基于贝叶斯网络的小麦条锈病预测研究

[目的]在地理信息系统GIS的平台上,将不确定性推理方法——贝叶斯网络引入病害预测,基于关键气象因子（温度、降水、湿度、日照）构建一个用于预测小麦条锈病发生概率的贝叶斯网络模型.[方法]采用预测日前7d的气象数据预测自预测日起7d内的条锈病发病概率,并对我国小麦条锈病重要流行区域——甘肃省东南部地区2010 ～ 2012年病害发生情况进行预测.[结果]模型在返青期至乳熟期输出的病害发生概率与实际调查结果吻合度分别为62.92％、63.18％、79.48％、94.75％,能够较客观地反映病害发生的时间规律和空间分布特点.[结论]该研究表明将贝叶斯网络和GIS分析结合在较大的空间范围内利用关键气象因子进行小麦条锈病短期预测是一种可行的途径.     

葡萄病害智能诊断网络模型的比较

以选择构建葡萄病害智能诊断系统的最适算法为目的,考查了3种神经网络模型：BP、RBF、GRNN,并以12种葡萄主要病害为研究样本,用3种网络模型分别构建了诊断系统,然后通过样本进行训练与仿真,比较各网络模型的稳定性和准确度。提出以GRNN作为病害诊断的最适模型,其诊断准确率为96％,为整个辅助决策系统的开发奠定了良好的基础。     

辽宁葡萄霜霉病流行动态及防控对策

以葡萄霜霉病[Plasmopara viticola(Berk et Curt.)Burl.de Toni]为监测对象,对辽宁省5个葡萄主栽地区的霜霉病流行情况进行了系统监测。结果表明,葡萄霜霉病的发生逐年加重,其中2016年该病害成灾严重。针对葡萄霜霉病流行特点,结合病害监测情况,分析了未来葡萄霜霉病的发生趋势和防控对策,为该病的流行预测及防治决策提供借鉴参考。     

预测水稻螟虫发生趋势的径向基函数人工神经网络模型及其与BP网络的比较

文章采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的平均气温、最低气温、日照时间和降雨量．建立了预测虫害发生程度的RBF神经网络预测系统。系统通过实例证实了预测的准确性,并且与常用的BP网络进行了比较。RBF网络和BP网络通过对训练样本的仿真,可明显看出RBF网络比BP网络更为精确。通过程序记时显示RBF网络用时1．2030s．比BP网络训练所需的时间要短的多．因此RBF神经网络具有很好的实用价值。     

云南省水稻白叶枯病BP神经网络测报技术研究

 人工神经网络对复杂非线性问题映射能力强,能提高预测的准确度,为水稻白叶枯病害的防治工作提供指导。因此,本研究基于水稻白叶枯病害发生、危害与温度、湿度、降雨等气象因素相关的特点,利用人工神经网络建立云南省勐海县和石屏县水稻白叶枯病害BP神经网络预测模型,预测病害的发生程度。经实例验证,BP神经网络预测模型预测准确度达到80%以上,较逐步回归模型高。研究表明在勐海、石屏建立水稻白叶枯BP网络预测模型是可行的,并具有较高预测准确度,对防治工作有较高应用价值。     

卷烟劲头的BP神经网络模型预测

[目的]科学地评价卷烟配方中劲头的大小,通过建立BP神经网络模型预测卷烟劲头。[方法]以烟叶游离烟碱百分含量、总烟碱百分含量、结合态烟碱百分含量、游离烟碱占总烟碱比率和水浸液p H作为BP神经网络的输入,感官劲头作为输出,网络训练前对输入指标作归一化处理,然后通过训练样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,得到卷烟劲头的网络预测模型,最后用训练好的网络模型对检验样本数据进行预测。[结果]卷烟配方中劲头大小的预测值与实际值相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。[结论]建立了卷烟劲头的BP神经网络预测模型,该模型对于预测卷烟劲头具有指导意义。     

吐鲁番地区及北疆部分地区葡萄常见病害种类及发生现状

[目的]了解葡萄病害在现有防治水平下的发生情况,分析病害发生原因,为进一步强化病害防控工作提供依据.[方法]采用定点调查、田间普查及病原形态鉴定的方法,对吐鲁番及北疆部分地区葡萄在现有防治水平下的病害发生情况进行调查.[结果]当前吐鲁番及北疆部分地区葡萄上发生的主要病害有霜霉病、白粉病、毛毡病、葡萄酸腐病、根癌病、房枯病、黑痘病、褐纹病等传染性病害,及冻害、药害和缺素症等非传染性病害;其中,葡萄毛毡病,房枯病、白粉病为常发性,普发性病害,在各地多个主栽品种上都有发生;霜霉病在北疆调查各地是主要病害而在吐鲁番地区很少发生;葡萄酸腐病和葡萄褐纹病现已成为吐鲁番的葡萄上发生的主要病害.[结论]葡萄多种主要病害在上述地区仍有发生,多数病害通过规范化种植和积极的防控管理得到有效控制,但仍有少数病害如霜霉病、毛毡病、酸腐病在一些地区发生较重.     

