农业信息化建设中信息入户问题研究

农业信息化是国民经济信息化的重要组成部分,对农民致富具有重要的意义.为此,分析了我国农村信息化基础设施的现状和农业信息资源利用率较低的原因,提出了信息入户的一些解决方案,重点阐述了电话及手机短信在信息入户中的作用,并对农业信息化建设进行了深入的探讨.     

基于多维度特征和LightGBM的大闸蟹质量估算方法

大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种,其质量既是确定投喂量的重要依据,亦是评判其生长状况、品质等级的重要指标。为了准确估算蟹体质量,提出一种基于多维度特征和轻量梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的大闸蟹质量估算方法。首先通过相机获取蟹体图像,其次采用图像处理技术对图像进行分割以获取背甲图像,然后提取背甲二值图像的几何特征构成形状特征(Shape features,SF);提取不同颜色空间背甲图像的各通道分量值构成颜色特征(Color features,CF),并采用标定法计算特征值;最后采用基于LightGBM的方法预测大闸蟹质量。本文根据色泽表征其发育状况,提取背甲颜色特征与形状特征构成多维度特征,解决单一形状特征导致预测精度不高的问题;提取背甲轮廓比值作为形状特征,有效降低随机调整相机高度对特征值稳定性的影响;在真实数据集上进行预测,结果表明平均绝对误差(MAE)为2.751g,均方根误差(RMSE)为3.680g,决定系数R2为0.949。并与SF-LightGBM、SF3-LightGBM 、area-OLS、MF-BPNN和MF-SVM质量估算方法进行对比,本文方法的各评价指标的性能均有较大幅度提升,能够较准确地估算出大闸蟹蟹体质量。     

基于CHG-LDA的鱼类新鲜度无损检测方法

Quick and accurate assessment of fish freshness is of great significance for intelligent quality monitoring and ensuring the safety of consumers. In the current fish freshness evaluation method based on visual images, the study of fish gills needs to remove the gill cover, which is invasive to the fish body, and the analysis of other parts has a low evaluation accuracy. To solve the above problems, a fish freshness classification method based on color histogram & grey-level co-occurrence matrix-linear discriminant analysis (CHG-LDA) was proposed. Firstly, preprocessing operations such as labeling, image zooming and color space conversion were performed on the collected fish images. Secondly, the extracted color histogram features and grey-level co-occurrence matrix (GLCM) features were fused to constitute the features, and the feature dimension was reduced by LDA. Finally, K-nearest neighbor (KNN) algorithm was used to classify fish freshness. The CHG-LDA method proposed solved the problem of poor classification performance caused by the low quality of the extracted fish image features. The experiment was carried out on a real crucian data set, and the index values of precision, recall, F1-score and accuracy were all 1. Compared with color histogram features, color moment, GLCM features, etc., this method improved the performance of each evaluation index on KNN, RF, ANN, and LightGBM classifiers. Among them, the evaluation time of KNN was the best, which was 0.01s. Experimental results showed that this method can achieve accurate and non-destructive evaluation of fish freshness, and it was feasible for actual production monitoring.     

基于TCP/IP和移动网的货运信息系统的设计与实现

在分析货运信息处理业务流程的基础上，设计了公路货运信息发布系统。该系统借助于Internet。以TCP／IP和移动通信为基础，实现了异地信息的实时收集及传递，信息的发布可以通过电话、传真、Internet和手机。系统通过短消息网关将互联网和移动网连接起来实现信息资源的共享，为货运信息处理提供了一个新的解决方法，也是国内较早将移动短消息服务应用于货运信息系统的项目之一。实际应用结果表明，系统运行良好，满足设计要求。     

