基于改进型神经网络的植物病虫害预警模型的构建

通过对植物病虫害预警模型相关原理和方法的研究,并结合粒子群算法对后向传播神经网络进行参数优选,构建了基于粒子群和神经网络混合算法的植物病虫害纽合预警模型。测试结果表明预警模型的构建有效且可行,为构建有效的预警平台应用提供了可行的模型结构。     

计算机辅助对成人英语教学的促进

通过对计算机辅助教学在党校研究生班次中的教学实践,对机辅教学在成人英语教学中的促进作用从三个方面进行表述,分别是:为学习者提供大量真实性语言材料、利用CAI在课堂上构建半自主学习环境、使语言中的文化教学更生动、形象、具体。     

土壤污染耦合模型的有限元模拟及参数反演

【目的】对污染物在土壤环境中的运移分布规律进行模拟,并对模型中的主要参数进行反演。【方法】以土壤中的硝酸盐氮和氨氮为研究对象,建立一维数学耦合模型,用建立的模型对不同时间和不同深度土壤的硝酸盐氮和氨氮含量变化进行分析,并给出其求解的有限元过程。在此基础上,采用微分进化算法对建立的一维耦合模型的多个参数进行反演。【结果】构建了土壤污染一维耦合模型,用该模型对不同时间和不同深度土壤的硝酸盐氮和氨氮含量变化进行分析,结果表明,污染物在土壤中的含量达到一定值后会趋于稳定或降低,说明污染物在土壤中先有一个积累过程,然后有一个释放过程。采用微分进化算法反演得到的一维耦合模型的主要参数值与真值较为接近。【结论】构建的一维耦合模型可以定量地研究污染物在土壤中的运移分布规律;遗传进化反演算法可为土壤水分运动及溶质运移数值模拟提供所需的基本参数。     

竹林造林智能信息咨询系统的研究

构建竹林造林智能信息咨询系统可以为竹林造林工作提供信息咨询.本研究对如何构建竹林造林智能信息咨询系统进行了探讨,分析了构建的方案和构建本系统采用的几种关键技术,分析了系统构成中的三个重要模型和一个重要算法,最后,形成一个弱原型以供相关的用户进行参考,并对弱原型进行了评价.     

CAI课件在高校食品化学教学中的应用

食品化学是食品科学与工程专业、食品质量与安全专业的一门重要的专业基础课。结合食品化学教学的实践,对CAI在食品化学教学中的应用、食品化学CAI课件开发的思路、食品化学CAI课件开发中应注意的问题进行了阐述,以期使CAI课件与食品化学教学能有机的结合,提高食品化学的教学效果和教学质量。     

基于鲜活农产品冷链物流配送的车辆路径优化研究

根据鲜活农产品易腐这个特殊性研究鲜活农产品在冷链物流中的配送管理问题,从鲜活农产品冷链物流配送商的角度出发,构建基于冷藏车能耗成本分析的冷链物流配送车辆路径优化模型,应用蚁群算法和MATLAB工具对算例进行求解和分析,结果表明构建基于冷藏车能耗成本分析的配送路径优化模型更适合冷链物流配送最优路径的选择.     

基于蜜蜂免疫进化算法的湖泊富营养化评价

为建立对多个指标皆适用的湖泊富营养化评价模型,在对各营养状态指标值进行规范变换的基础上构建一个对多项指标的规范值均适用的湖泊营养状态的对数型幂函数指数公式,并采用蜜蜂免疫进化算法对公式中的参数进行优化,获得湖泊营养状态的对数型幂函数普适指数公式。将普适公式应用于武汉东湖10个湖区的营养状态评价分析,其评价结果与用幂函数加和型指数公式的评价结果完全一致,并与实际相符合,表明蜜蜂免疫进化算法用于富营养化评价模型中的参数优化是可行的。     

基于蜜蜂免疫进化算法的湖泊富营养化评价

为建立对多个指标皆适用的湖泊富营养化评价模型,在对各营养状态指标值进行规范变换的基础上构建一个对多项指标的规范值均适用的湖泊营养状态的对数型幂函数指数公式,并采用蜜蜂免疫进化算法对公式中的参数进行优化,获得湖泊营养状态的对数型幂函数普适指数公式。将普适公式应用于武汉东湖10个湖区的营养状态评价分析,其评价结果与用幂函数加和型指数公式的评价结果完全一致,并与实际相符合,表明蜜蜂免疫进化算法用于富营养化评价模型中的参数优化是可行的。     

基于子结构的稻穗L系统模型模拟研究

通过对稻穗形态结构分析,在建立稻穗小穗、枝梗、穗轴几何结构模型的基础上,利用子结构算法对模型中的相似结构进行了优化,并结合L-系统建模机制构建了交互式L系-统稻穗模型,从而实现了对稻穗几何形态结构的模拟。仿真结果表明,该方法能较为快速、真实地模拟稻穗形态。     

基于不同滤波方法的机载激光雷达数据处理及表面模型构建

利用几种不同的滤波算法对黑龙江省凉水国家级自然保护区的点云数据进行处理,对比分析评价了各滤波算法在东北地区的滤波分类效果及对构建数字高程模型和数字表面模型的影响。指出了各算法的适用范围,并生成了高质量的数字表面模型产品———精确反映地形起伏的DEM和准确反映地物高程及形状信息的DSM。     

核回归在异构无线传感网节点定位中的应用

为了提高多跳定位在各项异性网络中的定位精度,使用核回归模型构建跳数与欧式距离的映射关系,将定位过程模型化为回归预测。提出的核回归定位算法(LE-KR)能有效避免网络的各向异性对定位精度造成的影响。仿真实验结果表明,相比于其他传统多跳定位算法,LE-KR算法在定位精度上有较大幅度提高。     