酿酒葡萄赤霞珠避雨栽培研究

[目的]降低雨水对酿酒葡萄生长的影响,提高酿酒葡萄品质。[方法]2011—2012年在赤霞珠葡萄上开展避雨栽培试验,研究避雨栽培对赤霞珠葡萄病害发生与果实品质的影响。[结果]避雨栽培能够有效降低赤霞珠霜霉病、灰霉病等病害的发生;在葡萄生长后期降雨较多的年份,避雨栽培可确保葡萄顺利通过成熟期;在葡萄生长后期降雨较少的年份,避雨栽培赤霞珠果实可溶性固形物、还原糖、有机酸等指标相比露地栽培差异不明显;在同等酿造条件下,避雨栽培赤霞珠酿造的葡萄酒在口感、色泽等方面明显优于露地栽培。[结论]避雨栽培能够有效降低雨水对酿酒葡萄生长的影响。     

基于BP神经网络的葡萄病害诊断系统研究

我国种植葡萄已经有两千多年的历史,葡萄病害严重影响了葡萄产品的产量和质量,葡萄病害的诊断对我国葡萄产业的发展具有重大意义。通过对葡萄病害知识和专家经验的研究,并将神经网络技术与计算机技术相结合,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型。以葡萄的发病部位、病斑形状、病斑颜色和主要症状为诊断参数输入,以病害名为输出,以诊断依据为训练样本。实验结果表明,该网络能够获得满意的诊断结果。采用MVC设计模式,利用JSP、Javabean、JDBC等技术,开发了基于WEB的葡萄病害诊断系统,实现了在线葡萄病害诊断的过程。     

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。     

基于遗传算法优化BP神经网络的小球藻生长模型的建立与应用

[目的]探讨用遗传算法优化BP神经网络对小球藻生长模型的建立与应用。[方法]使用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并使用该网络模型,以小球藻培养时间和残余葡萄糖为输入,菌体光密度值（OD680）为输出,对小球藻在500 L多功能生物反应器中的生长情况进行了建模,还探讨了该模型的应用情况。[结果]经过遗传算法优化的BP神经网络,其泛化值的误差平方和比BP神经网络的小,因而预测值更加接近实际值。t检验表明,所建立的模型是可信的。验证表明,该模型具有良好的拟合度,能够很好地描述在500 L多功能生物反应器中培养的小球藻的生物量（OD680）与残余葡萄糖和培养时间之间的关系。[结论]所建立的模型可用于试验结果的预测,对小球藻的培养控制具有指导意义。     

基于MATLAB神经网络的温室草皮腾发量预测研究

[目的]明确基于MATLAB的BP神经网络预测温室草皮腾发量的可行性。[方法]在9月温室实测气象资料的基础上,对温室内的平均气温、相对湿度、光照强度和草皮日腾发量(ET)进行回归分析,建立了BP网络ET预报模型(BP-ET)。[结果]气温、光照强度与草皮腾发量呈显著正相关(P<0.05),相对湿度与草皮腾发量呈显著负相关(P<0.05)。BP神经网络模型具有极高的拟合精度,9月资料检验预报模型的平均相对误差为5.58%,模拟与检验均有很高的拟合精度。BP网络可以用于草皮日腾发量的预测,是对传统草皮日腾发量计算的补充。[结论]该研究为气象数据缺测条件下温室草皮日腾发量的估算提供了新思路。     

BP神经网络模型在烟草烘烤过程中叶温变化预测中的应用

【目的】建立合适的BP神经网络模型,了解散叶烘烤过程中一系列烘烤因素对叶温变化的影响,为烤烟烘烤调制过程中叶温变化研究提供参考。【方法】运用叶温测定仪和温湿度自控仪记录烘烤过程中干球温度、湿球温度、相对湿度及干球温度与叶温的差值,并将此4项指标作为输入变量,叶温作为输出变量,建立一个拓扑结构为4—4-1的BP神经网络模型。【结果】所建立的BP神经网络模型模拟结果很快收敛,预测结果的绝对误差与相对误差小,预测所用的20组数据中相对误差〉1％的有8组数据,相对误差〉2％的有2组数据,相对误差〈1％的有12组数据。【结论】所建立的BP神经网络模型在对烟叶烘烤过程中叶温变化的预测效果较好。     

浦江县褐飞虱预测预报模型选择与优化

[目的]探讨更适用于现阶段的褐飞虱预测预报模型。[方法]利用浦江县2001—2016年褐飞虱的观测数据和气象数据,采用传统的逐步回归方法和BP神经网络方法,分别建立了褐飞虱发生高峰期预测预报模型。[结果]逐步回归预测模型选用的建模因子为5月上旬最高温、9月上旬湿度和6月下旬雨量,模型的预测准确率不高;BP神经网络预测模型的建模因子为始见日后40 d的平均温、最高温、最低温、雨量、湿度,模型的预测准确率达99.22%。[结论]该研究结果为今后褐飞虱预测预报模型的选择提供了参考。     

一种基于BPNN的智能巡检异常预测模型的研究

在传统网络巡检方法中,网络异常发现主要基于单一参数进行阈值触发,误报率较高,效率低.为了高效准确地发现网络异常,提出了一种基于BPNN的网络异常预测模型.首先对采集系统采集的数据进行特征提取和初始化处理;然后,将初始化后的数据作为神经网络样本进行训练,根据误差阈值调整网络参数,确定网络结构;最后,在Matlab环境下进行仿真实验,将提出的BP神经网络模型用于网络异常预测,结果表明本文提出的方法对网络异常预测有较高的预测率.     

