北京新型农业经营主体经营模式发展思考——以两个新型农业经营主体为例

扬帆农场和D村农场是两个典型的新型农业经营主体,一个是"公司+家庭农场"的经营模式,一个是"集体经济+公司+农场"的经营模式.扬帆农场通过"个性定制""采摘体验"和"定点配送"的方式进行经营.D村农场则通过"一二三产融合"的集体经济发展模式,分工合作的部门设计,实现了现代农业的价值增值.通过案例分析发现,新型农业经营主体的经营要拓展农业多功能,创新"小而精"农业,加强管理,不断完善公司化经营模式等.政府要大力培育高素质农民,构建以农业科技、信息、人才为主的服务平台和体系.     

农业装备企业电子商务系统的设计研究

依据基于Internet电子商务BTOC模式，研究建立了农业装备企业的电子商务系统模型，从订货、订单确认和配送3个方面，成功设计了包括产品展示与订购、配送管理、库房管理、结算管理、退换货管理和分析统计6个子系统的农业装备电子商务应用系统。     

基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

“<Emphasis Type="Italic">Chasms</Emphasis>” in agrifood systems: rethinking how we can contribute

The reaction to conventional agriculture and food systems has generated a host of alternative social movements in the past several decades. Many progressive agrifood researchers have researched these movements, exploring their strengths, weaknesses, and failures. Most such research is abstracted from the movements themselves. This paper proposes a new way of self-organization that, while fulfilling traditional university demands on researchers, will provide research support for progressive agrifood movements by transcending the boundaries of disciplines and individual universities.

宏观模型在管网优化运行中的应用

介绍了宏观模型基本概念、在管网中的应用背景,分析了不同宏观模型的特点与适用条件以及各种模型自身存在的缺陷。阐述了不同类型的宏观模型在管网中的具体应用条件,提出了宏观模型在管网运用中亟待解决的问题。     

基于BP神经网络模型的商务型饭店微观选址研究——以重庆市为例

在文献分析和实证调查的基础上,归纳出影响商务饭店选址的7个影响因素的16个具体因子,引入BP神经网络,设计出基于BP神经网络的商务型饭店选址分析模型,通过样本学习和训练建立起稳定神经网络;并以重庆市为例进行了实证研究,认为BP神经网络模型在商务型饭店的选址评价中具有可行性和实用性.     

基于人工神经网络的金属切削刀具磨损的识别与控制

根据金属切削刀具磨损与切削力的关系，建立了基于人工神经网络的切削刀具磨损的识别与控制系统，初步实现了用人工神经网络对金属切削刀具磨损的动态识别与控制。     

东北管网腐蚀坑焊接补强技术要求

对东北管网钢级为Q345(φ720×8.9mm)的钢管试样进行了管道抢修腐蚀坑补强工艺试验,提出了可焊接的腐蚀坑最大允许深度、补板间最小距离、补板与环焊缝和螺旋焊缝的距离等技术要求。试验结果表明,低流速流体和流体压力对烧穿和硬度影响较小;在立焊位置发生烧穿的可能性比其它位置大,需要严格控制焊接热输入。     

Apple mealiness detection using fluorescence and self-organising maps

The chlorophyll fluorescence kinetics of ‘Jonagold’ and ‘Cox’ apples, stored under different conditions to induce mealiness, were measured. Three different storage conditions were considered causing three mealiness levels: not mealy, moderately and strongly mealy. Also destructive measurements of the texture (firmness, hardness, juice content and soluble solids content) were done. Classification into different mealiness levels based on the fluorescence measurements was more performant than a classification based on the destructive measurements. To estimate the mealiness level in a non-destructive way from the fluorescence features, a number of different classifiers were constructed. Quadratic discriminants and supervised and unsupervised neural networks were tested and compared. The self-organising map gives promising results when compared with the multi-layer perceptrons and quadratic discriminant analysis. The different advantages of the constructed classifiers suggest that fluorescence can be used in an automatic sorting line to assess certain types of mealiness.     

城市输配水管网水质变化模型及其数值方法

论述了水质在管网中变化的稳态和动态数学模型，分别给出了求解稳态模型的方法和用拉格朗日法求解动态模型的典型数值方法。