关于国外农业网站信息的研究

对国外农业网站进行了整体调研,以随机抽取的40个国外农业网站为样本,对网站进行了分类总结,分析了典型网站中的内容、现状和问题,对农业网站发展前景进行了展望。     

金融危机背景下大学生思想的新特点与德育对策分析

为提高金融危机背景下高校思想政治教育工作的针对性和实效性,研究了金融危机背景下大学生思想的新特点：政治取向正确,但信心不足;关注心理健康,但就业心理压力大;职业目标选择更加理性,但职业理想世俗化。在此基础上,提出了金融危机背景下加强大学生德育工作的对策。     

基于TM影像纹理与光谱特征的红树林生物量估算

为研究红树林生物量的遥感估算方法,提取了广西和海南红树林TM遥感影像的光谱及纹理特征,结合地面调查所得126个样地生物量数据,进行多元逐步回归分析。结果表明,建立的生物量估算模型通过相关检验,可以高效、快速地进行红树林生物量的估测。     

收获期花椒的力学特性与形态特征测定与分析

我国花椒的收获主要以人工收获为主。随着社会的发展,花椒市场需求不断扩大,迫切需要解决花椒收获效率低下的问题。因此,花椒收获机械化已成为椒农的心声,研究分析收获期花椒的力学特性可以为花椒收获机械的设计者提供必须的基础理论数据。因花椒在品种、气候条件、土壤及其他方面的差异,其力学特性会有较大的差别。为此,通过陕西省韩城市收获期花椒的实验室测定,采用图像解析和数理统计方法对收获期花椒的力学特性进行分析,得出了花椒主要几何特性指标值的变化区间,并统计分析了花椒果实与果柄及果柄与树枝之间的分离力以及花椒果实的颜色特征,为花椒的收获和加工机器系统的开发提供科学依据。     

基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别

果实识别是自动化采摘系统中的重要环节，能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别，本文采集了果实生长期苹果树图像，并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性，尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性，论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理，去除枝干等背景，得到仅剩果实和叶片的图像。然后，分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合，建立了绿色苹果随机森林识别模型，并使用像素模板验证数据集，对模型进行预测试验，正确率为90%。最后，选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象，使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓，平均识别正确率为88%。结果表明，该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性，能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。     

基于转向特性曲线的拖拉机前轴改进设计

针对轮式拖拉机转向系统的关键问题,对比、分析拖拉机前轴转向的2种布置方式的转向特性曲线,在此基础上对原有拖拉机前轴转向布置方式进行改进,提高其与整机的匹配性能,解决了实际操作中出现的侧滑、磨损等问题。     

黄顶菊种子的图像分割及特征提取

针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目标提取及种子图像中形态和颜色特征的提取方法,分析了各形态特征参数的相关性,筛选出了能精确反映黄顶菊种子几何特征的参数,验证了各特征参数提取方法的有效性,为后期的种子自动识别提供了依据。     

一种改进的基因表达数据分类方法

从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余．实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率．     

Application on Extracting Feature in State Monitoring and Fault Diagnosis

With the development and application of information and internet and virtual instrument technology ,the virtual globular company based on internet arises .To study remote state monitoring, remote fault detection and diagnosis about large scale, complicated and integrative equipment become very important. In the whole fault diagnosis system , the detecting ,data acquisition is original ,processing; transform and extracting features with the signal detected is a key factor. The theories and methods used in mechanical fault diagnosis is stated. The application of signal process and its feature extracting methods is introduced which are time domain, frequency domain and time frequency domain analysis, in state monitoring and fault diagnosis with its signal analysis. The processing method of random time variant special signal is given also.     

英国爱丁堡皇家植物园的地被植物

介绍了主要生长于英国受丁堡皇家植物园内分属于Xun子属Cotoneaster、萎陵菜属Potentilla、悬钩子属Rubus、野珠兰属Stephanandra、虎儿草属Saxifraga、刺柏属Juniperus、廖属Polygonum、Microbiota、水杨梅属Geum、富贵草属Pachysandra、玉簪属Hosta等11个属中的30种地被植物。除较详细地描述了30种地被植物的形态特征外，还介绍了各属植物的生长习性和每种植物的耐低温能力。