类寄生虫病是目前水产养殖中发病率最高的疾病,因此深入研究鱼类寄生虫的种类及其及所致危害等对于预防和控制鱼类寄生虫病具有重要意义.文章对我国淡水鱼类寄生虫病的种类、防治方法进行了简单的归纳总结,又从肉眼观察、显微镜观察和分子免疫学等3个方面对鱼类寄生虫病的相关研究进展进行了介绍,并对该领域未来前景进行了展望.     

试析水产养殖中有效强化鱼病 防治工作的策略

我国水产养殖在规模上持续扩张,随之而来的是养殖水产品特别是鱼类疾病的发生频 率上升、相应的严重程度增强,这也是困扰多数水产养殖专业户的一个问题,很大程度上降低了 养殖鱼类的生存率和产量,水产养殖业的进一步良性发展受到严重的限制。基于以上分析,出 于促进水产养殖业的进一步良性发展、提高鱼类存活水平以及产量考虑,本文在详细解析当前 水产养殖用药问题的基础上提出更合理的鱼类疾病防治的措施和方法,以为从事水产养殖的专 业人员提供经验借鉴。     

基于电子鼻的鱼类新鲜度检测系统设计

针对鱼类新鲜度检测的实际需求,提出基于电子鼻系统的鱼类新鲜度检测方案,对其关键技术及系统构架进行了研究.在研究电子鼻气体传感器阵列及其工作原理的基础上,通过分析检测系统功能需求,利用STC12C5A单片机结合气味传感器采集鱼类新鲜度气味信号,上传至数据分析处理系统,最终通过模式识别实现气体组成分析.测试结果表明,利用电子鼻系统可以快速、简便、准确地检测鱼类新鲜度,可应用于鱼类的物流和仓储等领域.