基于支持向量机的中文农业文本分类技术研究

高效地组织、分类信息,是提供个性化农业信息推荐服务的基础。根据农业文本信息特点,提出了一种基于线性支持向量机(Support vector machine,SVM)的中文农业文本分类模型,首先构建农业行业分类关键词库,通过特征词选择和权重计算,构建分类器模型,实现信息的自动分类。实验选取了1 071个测试文档,并按照种植业、林业、畜牧业、渔业进行分类。结果表明,分类准确率为96.5%,召回率为96.4%。实验结果高于贝叶斯、决策树、KNN、SMO等分类算法,将该模型应用于农业物联网行业信息综合服务平台,运行结果表明,该方法能够实现中文农业文本信息的自动分类,响应时间满足系统要求。     

基于农业网络信息分类的热词自动提取方法

热词提取对于监控和分析农业舆情具有重要意义,目前已有一定研究基础,但仍存在针对性差等问题,无法满足农业领域不同产业用户群的个性化需求,为此,提出一种基于农业网络信息分类的热词自动提取方法。首先采用多标记分类算法对文本语料进行分类,按分类类别构建语料库,然后采用基于信息熵的方法对每个类别分别提取热词候选词,最后采用基于时间变化的方法进行候选词热度计算,根据候选词热度排序结果得到热词。本文抽取农业网站上的15 354条文本进行实验,结果表明,热词提取准确率达到0.9以上,能够较高质量地提取农业热词,为不同农业用户群体发现和分析产业热点提供帮助。     

基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法

物联网技术已广泛应用在畜禽养殖中,针对畜禽养殖物联网中数据异常实时检测以及多源感知数据融合的需求,该文提出了一种畜禽养殖物联网数据融合模型。首先对传感器采集到的原始数据进行一致性检测,确保数据准确性;其次针对来自同类型传感器的多源同构数据,采用基于改进型支持度函数的加权算法进行数据融合处理,提高融合数据准确度;最后根据畜禽养殖物联网编码规则和数据组织格式,对畜禽养殖过程中的异构感知数据进行统一描述并转换为标准数据格式,为数据分析和应用提供数据基础。该文采用实际生产中的生猪养殖物联网数据进行试验,结果表明:在数据一致性检测阶段,异常数据检测率为96.67%,保证了数据质量;在多源同构数据融合计算中,该文提出的改进型支持度函数与高斯型、新型2种支持度函数相比融合方差最小,为0.192 5,能够有效提高数据融合准确度,满足畜禽养殖物联网数据分析要求。     

玉米病虫害诊治本体构建技术研究

针对现有农业病虫害专家系统领域知识共享和重用困难、症状输入严重影响准确率等问题,研究了基于领域知识、推理知识和任务知识的本体构建技术。同时,提出了基于分词、改进的词义消歧算法、同位词消歧及BNF范式形式化等自然语言处理步骤将症状描述训练集转化为本体形式,从而使专家系统引入本体技术,并利用其优势极大地改进了系统的健壮性及准确率。     

无公害农产品认证模型构建研究与系统结构

针对无公害农产品认证业务流程的复杂性,设计并实现了基于工作流的无公害农产品监管系统.采用Petri 网技术构建无公害农产品认证业务的工作流模型,并通过模型化简和矩阵遍历相结合的算法对模型的合理性进行了验证.模型化简算法降低了矩阵遍历算法中遍历的维数,矩阵遍历算法弥补了复杂模型无法彻底化简的问题,两种算法相互作用提高了算法的效率和验证的准确性.结论表明,利用 Petri 网和改进的模型验证算法可以对无公害农产品认证业务模型进行构建和优化设计.     

谈基于市场需求的计算机人才培养

目前,我国计算机市场中缺乏大量的专业人才,可是,近几年计算机及其相关专业毕业生的就业率却逐年下降.据统计,毕业于计算机专业且从事计算机行业的人数仅占60%.造成这种现象的根本原因在于培养人才的高等院校不了解计算机市场真正需要什么样的人才,专业发展方向的定位、教学课程的设置以及教学内容的安排都与市场需求脱节.学校应该在这些方面进行改革,将计算机人才的培养与市场需求接轨,学校和市场共同合作,共同打造合格的计算机人才,为我国的信息化建设、为我国的计算机产业的发展作出贡献.