面向ESI研究前沿数据的学科领域自动分类方法——以农业领域为例

在现有ESI数据库学科分类体系中,如何高效地从内容层面对其研究前沿数据进行特定学科领域的标引与分类,是当前基于ESI数据深入开展领域研究前沿挖掘与分析研究的关键。为解决这一问题,提出了一种面向ESI研究前沿数据的学科领域自动分类方法,该方法借用了期刊学科分类思想,考虑了学科领域核心论文的贡献度及影响度两方面因素,并以农业领域为例开展了实证分析。分析结果表明,研究前沿自动分类方法具有较高的类目识别度及实用性,有助于科研工作者进行有效的研究前沿挖掘分析,帮助科研管理者和政策制定者制定科技战略发展规划,推进前沿科技创新。     

作物生产辅助决策专家系统模型研究

在综合运用分类分析和聚类分析等数据挖掘方法的基础上,提出一种智能农业专家系统构建模式,并给出了一种领域内数据筛选算法,以提高知识获取的自动化程度,探索部分解决基于规则推理的传统农业专家系统中知识获取的瓶颈问题。     

基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计

提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计算法.该方法首先从训练样本中自动获取分类规则,构成模糊神经网络的初始网络结构,然后采用基于禁忌搜索和梯度下降法的混合算法同时优化模糊神经网络的结构和参数.使用IRIS数据集对所提出的方法进行性能测试,结果表明该方法能使用较少的分类规则获得很好的分类效果.     

农业领域本体自适应学习建模研究

在总结现有的本体理论与本体学习技术的基础上,建立了一套本体学习的自适应机制,通过获取农业数据源变化信息、本体服务的需求,以及对已构建本体的评估,提出基于多Agent的农业领域本体自适应学习理论与模型,实现对农业领域本体学习规则的实时自动调整,提升农业本体构建的动态适应性及优化能力,对大规模构建农业领域本体研究具有一定的实际意义。     

基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计

提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计算法．该方法首先从训练样本中自动获取分类规则,构成模糊神经网络的初始网络结构,然后采用基于禁忌搜索和梯度下降法的混合算法同时优化模糊神经网络的结构和参数．使用IRIS数据集对所提出的方法进行性能测试,结果表明该方法能使用较少的分类规则获得很好的分类效果．     

基于实测数据的作物三维信息获取与重建方法研究进展

作物三维信息获取与重建是农业信息化领域的关键问题,基于实测数据的信息获取与重建方式是该研究领域的热点方向。按三维信息获取原理及工作方式进行分类,并就每类方法的基本原理和应用进行了介绍和探讨。同时针对作物建模精度评价问题,将现有评价方法归纳成2类分别进行了阐述。最后从方法融合、多参数反演、工作模式和工作范围四个方面探讨了基于实测数据作物三维信息获取与重建方法的发展动向。     

农业知识本体构建方法

本体是一种促使知识重用、知识共享和建模的模型.本文首先介绍了建立农业知识库的必要性,如何构建农业知识本体体系,以及如何构建农业知识领域本体和获取农业知识方法.本文还分析了农业知识在分类时可能造成的不一致性,并给出了相关算法.     

基于自动阈值选取的旱地信息提取方法

我国是农业大国,快速、准确获取旱地信息可为农业监测、灾害识别、发展规划等提供重要的基础数据。为提高农业信息提取效率,本研究基于自动阈值,提出一种针对我国北方旱地光谱特征的旱地提取方法。该方法基于归一化建筑指数(NDBI),通过直方图双峰法确定初步分割阈值;针对灰度直方图中正态拟合后的旱地信息,使用波峰分离度指标和适用条件以确定精确的分割阈值。该方法成功应用于4个研究区的26景Landsat8 OLI影像,分类精度优于常用的监督分类法、非监督分类法及面向对象分类法,可以实现自动、准确的旱地分布信息提取。     

农业Web信息获取系统的研究与设计

互联网有着浩瀚的信息.如何高效、准确获取想要的信息是一个重要的问题,本文将信息获取技术分两个部分来进行,即资源发现模块和信息抽取模块,并基于此构建了一个信息自动获取平台.对于资源发现模块,主要在如何能够从广度和深度两个方面去发现资源提出了一种新的搜索算法,同时利用了多Agent技术实现了分布式的资源发现.对于信息抽取模块,提出了一种新的抽取规则表示方法,提高了在信息抽取过程中规则的适应性.     

