保定地区几个早熟苹果品种(系)生长观察

为筛选适宜保定地区栽植的早熟苹果品种,以嫁接在SH40中间砧上的不同早熟苹果品种(系)为试材,测定了不同品种(系)早熟苹果树体生长发育指标和果实品质。结果表明:除嘎啦早熟变异外,其他供试品种(系)树体生长较好,3年生时Xu2-7、Xu3-2树高330.0~352.5 cm,4年生时为394.0~417.5 cm,Xu3-2、藤牧1号、信浓红4年生为336.5~381.0 cm。4年生时,干径以Xu2-5最大;短枝、中枝、叶丛枝均以Xu2-5最多,长枝以Xu2-7最多,总枝量以Xu2-5最多;藤牧1号短枝所占比例最高(57.4%)。应用模糊综合评判法得出Xu2-5、Xu2-7、信浓红、藤牧1号果实品质较高。     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。     

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).     

低纬高原山区暖冬年与冷冬年油菜品种稳定性和适应性对比分析

为有效评价并推荐丰产性、稳产性和适应性好的山地油菜品种在低纬高原山区推广应用,采用灰色关联度、AMMI模型和模糊聚类等分析方法,对玉溪市典型的暖冬年(2012年)与冷冬年(2015年)4个不同海拔试点的7个参试油菜品种进行稳定性和适应性对比分析。结果表明:(1)暖冬年和冷冬年主要气象因子与油菜产量的关联度有明显差异;(2)AMMI模型中暖冬年的基因、基因与环境互作两者方差分量均显著高于冷冬年,而环境方差分量则明显低于冷冬年;(3)基因型与环境间的互作对暖冬年与冷冬年的主要农艺性状影响存在较大差异。低纬高原山区应主推‘云花油早熟1号’、‘花油6号’、‘玉红油1号’和‘花油5号’等优质油菜品种。     

LM-BP神经网络水质评价模型应用研究——以新乡市卫河为例

介绍了LM-BP神经网络模型的原理及算法和模型的优点。针对实际水质评价问题,利用随机内插方法在地表水环境质量分级标准阈值间生成训练样本和检验样本,建立了新乡市卫河地面水环境质量综合评价的LM-BP神经网络模型,将模型应用于卫河2011年3月份、9月份的水质评价,并与单因子评价法、模糊综合评价法进行了比较分析。实验结果表明该模型设计合理,泛化能力强,收敛速度快,算法稳定,推导严谨,有较充分的理论依据,应用于水质评价具有其合理性、实用性和有效性,适用于作深入的水环境质量分析。     

基于模糊控制的水肥药一体化系统研究

为了提高目前水肥药一体化系统的自动化程度,设计了一种智能水肥药一体化系统;针对系统混肥精度不高的问题,设计了适用于营养液混合的模糊控制器,并利用Lab VIEW完成整个系统应用软件的开发。该系统不但能够实现独立灌溉、灌溉施肥一体化、灌溉施药一体化及水肥药一体化,而且还具备控制指令输入、系统工作监控和系统信息查询的功能。     

区域农业水资源恢复力可变模糊评价模型

区域农业水资源系统是与自然及人类活动紧密联系的复杂适应系统,不断与周围环境发生物质、能量和信息因素方面的交换和作用。以黑龙江省农垦红兴隆管理局12个农场为研究基点,运用主成分-相关分析法筛选评价指标,构建农业水资源恢复力评价指标体系,采用CRITIC法确定指标权重,结合可变模糊模型评价方法对其农业水资源系统恢复力进行评价,并利用ArcGIS技术对其进行分区,结果表明:双鸭山、八五三、北兴和八五二农场的农业水资源恢复力为Ⅱ级,饶河、二九一、五九七、红旗岭、友谊、江川、宝山和曙光的农业水资源恢复力为Ⅲ级。研究成果揭示了当地农业水资源系统力恢复情况,为农业水资源系统恢复力研究提供了一种新的研究模式。     

梳脱式联合收割机脱粒与输送装置模糊控制系统

建立了梳脱式联合收割机脱粒与输送装置的动力学模型，应用Fuzzytoo1box设计了模糊控制器。当作物属性变化等因素而引起该装置的工作负荷发生较大变化时，模糊控制器能够对机组前进速度傲出相应的调整，使被控量迅速恢复到设定值附近，且能保持稳定，有利于发挥机器的最大的工作潜能，提高机器的可靠性，降低机器故障率。     

Fuzzy Submatroids

The structure and properties of fuzzy matroids are investigated further. By generalizing the idea of fuzzy subgraph and fuzzy subspace to fuzzy matroid, some smaller fuzzy matroids are derived from a fuzzy matroid M in the different ways. Moreover, the properties of these new fuzzy matroids are studied, and the relationships among them are also presented.     

Two-level Fuzzy Method for Evaluation of the Supplier''s System in Automobile Industry

This paper analyses the importance of the suppliers' evaluation in automobile industry. Based the conception of system, all the corporations' suppliers are regarded as an integer. On condition that the corporation has evaluated the single supplier's performance, the model for evaluate the performance of supplier's system is established, the performance by two-level fuzzy method is evaluated. Finally, the method sets with an example as the illustration.