生物技术在动物营养中的应用

生物技术的发展和应用已渗逢到生命科学的各个领域，生物技术应用于动物营养将极大促进动物营养学的发展。作者从基因工程、细胞工程、酶工程和微生物工程等4个方面来综述生物技术在动物营养中的应用现状。     

海南芒果寒害保险合同费率厘定与修正研究

利用海南岛1990—2010年的芒果产量数据和1961—2010年的气象数据,计算了芒果的寒害减产历史序列,应用极值理论构建了产量风险分布模型,依此对各市(县)纯保险费率进行了厘定。并根据寒害的气象风险与产量风险区划成果,通过聚类分析得到区域风险系数,对纯保险费率进行修正,确定了不同免赔额下海南各市(县)芒果寒害保险的纯保险费率。结果表明:不同免赔额下白沙、琼中、五指山和澄迈的纯保险费率最高,说明其寒害风险最高,儋州、临高、屯昌的纯保险费率次之,风险也较高,这与气象指标统计的寒害风险基本一致,说明中部和西北部的芒果种植受寒害影响较大,适合采用高免赔额的费率标准。本研究中纯保险费率是根据气象资料计算而得的,避免了因采用产量资料出现资料短而不稳定的问题,可以有效的防止逆向选择和道德风险,有利于其他热带水果气象指数保险产品设计的借鉴,并使更多的农户参与到保险中来。     

威信农业机械维修网点建设对策

文章结合威信县农机维修网点的发展现状,分析威信县农机维修网点在发展中存在的问题,提出促进威信县农机维修网点建设的发展建议。     

工程造价专业调研思考与启示

工程造价是在建筑工程管理专业基础上发展起来的新兴学科,由于其就业面广、市场需求量大、薪酬高等优势发展迅速。我校于2014年开设工程造价专科专业,在收集大量资料基础上,针对应用型人才培养模式、＂双师＂型教师培养等问题,确定5所办学效果好、特色鲜明的高职院校进行调研。本文在此基础上,总结了我院开设工程造价专业应思考的问题,并提出了几点建议。     

贵州省农机专业合作社现状及发展建议

近年来,随着《中华人民共和国农民专业合作社法》的颁布和农机购置补贴力度的不断加大,贵州省农机专业合作社得到了较快发展。现有的农机专业合作社较好地解决了农机规模化作业与小农户分散经营的矛盾,有利于资源的合理配置和减轻农户劳动强度,解放了大量的农村劳动力,有效地增加了农民的收入。为此,通过对贵州省农机专业合作社的基本情况、发展特点、在农业生产中所发挥的作用及存在的问题等方面进行了较为广泛与深入的阐述,提出贵州省农机专业合作社建设中的若干建议,供相关部门参考。     

城市农业公园的内涵、模式及路径

城市农业公园是一种将城市元素与农业元素有机结合的融入城乡一体化发展理念的集生态、绿色、人文、产业等特征于一体的以农业为主题的城市公园。阐述了城市农业公园的内涵特征及其功能价值和城市农业公园的发展模式及其路径选择，并在此基础上，结合铜仁市的山水自然特征及其农业产业发展特色，从经验借鉴和实践研究层面对铜仁市城市农业公园的发展进行战略思考和总体设计。以铜仁市郊区的和平乡、坝黄镇、挞扒洞村以及松桃正大乡为例对以铜仁市城市农业公园建设为切入点打造铜仁生态旅游城市提出了具体的发展构想。     

信息化、社会网络与农户农资购买渠道选择——基于公司直销与农资零售店的比较

农户购买农资时面临多样化的购买渠道,而信息化与社会网络是影响农户农资购买渠道选择的重要因素。本文利用陕西、甘肃、山东和云南四省农户调研数据,比较了公司直销与农资零售店两种购买渠道的差异,运用二元 Logit 模型和中介效应模型,分析信息化与社会网络对农户农资购买渠道选择的影响。结果表明,农户选择公司直销与农资零售店的比例分别为10.1%和89.9%,即大多数农户选择农资零售店购买农资。信息利用对农户选择公司直销渠道具有显著正向影响;从亲戚和朋友两个维度测量社会网络,发现宗族型社会网络对农户选择公司直销渠道产生了正向影响,朋友圈型社会网络影响不显著;农户农资市场信息认知在信息利用促进农户选择公司直销渠道中发挥部分中介效应。因此,政府应加强农村信息基础设施建设,培养农户信息利用能力。公共信息供给过程中扩大宣传对象群体,促使信息在农户社会网络中有效扩散传播。建设农资企业与农户间有效的信息交流平台,打破信息壁垒,从而帮助农户改进农资购买决策。     

GIS技术在农业信息化中的应用

气候、资源和水土等地理信息是农业发展的重要影响因素,通过GIS技术分析复杂多变的地理信息,可以进行有效的信息管理、分辨和测试。阐述了GIS技术的概念及其在农业信息化中的应用,并对GIS技术发展前景进行了展望。     

基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。