软总线技术在智能化物流仓储信息系统的应用

基于软总线技术设计了一种交互适配器和协议转换方式,适用于多异构网络、多交互系统的智能化仓储物流信息系统的数据交互平台.将仓储系统、销售系统、资产识别系统、物流系统等相关系统有机结合在一起,实现了多系统的信息交互、数据共享、功能复用.     

基于NoSQL数据库的农田物联网云存储系统设计与实现

为了解决农田物联网大量图像、视频和传感器等结构化和非结构化数据实时处理与写入问题,该文基于分布式存储与NoSQL(NotOnlySQL)技术,结合农田物联网数据特征,利用HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和HBase(Hadoop Database)存储非结构化和结构化数据,基于Redis缓存服务,设计了三层物联网数据云存储框架,实现了海量农田物联网数据存储中的业务处理、事务处理、图片打包与索引、负载均衡等关键技术。面对复杂业务下的事务数据一致性,该文采用基于HLock的乐观锁机制,实现了HBase对强事务性的支持,经过与传统MySQL集群事务对比测试,当数据量级在500万时,数据读取效率提升达35.75%。为了提高农田物联网中大量的小图片和小文件处理效率,基于图片打包合并策略,利用SequenceFile技术实现物联图片的快速索引读写技术,与原生HDFS存储效率相比,读写效率提升30%以上。该研究可以为海量农业物联网数据的存储和管理提供技术参考和理论支撑。     

河南农业循环经济发展评价研究

运用BPEIR模型及Delphi法建立了农业循环经济发展评价指标体系,并通过层次分析法,对1990—2008年河南农业循环经济发展水平进行综合评价。结果表明:1990—2008年河南农业循环经济整体水平逐年上升,资源减量投入和资源环境安全是河南农业循环经济发展的主要制约因素。最后提出了推进河南农业循环经济发展的政策建议。     

马铃薯受马铃薯甲虫危害后冠层光谱特征的初步研究

使用美国ASD野外便携式光谱仪测量马铃薯受马铃薯甲虫危害后冠层光谱反射率,进行光谱微分、相关分析,得出结论：在750～975 nm范围内,受害后的马铃薯与健康的马铃薯相比冠层光谱反射率下降,红边斜率降低。选择了马铃薯受害后的敏感波段为736～920 nm。     

悬铃木AFLP分子标记技术体系的建立

采用改进的CTAB方法,从悬铃木叶片中提取基因组DNA,所得DNA样品的A260/A280值为1.7～1.9,琼脂糖凝胶电泳主带清晰、DNA纯度高、较少降解、不含酶反应抑制剂,可被MseⅠ和PstⅠ两种限制性内切酶完全酶切,从20对引物中筛选出6对带型分布均匀、多态性高且分辨能力强的引物,分别为: M74P50,M89P57,M74P26,M36P16,M80P66,M23P66.通过酶切连接、预扩增、选择性扩增、银染等试验过程,成功建立了悬铃木AP反应体系,得到了清晰的指纹图谱,试验结果重复性好.     

农作物种质资源本体构建研究

本体是一种能够有效提高农作物种质资源整合、共享和利用效率的组织方式。在分析传统本体构建方法的基础上,结合中国农作物种质资源自身的特点,提出结构化数据与非结构化数据相结合的半自动化本体构建方法。该方法首先基于面向对象的思想从关系数据库中抽取概念及其关系建立初始本体;然后从非结构化的网站数据中提取概念,并利用在线字典WordNet和网络百科全书Wikipedia丰富概念的语义,完善初始本体。使用本体构建工具Protégé构建了农作物种质资源本体模型。实验表明,该方法既充分利用了数据库中的资源,又考虑了非结构化数据的补充作用,减少了构建成本,本体更加完善。探讨了本体进化的途径,指出了本研究的优点和局限性。     

基于村干部视角的烟叶生产稳定发展调查分析

文章基于乡村干部的角度,依据豫中烟区(许昌、平顶山和漯河)376份调查问卷,对烟叶生产的稳定发展进行了实证分析。结果表明:在目前政策、技术水平下,制约烟叶生产稳定发展的原因主要表现在收购价格偏低、基础设施落后、劳动强度大、机会成本高、烟叶病虫害多、比较效益不明显、收入不稳定等。在此基础上,提出了实现烟叶生产稳定发展的对策建议,如加大生产基础设施建设投入,制定合理的收购价格和生产补贴,加快科技创新步伐,搞好土地流转,加强对收购的监督和管理,建立风险救助机制等。     

基于烟农视角的烟叶生产稳定发展调查与分析

文章依据豫中烟区(许昌、平顶山和漯河)1 920份调查问卷,从烟农的角度对烟叶生产稳定发展进行了实证分析。结果表明:与种植其他作物比较,种烟收入相对较高,收入比较稳定,烟农对种植技术比较熟悉,对烟草部门的服务基本满意,但同时也存在制约烟叶生产稳定发展的因素,主要表现在烟农年龄大、文化程度低,基础设施薄弱,风险救助滞后,户均种植规模小,品种抗病能力差,煤炭价格上涨过快等,在此基础上提出了促进烟叶生产稳定发展的对策建议。     

基于农业生产条件的河南粮食产量组合模型研究

通过对1990～2007年河南粮食产量的分析,在影响粮食产量的诸多因素中选出农业生产条件等8个主要影响因素。基于粮食生产系统的复杂性,建立偏最小二乘回归与BP神经网络耦合模型。偏最小二乘法通过对自变量中的信息进行组合和提取,有效克服变量之间的多重相关性问题,实现了对高维数据的降维处理,同时降低了神经网络的输入维数,提高了网络的学习效率和稳健性,从而充分利用了2类现代建模方法的优点。结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测精度都比较理想。     

集成学习技术在农业中的应用

阐述了集成学习技术的基本思想和具体算法,分析了集成学习技术在农业领域中的应用。实验表明,集成学习技术可以有效地提高农业数据的分类精度。