基于子结构的稻穗L系统模型模拟研究

由于稻穗形态结构较为复杂,为了降低其模型复杂度,快速实现稻穗形态结构模拟,提出了一种基于子结构算法的交互式L-系统稻穗建模方法。通过对稻穗形态结构分析,在建立稻穗小穗、枝梗、穗轴几何结构模型的基础上,利用子结构算法对模型中的相似结构进行优化,并结合L-系统建模机制构建交互式L-系统稻穗模型,实现了对稻穗几何形态结构的模拟。仿真结果表明,该方法能较为快速、真实地模拟稻穗形态,对其他作物的建模具有较好的参考价值。     

依据BP神经网络的机载LiDAR数据估算林分平均高

以东北虎豹国家公园范围内的针叶纯林为研究对象,结合2018年9月机载LiDAR点云数据和同步地面调查数据,提取半径为15 m的圆形采样尺度下的LiDAR点云特征变量为数据基础,采用BP神经网络算法、逐步回归法分别构建林分算术平均高模型和林分加权平均高模型,实现对林分平均高的估测.其中在利用BP神经网络算法构建模型时分别选择了贝叶斯正则化算法和L-M算法作为神经网络训练算法.结果表明:BP神经网络算法对数据具有更好地解释能力,其构建的林分平均高模型相关系数(R2)均在87％以上,高于逐步回归法构建的林分平均树高模型;林分加权平均高模型精度更高,用样地加权平均高作为实测值时,采用逐步回归算法、BP神经网络L-M算法、BP神经网络贝叶斯正则化算法构建的模型的检验样地数据的决定系数(R2)分别为0.858、0.919、0.908,树高估测精度(P)分别为88.6％、89.8％、91.2％,与以林分算术平均高作为实测值构建的估测模型相比,决定系数(R2)分别提升了4.9％、3.7％、3.4％,估测精度(P)分别提升了2.9％、2.4％、1.5％;BP神经网络的不同训练函数之间无明显性能差异,两种不同训练方法构建的林分平均高模型的决定系数R2及树高估测精度(P)略有差异,但整体相差较小.     

超媒体在计算机辅助教学软件开发中的应用技术探索

计算机辅助教学（CAI）使传统的教学模式，内容和形式，课堂教学结构以及教学思想和观念都发生了重大的变化，越来越多的专业人士从事着CAI软件 开发研制，文中对超媒体与超链接技术在计算机辅助教学中的应用，包括教学内容的组织结构设计、程序设计过程中的热点，系统导航机制及其系统功能等进行了探讨，对人们研究超媒体与CAI的结合具有参考意义。     

3D Studio MAX在机械设计CAI课件制作中的应用

在机械设计CAI课件制作中，三维模型及动画是主要的内容之一。论述了应用3DStudioMAX制作三维模型及动画的方法，并介绍了3DStudioMax中的放样变形命令在制作齿轮模型、层次及正反向运动关系在建立运动机构模型中的应用技巧。     

CAI课件在水产食品学教学中的应用研究

以水产食品学教学中的一些实验为研究对象,阐述了CAI课件与实验相结合的重要性,以及对水产食品学教学效果的影响,并对CAI系统中所采用的主要技术作简单的介绍。同时对CAI课件辅助教学的未来发展方向作了简单概括。     

基于VSURF-CA的小麦条锈病高光谱病情指数估测模型

【目的】条锈病对小麦生长和产量造成严重威胁,为确保有效防控,精准监测尤为关键。利用遥感技术构建小麦条锈病估测模型,能快速、准确地估测病情指数(DI),为精准防控提供技术支持。【方法】利用ASD光谱仪获取小麦不同生育期(抽穗期、灌浆期和成熟期)高光谱数据,采用随机森林变量选择(VSURF)方法结合相关性分析(CA)对原始光谱(OR)和一阶微分光谱(FD)进行特征波段筛选。使用随机森林(RF)对比不同数据集的特征波段建模结果,确定模型效果最佳的特征集。随后借助偏最小二乘回归(PLSR)、极致梯度提升(XGBoost)以及反向传播神经网络(BPNN),对比特征集在不同算法中的建模效果。通过对比建模效果,确定针对全生育期小麦条锈病病情指数的最佳估测模型。为了验证特征集在不同生育期中的效果,利用特征集在3个生育期重新构建模型,并对比模型效果。【结果】对不同数据集进行特征筛选,并使用RF构建条锈病DI估测模型,通过比较模型效果,确定VSURF-CA-FD特征集(绿光范围的537 nm以及近红外范围的821和846nm)在RF模型中的估测效果最好。采用RF算法构建的模型表现出优异的精度,R     

基于数据挖掘的农民工就业推荐系统构建

在深入分析数据挖掘理论与农民工的主要特征要素的基础上,运用决策树模型中的ID3算法,对样本进行整理、转换以及分类,构建基于数据挖掘的农民工就业的推荐系统,以从大量的信息中发现规律和知识,为企业提供高效、科学的方法招聘相关的技术人才。     

虚拟植物模型研究概况

虚拟植物模型应用L-system为基础,构建各种算法,用软件表现出植物在环境影响下的生长情况、内部物质成分等。本文主要对环境和植物相互影响的虚拟植物模型进行了概述。     

正向推理规则引擎中的Rete模式匹配算法研究

规则引擎技术是专家系统中的一种比较实用的技术，它的核心算法是Rete模式匹配算法。深入研究了被广泛应用于正向推理规则引擎中的Rete模式匹配算法，对Rete网络的构建和Rete算法的执行全过程进行了详细分析。