粗糙集理论在农业中的应用

主要提出一种基于粗糙集理论的属性约简算法,并将其应用在农业中。通过具体实例,证明该算法的正确性和有效性。同时,该算法在农业中具有一定的实用价值。     

农业大数据分类算法探讨与研究

农业生产过程中,产生大量的数据,将这些数据进行合理有效的管理和分类,发现其内在规律,为农业现代化发展提供科学依据和参考,帮助农业生产、经营、管理,实现大数据与农业有机融合。通过讨论贝叶斯、K最近邻分类算法、决策树等常用的几种分类算法的原理,结合具体案例,研究大数据分类在农业中的具体应用。     

面向农业监控的动态无线传感器网络路由算法

无线传感器网络在农业生产的信息采集、处理和远程控制等方面有广阔的应用前景,目前已有的路由算法存在不支持动态网络,或没有考虑移动式基站等问题.提出基于簇的动态的层次型路由算法,算法支持传感器节点和基站的移动性,采用时分多路访问和活动/睡眠机制,以资源丰富的驱动装置作为网关节点管理簇内移动,为农业生产提供更实用的监测方案,仿真结果表明,该算法具有较低的网络能耗.     

基于一种蚁群优化算法的农业WSN路由节能研究

事件驱动型的无线传感器网络在农业生产中进行信息采集时,针对节点能量均衡和局部网络控制,提出了基于簇的多路径蚁群路由算法(CBACO).算法根据局部网络节点分布情况以及自身能量情况,利用信息素能量更新模型,动态选择最优路径,降低节点间通信消耗.利用Matlab仿真表明该算法能有效减少节点能耗,延长网络生命期.     

数据融合算法在农业物联网信息采集中的研究与应用

对物联网技术在农业领域的应用研究进行了调查.结果显示,国内物联网技术在农业领域的应用一直处于示范阶段,仍然存在各种各样的问题.为解决物联网传统数据融合算法的低鲁棒性和数据冗余浪费等问题,在已有数据融合算法的基础上进行了算法优化,并根据农业具体生产环境和科研项目需求,在已有的数据融合算法的基础上提出了限幅滤波平均算法和品质因数法.两算法具有低复杂度和易于实现等特点,可以良好的支持前端采集单片机,使农业生产环境信息数据及时有效的提交到后台数据库中,为上层决策处理系统提供了良好的数据支持.     

数据挖掘技术在农作物灾害预测中的应用

结合农业数据的特点,提出了一种基于数据挖掘技术的粗集属性约简算法,并将其应用在农作物灾害预测中。通过具体实例证明了该算法的正确性和有效性,指出该算法在农作物灾害预测中具有一定的实用价值。     

基于空间洛伦兹曲线与基尼系数论荆州视角下的湖北农业生产专业化

近年来,农业专业化在湖北省的农业生产活动中呈显著趋势。荆州市是湖北省农业生产的重要基地,探寻湖北省农业生产专业化发展概况,从荆州角度来观察湖北省的农业专业化发展也就显得较为重要。从洛伦兹曲线和基尼系数的算法出发,揭示出洛伦兹曲线和基尼系数在衡量空间事物分布的意义,然后利用空间洛伦兹曲线和基尼系数分析湖北省的农业生产基尼系数,揭示出湖北省农业专业化的变化情况,同时结合荆州在湖北省农业生产排位的变化,分析出荆州在湖北农业专业化中的地位。在2000—2009年中,湖北省的主要农产品出现农业生产专业化的趋势,其空间基尼系数上升较快;荆州在农业专业化过程中处于领先地位,促进了荆州农业生产结构的优化、农业产值和农民收入的提高。     

农业知识问答系统句子相似度算法研究

在农业领域中,农业知识问答系统以其能接受自然语言检索和直接返回精确答案而成为一种新的信息检索技术。针对农业领域,提出了一种多重信息融合的句子相似度算法。该算法结合了句子的结构信息、词法信息和语义信息,同时考虑农业知识问答系统中问句的特征,使其更适合应用在农业特定领域中,并通过实验验证了算法的可行性和准确性。     

粒子群算法在农业水文学中的应用进展

优化问题一直是农业水文学研究的重要问题之一,而粒子群算法作为新型智能算法具有很好的寻优能力.介绍了粒子群算法的流程和步骤,以及各种改进后的粒子群算法,分析了粒子群算法在农业水资源优化配置、农田节水灌溉措施、农作物种植优化等农业水文学几个方面的应用现状.结果表明,粒子群算法在农业水文学中的应用范围有限;现有应用研究重视经济效益最大化,忽视社会生态效益;研究呈现碎片化的现象,未形成完整的学科理论体系;改进后的粒子群算法具有更好的寻优能力.指出粒子群算法与其他优化算法和技术结合将会为该算法在农业水文学中的发展开辟新的方向和道路,为农业水文学中科学问题的解决得出更好的优化结果.     