植物病虫害BP神经网络预测系统的研制与应用

以 Delphi3.0为开发工具 ,建立了植物病虫害 BP神经网络预测系统 ,阐述了 BP神经网络的基本原理和预测系统的制作过程 ,并以陕西汉中地区小麦条锈病流行程度的预测为例说明了其应用。结果表明 ,该系统的预测结果与实际发生程度高度吻合     

葡萄种质资源ISSR-PCR反应体系的建立与优化

【目的】建立并优化葡萄种质资源稳定的ISSR—PCR体系,为葡萄种质资源研究和种质创新奠定基础。【方法】以新疆22个葡萄种质资源叶片为材料,采用改良CTAB法提取葡萄基因组DNA,并利用单因素法对影响ISSR反应体系中的各个影响因子进行优化。【结果】优化的最佳ISSR—PCR反应体系为：模板DNA30ng,dNTPs0．3mmol／L,引物0．5μmol／L,Taq DNA聚合酶1．0U,反应体系为25．0μL。【结论】优化了新疆葡萄种质资源ISSR-PCR反应体系中的各个影响因子,利用该体系能够扩增获得清晰、稳定的条带,可以用于葡萄种质资源遗传多样性分析。     

微型集雨系统对旱坡地上葡萄产量的影响

[目的]分析微型集雨系统在旱坡地应用的可行性。[方法]基于阜新地区的降雨概率分析确定微型集雨系统的面积,并估算葡萄产量,研究微型集雨系统对旱坡地葡萄产量的影响。[结果]采用较小的集雨面积可以增加单位面积上葡萄种植的株数,既增加了土地的覆盖面积和使用率,也增加了葡萄产量。不设微型集雨系统的葡萄产量为7079kg/hm2,当微型集雨系统面积为9m2时,估算的葡萄产量为9100kg/hm2,比不设微型集雨系统的增产29%。[结论]微型集雨系统比较适合在干旱半干旱地区应用,最好的葡萄树微型集雨系统面积为9m2。     

葡萄枝屑栽培毛木耳配方筛选试验

【目的】以葡萄枝屑为主料,筛选出适合毛木耳栽培的培养基配方,为葡萄种植业废弃物资源化利用及开拓食用菌栽培原料应用范围提供科学依据。【方法】以不同比例的葡萄枝屑为主要原料,甘蔗渣、米糠等为辅料配制成3个培养基配方,以常规配方为对照,通过袋栽方式栽培毛木耳,比较不同葡萄枝屑添加比例对毛木耳菌丝生长和生物学效率的影响。【结果】不同葡萄枝屑添加比例培养基对毛木耳菌丝生长及生物学效率的影响不同,其中毛木耳平均产量以配方1（葡萄枝粉72%、甘蔗渣18%、米糠7%、石灰2%、石膏1%）最高,生物学效率达60.9%,其次为配方2（葡萄枝粉54%、甘蔗渣36%、米糠7%、石灰2%、石膏1%）,生物学效率为53.3%,且菌丝生长旺盛、前端整齐、洁白浓密、粗壮有力。【结论】经主辅料合理搭配,以葡萄枝屑作为主料栽培毛木耳完全可行。生产中毛木耳栽培的培养基配方以葡萄枝粉54%～72%、甘蔗渣18%～36%、米糠7%、石灰2%、石膏1%较好,毛木耳菌丝长势旺、洁白、粗壮,生物转化率较高。     

酿酒葡萄白腐病的发生与气象条件的关系

[目的]研究河北昌黎地区酿酒葡萄白腐病分生孢子发生与气象条件的关系。[方法]于2007年在酿酒葡萄生育期（4~11月）进行逐日3次定时（08：00、14：00、20：00）观测,观察项目包括分生孢子数及温度、降水、相对湿度、日照时数、风速等气象要素。由于白腐病主要危害果实,因此记录酿酒葡萄果粒发病情况,发生标准分为始发期、盛发期和持续期3个阶段。[结果]酿酒葡萄白腐病分生孢子发生与温度、湿度、降雨量、风速等气象要素有密切关系,降雨量和田间湿度的变化对病菌的影响最大。该病菌在昌黎地区生长的适宜温度为24~28℃,最适温度为25℃左右,28℃以上时不利于孢子萌发。[结论]根据白腐病发生气象指标,结合中期天气预报,可提前预防并有效控制酿酒葡萄白腐病的发生。