采用全卷积神经网络与Stacking算法的湿地分类方法

高精度湿地制图对湿地生态保护与精细管理具有重要的支撑作用。针对传统湿地分类方法的精度不高和泛化能力弱等问题，提出了一种联合全卷积神经网路（fully convolutional neural network，FCN）与集成学习的湿地分类方法。首先利用全卷积神经网络（SegNet、UNet及RefineNet）对GF-6影像的语义特征进行提取与融合，然后利用Stacking集成算法对融合后的特征进行判别和分类。结果表明，联合全卷积神经网络与Stacking算法能有效提取湿地信息，总体分类精度为88.16%，Kappa系数为0.85。与联合全卷积神经网络与单一机器学习RF、SVM与kNN算法相比，该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了4.87%，5.31%和5.08%；与联合单一全卷积神经网络（RefineNet、SegNet、UNet）与Stacking算法下的湿地分类结果，该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了2.78%，4.48%与4.91%；该文方法一方面能通过卷积神经网络提取遥感影像深层的语义特征，另一方面通过集成学习根据各分类器的表征性能进行合理的选择并重组，从而提高分类精度及其泛化能力。该方法能为湿地信息提取及土地覆盖分类方法的研究提供参考。     

花龄期棉花虫害的电子鼻检测

棉花害虫具有隐蔽性、迁飞性和突发性特点，并且影响因素众多，棉花虫害准确地诊断是农业领域的难点问题。该研究以受到棉铃虫侵害的花铃期棉花为研究对象，采用电子鼻对不同处理的棉花挥发物进行检测。研究表明，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和聚类分析结果显示健康棉花释放的挥发物具有明显的昼夜节律性，健康棉花与虫害棉花差异性显著。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）对8个不同时间的4组虫害棉花处理进行分析，测试集判别总的正确率为73.4%，健康棉花对照组测试集判别正确率100%，误判样本出现在3个虫害处理之间。当不考虑时间因素建立虫害棉花统一的预测模型，RBFNN模型对健康棉花对照组的预测正确率均达到了100%，分析结果可以作为花铃期棉花是否遭受棉铃虫侵害的依据，说明电子鼻可以作为棉花虫害发生的有效监测手段，在农作物虫害监测领域具有潜在的应用价值。     

基于广义回归神经网络的灌溉系统首部多用户配水快速PID控制

针对多用户配水状态下灌区流量、压力需求变化范围大,传统流量、压力控制响应速度慢等问题,建立适用于多用户灌区配水的灌溉系统首部控制技术。该研究通过分析供水系统流量、压力调节方式,提出了流量、压力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合调节方法,建立以电动阀开度为流量控制量、变频器频率为压力控制量对流量和压力进行调控的灌溉首部控制系统。为了减少系统的调节时间,提高系统的运行效率,采用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)建立流量、压力和电动阀控制模拟量、变频器控制模拟量间的预测模型,形成神经网络PID控制模型(GRNN_PID),并进行模型精度和控制精度验证。GRNN训练结果显示,变频器控制模拟量的相对误差为0.11%～3.86%,电动阀控制模拟量相对误差为0.09%～5.74%,模型精度较高。使用3个调节过程模拟3个用户的需水行为对模型进行验证,结果表明,GRNN_PID模型3个过程的调节时间分别为11.6、10.7和7.2 s,PID模型3个过程的调节时间分别为31.7、29.6和16.9 s,GRNN_PID模型大幅减少了系统的调节时间,提高了系统的运行效率;分别计算了2种模型的控制精度,GRNN_PID调节方法和传统PID调节方法的稳态流量和压力误差都在1%以内,最大超调量为8%,控制精度较高但相差不大,表明GRNN是从策略上加速系统调节速度,其本身并没有对PID的参数进行调整,因此对系统的控制精度影响不大。研究可为灌溉系统流量压力快速控制提供参考。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

北京建设都市型现代农业的研究探索

近年来,在北京市委、市政府的正确领导下,深入贯彻落实科学发展观,将农业作为首都经济、社会、生态系统的重要组成部分和社会主义新农村建设的首要任务,积极开发农业多功能,挖掘农业新价值,对建设都市型现代农业进行了深入地研究和探索,取得初步成效。     

New Approaches to Modeling Methyl Jasmonate Effects on Pomegranate Quality during Postharvest Storage

Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm–artificial neural network (GA-ANN) models were used to predict the effect of methyl jasmonate (at three levels 0, 0.01, and 0.1 mM) and storage time (0, 14, 28, 42, 56, 70, and 84 days) on quality parameters and physiological changes of pomegranate fruits during storage. Methyl jasmonate reduced chilling injury and improved quality characteristics of pomegranates during postharvest storage. The GA-ANN and ANFIS were fed with two inputs of methyl jasmonate and storage time. The results showed that GA-ANN predictions agreed with experimental data and the GA-ANN with 14 neurons in one hidden layer can predict physiological changes and quality parameters of pomegranate (weight loss, pH, chilling injury index, ion leakage, ethylene, respiration, polyphenols, anthocyanins, and total antioxidant activity) with correlation coefficients equal to 0.87. The ANFIS model was trained by a hybrid method and agreement between experimental data and ANFIS predictions was significant (r = 0.90).     

浅谈河北地区城市道路绿化的发展——以河北张家口市为例

道路绿化是城市园林绿化的重要组成部分。本文通过笔者所在城市道路绿化发展的概述,总结分析了城市道路绿化发展的四个阶段,以及现今存在的问题和未来的发展方向。     

基于树莓派的代理机器人系统

为了弥补家庭服务从业人员的不足，解决中国的老龄化问题，本文提出了基于树莓派的代理机器人系统。该系统实现了对家居环境参数的采集，建立代理机器人与远程用户的连接，实现信息反馈和控制。     

论信息时代网络语言中的外来语

随着信息时代网络交流的日益普及,网络与语言结合,形成了一种全新的语言模式—网络语言。网络语言中一个突出的现象是大量外来语杂糅其中。通过分析网络语言中外来语的表现形式,探讨网络语言中外来语流行的原因,并提出如何正确看待这一现象。     

网络信息安全与防范探讨

网络在给人们工作、生活带来便捷的同时，也产生了一些消极影响。通过分析网络安全面临的挑战及其表现形式，从技术层面提出有效保护网络安全的有效途径。