基于遥感和GIS的区域生态环境分类研究

本文以石羊河流域为例,研究了基于卫星遥感数据与数字高程模型的区域生态环境分类方法.其研究机理是:利用遥感技术获取相关生态环境专题信息,运用GIS空间分析技术自动生成流域范围的生态环境边界,形成了一种科学的区域生态环境分类方法.     

基于框架语义学的二语词汇习得

本文通过将语义框架引入二语词汇习得中,分析了二语词汇习得的两个阶段,并针对不同阶段提出了不同的学习策略。学习者可以通过对语义框架的区分、重构和新建,全面准确把握词义,提高词汇习得水平。     

二语词汇习得的体验性分析

二语词汇习得与语言体验性具有内在的关联性。词汇习得是基于感知体验的,它是一个基于体验的心理计算过程。因此,二语词汇习得是学习者大脑心智对相关词汇知识（包括二语词汇的语义、句法、形态信息）进行体验的结果。     

隐喻能力与词汇习得的关联性刍议

隐喻是人类理解与把握世界的认知方式。隐喻能力的熟练掌握是学习者学习词汇的重要标志。隐喻能力与词汇习得彼此之间是相互制约、相互促进的。隐喻能力越强，词汇的习得就越容易；反之，词汇的习得就越困难。     

国外网络农业科学数据的分类与查找方法研究

论述农业科学数据在科学研究和农业领域的重要性,介绍农业科学数据的基本概念和作用,以及拥有农业科学数据的机构分类。并介绍查找和获取国外网络农业科学数据的方法,主要包括搜索引擎法、链接法、文献分类法、使用导航网站、使用政府网站、倒拨皮法等,对每种方法进行详细介绍,并给出了相应的具体实例进行说明。     

“投入量假设”在词汇附带习得中的应用研究

"词汇附带习得"是指非刻意的学习,或在学习者的主要目的不在词汇学习而是在完成其他学习任务的情况下无意识习得了词汇。"投入量假设"是Laufer和Hu lstijn提出的,并以此作为衡量学习任务对词汇附带习得作用的标准。不同的学习任务对词汇习得的不同影响是由学习者对词汇进行不同的认知加工程度造成的。"投入量假设"虽对促进二语词汇附带习得的教学有重要的指导作用,但其假设的量化指标需进一步修正。     

文理科大学生英语词汇记忆策略培训研究

基于O′Malley＆Chamot的词汇记忆策略分类,以显性和课堂融入相结合的方式对114名福建农林大学2008级文理科大学生进行为期一学年的英语词汇记忆策略培训,旨在研究策略培训效果并对比文理科大学生词汇记忆策略培训效果的差异。研究结果表明：英语词汇记忆策略培训能提高文理科大学生的策略意识,为他们提供更多有效地记忆词汇的方法,扩大他们记忆策略的选择范围,提高他们的词汇水平。策略培训后想象策略和分类策略仍然不常被使用。文理科大学生在反复策略、联想策略、构词策略、分类策略、上下文记忆策略以及词汇水平提高程度上都存在显著差异,其诱因是不同的认知风格和学习动机。     

基于纹理南疆红枣外观品质应用研究

红枣分级技术主要依靠人工分级,造成了生产效率低下,分级精度低。随着无损检测技术发展,利用计算机技术实现红枣的自动分级,已成为较优的红枣分级方法。以南疆红枣外部品质特征为研究对象,应用MATLAB的数字图像处理技术,寻求红枣外部品质特征参数的采集以及分级方法。采用灰度化对红枣图像作预处理以及图像的特征提取,结果表明,该方法可以实现红枣外部特征参数的采集,进而实现南疆红枣的纹理分级,具有实际应用价值,且对今后逐步实现基于机器视觉的红枣外观品质综合分级研究具有指导意义。     

专业化分级散叶收购对烤烟等级质量的影响

通过对传统收购模式和散叶收购模式的分析,结果表明,成立专业化的分级队伍,采用专业化分级散叶收购模式,有效解决了传统烟叶收购分级耗工费时、效率低、等级合格率不高等问题,提高了烟叶等级质量,达到了烟叶分级减工降本、提质增效的目的,有利于农商交接和工商交接的顺利进行,满足卷烟工业个性化需求。     

网络环境下的农业信息标准化探究

在当前网络环境下,为解决农业信息化过程中出现的信息分散、信息孤岛和信息质量差等问题,文章通过对网络农业信息的采集加工、组织分类和质量管理3个方面标准化的探讨和研究,对农业信息资源共享困难、信息建设缺乏统一标准和相关从业人员标准化意识薄弱等问题作出相应的建议,以期为提高农业信息资源的利用效率做出参考。