水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸。为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究。结果表明,最佳酰化用时为15 min,染料结合用时为90 min。与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和试验精度更高。可见,采用超声波振荡代替传统振荡器振荡能改进赖氨酸的测定方法。另外,采用最优动态聚类法对赖氨酸含量进行分类,能防止人为分类的不确定性,做到分类方案的最优化。     

文本挖掘下的话语认知与构建——以人工智能和5G领域白宫新闻文本为例

[目的/意义]政府新闻文本是政策文本的表达形式之一。对政府新闻文本进行挖掘分析,能直观的展现表面动态,揭示对话事件的立场及其背后关系,能对情报分析工作、中国新型智库的发展建设,提供有效的助力。[方法/过程]文章利用TextRank算法进行核心句提取,并结合批评话语分析理论框架来做评估,以语料驱动从关键句、关键词两个宏观角度讨论政府决策态度,以词性从话语策略的微观角度总结美国官方对人工智能和5G领域的话语认知形象。[结果/结论]通过分析可以看出,美国政府对于人工智能和5G领域的态度将持续保持在“政府引领下的美国需优先”这一局面,面对发展中国家的科技竞争,增加政府政策性文本的指导无疑是最好的对策建议。     

我国内蒙古西部地区国有林场经营现状与发展问题探析

国有林场在内蒙古林业生态建设中具有骨架作用,是祖国生态安全屏障的重要组成部分与支撑点,也是贯彻落实生态文明建设,践行“绿水青山就是金山银山”理念不可或缺的重要实施主体。在深入了解与掌握内蒙古自治区西部地区6个市国有林场经营现状的基础上,总结归纳了内蒙古西部地区国有林场经营的特点,深入分析了内蒙古西部地区国有林场面临的问题与困境,并探讨解决这些问题的途径,为国有林场今后的发展提出了合理化建议。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型

在多种原料配比过程中，营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求，文章结合智能算法背景，进行猪饲料配方优化设计，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方的过程，对于生猪饲料配方进行建模，同时优化出饲料配方。结果表明，智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素，实现快速计算和生产处理，对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型     

护林防火技术在森林资源保护中的应用

合理运用护林防火技术可以提升森林资源保护工作的整体质量,推动林业不断发展。本文分析了森林火灾发生的原因,总结了护林防火技术,提出了相关应用对策,以期为减少森林火灾的发生和保护森林资源提供参考。     

龙竹高产栽培技术

龙竹为大型丛生竹，具有重要的经济价值和生态价值。文章试验研究了育苗方式、坡向、肥料种类以及造林整地方式对龙竹生长的影响。结果表明：与其他育苗方式相比，龙竹组培苗造林竹株生长好，竹材产量高；龙竹适宜栽植于阴坡，采用全面整地法，在造林后的前4年每年施用适量的氮磷钾复合肥，可培育出高产的龙竹林。     

上海半自然森林更新苗物种组成与多样性研究

城市半自然森林具有独特的群落结构和生物多样性特征,研究城市化影响的半自然森林更新特征,可以为城市生物多样性保育与地带性植被恢复重建提供借鉴。文章以上海辰山残存半自然森林1 hm^2固定监测样地为对象,调查分析半自然森林更新苗的物种组成特征。结果表明:1 hm^2样地更新苗共5 937株,分属22科32属37种,其中上海自然分布的乡土种占57.89%,明显高于城市人工林的乡土树种比例;香樟、构树、天竺桂、朴树和小蜡等5种更新苗占总数的57.2%,聚集性分布格局明显;在11个植被群落类型中,各类型更新苗的丰富度普遍较高,不同树种的更新苗存活和发育潜力存在差异。     

内蒙古大兴安岭北部原始林区森林火灾应急资源储备与调度研究

【目的】为更好地开展原始林区森林灭火工作,保护内蒙古大兴安岭北部原始林区森林生态资源。【方法】对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局下辖的22个林业局,3个自然保护区的应急资源储备情况进行了整理,同时对北部原始林区森林火灾发生的时间规律和空间规律分别进行了分析,在此基础上采用ArcGIS软件,对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源的空间分布状况与内蒙古大兴安岭北部原始林区近5年森林火灾发生的空间分布状况进行了叠加分析,依据叠加分析的结果对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源空间分布的合理性进行了评判。【结果】叠加分析结果显示,目前内蒙古大兴安岭北部原始林区周边林业局森林火灾应急资源空间配置存在区域集聚以及北部原始林区附近应急资源配置不足等不合理问题。在对内蒙古大兴安岭重点国有林管理局森林火灾应急资源储备情况整理分析的基础上,创新性地提出了以应急物流系统所需时间最少和费用最小为目标进行优化的森林火灾应急资源分配模型。【结论】最后通过实例证明,该模型可以优化森林火灾应急物流系统中资源配置体系,为应急资源的合理调配提供了指导,对于实现科学决策指挥,保护北部原始林区森林生态资源具有一定的现实意义。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。