古都国内游客旅游服务质量感知评价研究——以西安市为例

文中以西安市为例,在旅游市场调查的基础上,通过旅游服务质量单要素评价模型,从感知定量化角度定量分析了国内游客对西安旅游服务的感知评价,指出了西安旅游服务的优劣势所在;并通过对比分析不同群体游客的感知评价,揭示了当前西安旅游服务中存在的主要问题,最后针对性地提出了提高旅游服务质量的具体措施,对研究古都类旅游城市旅游服务质量有一定的借鉴意义。     

基于压缩感知的图像降噪处理研究

在农产品图像的动态采集中,可能会出现粘结、叠加及背景干扰等一系列缺陷,同时稀疏采样的图像也可能是不完整的。对于这个棘手的问题,由压缩感知理论可以找到答案。压缩感知理论首先对采集的图像进行稀疏表达,然后选取适合图像的最优小波基,采用凸优化理论及其算法,可以得到花生图像的特征点(降噪点)并进行处理,从而完成噪声的去除。为此,在压缩感知理论的基础上,提出了运用快速迭代阈值收缩(FISTA)算法进行去噪处理,与其他的图像降噪方法相比,体现了速度快、效率高、去噪效果好等优势。     

稳定氮肥用量和施用方式对油菜产量和氮肥效率的影响

为了明确稳定氮肥在油菜生产上科学施用问题,2014-2015年于安徽省通过田间小区试验,研究了稳定氮肥用量及施用方式对油菜产量、氮素累积量、氮肥利用效率、经济效益及土壤养分含量的影响。结果表明,与不施氮肥相比,100%稳定氮肥一次施用、100%稳定氮肥分次施用、85%稳定氮肥一次施用和70%稳定氮肥一次施用分别增产225.6%、232.5%、206.8%和181.2%,植株地上部氮素总累积量分别增加309.2%、327.6%、254.0%和202.1%,经济效益分别增加287.9%、273.9%、266.1%和234.0%。与农民习惯施肥相比,100%稳定氮肥一次施用和分次施用分别增产8.2%和10.5%,植株地上部氮素总累积量分别增加15.2%和20.3%,经济效益分别增加16.8%和12.6%。等氮施用稳定氮肥较农民习惯施肥显著促进油菜对氮素的吸收累积。氮肥表观利用率施用稳定氮肥显著高于农民习惯施氮,等氮显著高于减氮处理,以100%稳定氮肥分次施用最高。农学效率和偏生产力施用稳定氮肥高于农民习惯施肥。稳定氮肥施氮量在180 kg/hm2且基肥与薹肥6：4分次施用时,能较好地协调水稻高产与稳定氮肥合理利用的统一。     

基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策方法

将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策系统功能架构,阐述了Python语言环境下系统的实现技术与效果。系统初步应用表明,对于30d连续监测、采样间隔为15min的花卉植株茎流、土壤湿度数据的压缩感知,宜选择固定采样率,测量矩阵、稀疏基、重构算法分别选取周期测量矩阵、差分矩阵和SL0算法,每2～10d重构一次数据可实现数据恢复代价与精度的良好折衷。     

基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法

针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。     

新时代城市社会安全事件风险感知研究

改革开放以来,我国城市经历了跨越式发展,城市空间与人口规模均持续、快速增长。根据国家统计局的统计数据,截至2018年12月31日,我国的总人口有139538万人,其中城镇人口有83137万人,城镇化率达到59.6%,比2017年末的58.5%提高了1.1个百分点。根据联合国《世界城市展望2011》的预测,我国的城市化率在2050年预计为77%~81%,而中科院根据以往数据借助相关模型预计中国在2035年城镇化率将在71%~73%之间,这意味着,城镇化进程仍然是我国社会发展的关键动力之一。     

基于深度学习融合模块化物联感知的输电线路智能管控系统研究与应用

为保障输电线路安全稳定运行,减少因外力破坏或本体故障造成的线路事故,提出一套基于深度学习融合模块化物联感知的输电线路智能管控系统。该系统采用深度学习算法并结合配套传感器感知模块,实现输电通道外力隐患识别和输电杆塔本体故障检测,同时能够追踪定位看护人员,实现故障发现、故障处理、外力隐患看护等全过程管控。     

云计算数据中心节能调度算法改进研究

针对传统方法对云计算数据中心调度时能耗过高,虚拟机迁移次数过多等问题,本文提出一种新的云计算数据中心节能调度算法.采用面向实时任务的云计算数据中心节能调度算法,保证云数据中心任务完成率;为了进一步降低云数据中心的能耗,构建云计算数据中心功耗模型,分析云数据中心SLA协议违约率和虚拟机迁移功耗对数据中心的能耗影响,采用基于能耗感知的虚拟机节能调度算法合理安置和迁移虚拟机,使虚拟机安装在物理机后无任何负载较低节点,实现云计算数据中心的节能调度.模拟实验结果表明,本文算法与对比算法相比,大幅度降低了云计算数据中心的能耗,且虚拟机迁移次数少,可有效降低虚拟机多次迁移带来的额外支出,是一种有效的云数据中心节能调度算法.     

分布式多源农林物联网感知数据共享平台研发

由于农业和林业传感器种类繁多、数据传输协议多样,在各个物联网数据应用系统之间形成了信息孤单现象,难以实现物联网传感器数据的交互共享。因此,该文以农林领域常见传感器数据为研究对象,针对不同类型传感器节点及采集数据差异性等特点,采用符号表示法表达传感器节点数据,设计了通用数据交互格式;针对其海量性特点,采用分布式面向服务的结构方法及成熟的开发技术,设计了分布式多源农林物联网感知数据共享平台。该平台由数据中心子系统、数据适配子系统、数据存储子系统、数据发布子系统及数据传输总线5部分组成,分别实现了传感器节点注册、多源差异数据的接入适配、数据的分布式存储、数据标准化发布及数据传输等功能,为农林领域不同物联网设备与数据应用系统之间架起了数据桥梁,实现了农业和林业物联网感知数据的统一管理。目前,平台分别接入了顺义、新疆、杨凌、通州等17个合作单位的550个传感器节点数据,接入数据量每天超过10 000条,运行状态良好。     

陕西省岐山县公众对旱涝灾害的感知研究

基于问卷调查和访谈的方式,结合陕西省岐山县气象局1974-2013年气象站点气温和降水数据,从趋势、强度和影响3个方面,探讨乡村人群生产过程中对旱涝灾害的感知状况。结果发现:当乡村人群承受旱涝灾害对家庭造成的损失和农业收入占家庭总收入比例均在40%以内时,乡村人群承受旱涝灾害对家庭造成的损失的能力小于农业收入占家庭总收入比例;当小于40%时,结果相反。且近5年内由于灾害对乡村人群家庭造成的损失有所减少。这与研究区常年干旱促使当地人群主动或被动采取各种措施去减少由于灾害所带来的损失、再加上政府的技术支持和引导导致农业生产增加、乡村人群饮食结构变化对粮食需求减少、大多数乡村人群的收入具有多样性和稳定性有关。乡村人群的灾害感知结果与客观事实较相符,但具有很大的片面性和不确定性。