基于改进的SVM算法的耕地地力评价模型研究

为了提高农业管理水平,将计算机智能技术与农业技术相结合,提出基于改进的SVM算法建立标准农田地力等级的评价模型,在评价模型中利用频繁闭集挖掘算法获取特征向量集合,再利用SVM算法建立耕地地力评价模型。仿真结果表明:评价结果符合当地实际情况,并且与传统的评价模型相比,该模型对非线性特征值评价评价中精确度更高。     

基于自适应升温模拟退火算法的农业机器人全区域覆盖策略

目的 提出一种复杂农田环境下农业机器人全区域覆盖策略,以便合理规划农业机器人的工作遍历路径。方法 根据农田实际生产环境定义农业机器人复杂工作环境模型,并在此基础上建立一级分区与二级分区的概念。引入遗传算法变异操作的思想,建立基于贪婪机制的模拟退火算法优质可行解生成方法;建立解集多样性的概念,设计基于自适应升温的模拟退火算法改进方法,以此求解分区间的最佳遍历顺序问题。通过A*算法与八邻域搜索法相结合进行农业机器人跨区域衔接路径规划,依此,实现机器人覆盖全区域。结果 仿真结果表明,改进的模拟退火算法所规划的路径长度分别比传统遗传算法和模拟退火算法减少了14.7%和10.1%,收敛时的迭代次数分别减少9.8%和59.1%;农业机器人全区域覆盖仿真试验中遍历路径重复率为14.86%。高地隙喷药机器人现场遍历试验中,路径重复率为15.83%。结论 研究结果可为农业机器人在复杂农田环境中全遍历覆盖提供研究思路。     

两种干旱指数在天津农业干旱评估中的应用

从天津市农业生产特点出发,根据农业的需水和耗水规律,分别介绍降水指数和积分湿度指数等两种方法的算法及对天津农业评估结果。结果表明,评估结果与实况有较好的一致性,说明这两种指数评估方法有较好的农业指导意义。     

基于可持续发展的南疆区域农业肥料资源优化配置模型研究

[目的]建立基于可持续发展的南疆区域农业肥料资源优化配置模型。[方法]给出了区域农业肥料资源的优化配置结构,并在此基础上建立了区域农业肥料资源的优化配置模型;结合南疆阿克苏地区农业生产实际,在考虑种植面积约束、水资源总量约束和粮食生产安全约束的前提下,建立了南疆阿克苏地区农业肥料资源优化配置的实证模型,并采用计算机搜索算法,通过Lingo编程对该模型进行了求解。[结果]优化配置后产生的经济效益较配置前增加了近18亿,相对增量约为34.4%。[结论]该研究结果为实现南疆农业经济的可持续发展提供了理论依据。     

农产品追溯码的编码研究

 【目的】设计一种农产品追溯码,实现公众不需查询专业数据库便可获知企业信息的愿望。【方法】根据每个区位码唯一对应一个汉字的特点,采用区位码表示生产企业信息,针对码长增加的问题设计加密算法。【结果】追溯码由产品码、产地码、生产日期码、认证类型码等部分组成,其中产地码由行政区划码与企业名称相结合构成;通过进制转换、划分区段等编码算法对产地码、生产日期码进行加密转换,并将产地码、生产日期码中的区段标识码与认证类型码进行排列组合生产校验码后,34位的追溯码缩短为20位。【结论】本文设计出的20位追溯码长度较短,加密性较强,可以脱离数据库追溯出与生产企业和农产品相关的关键信息,在发生农产品质量安全问题时,能够快速准确地定位到企业以采取应急措施。     

自动导航拖拉机的农机具作业精度研究

针对自动导航拖拉机带农机具作业时农机具跟踪误差会被放大的问题，提出了1种能够提高农机具作业精度的拖拉机导航算法。采用路径跟踪误差最小的优化控制方法，研究拖拉机自动导航作业时引起机具误差大的因素及改进方法，设计具有农机具误差项的拖拉机模型预测控制算法，对该算法进行可行性试验及对比试验。试验结果表明采用带机具误差项的算法使农机具横向偏差平均降低了42.36%，横向偏差标准差平均降低了40.91%，航向角最大偏差平均降低了6.11%,航向角偏差标准差平均降低了31.04%。结果表明增加农机具误差项的模型预测控制算法能有效提升农机具的作业精度。     

基于可持续发展的南疆区域农业水资源优化配置模型研究

为了让农民合理利用现有土地,实现南疆区域农业水资源的高效合理利用,给出了区域农业水资源的优化配置模型,并结合南疆阿克苏地区农业生产实际,建立了南疆阿克苏地区农业水资源优化配置的实证模型。对该模型求解,采用计算机搜索算法,并结合lingo编程,在保证粮食绝对安全和相对安全（以75%为临界值）的前提下,求得优化配置后产生的经济效益相对于配置前分别增加了16.62亿和18.13亿,相对增量约为31.04%和33.86%,同时分别节水约为30.05%和29.37%,优化配置产生的效益极显著。最后给出了水资源合理利用的对策建议。     

细菌群体趋药性算法在农产品配送车辆调度中的应用

描述了农产品配送车辆调度中存在的问题,建立了带有时间窗口约束的多目标农产品配送车辆调度模型,提出基于细菌群体趋药性算法的求解方法,仿真结果表明,基于细菌体趋药性算法的结果优于遗传算法,为农产品配送车辆调度问题的解决提供了新思路。     

基于粗糙集的迭代阈值选择的玉米苗期背景分割算法研究

将粗糙集与阈值迭代算法相结合,提出了基于粗糙集的迭代阈值选择背景分割算法并将其运用在玉米苗期图像上。利用粗糙集的模糊性刻画目标与背景的边界,用阈值迭代法选取阈值进而实现背景分割。仿真试验结果表明:传统的阈值迭代算法的分割耗时为0.469 s,并且分割后图像存在大量的信息丢失;基于粗糙集的迭代阈值选择背景分割算法的分割耗时为0.374 s,分割图像清晰,能够快速、有效、准确的实现背景分割,并满足农业智能生产中实时性、高效性的要求。