面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

成本核算是施工项目成本管理的核心

论述了成本核算的意义及重要性,阐明成本核算是施工项目成本管理的核心,应加以重视。     

拖拉机田间作业参数无线检测系统研究

针对当前拖拉机检测系统功能集成度低、检测参数不全面、传输距离有限的问题，开发了拖拉机田间作业参数无线检测系统。该系统由传感器、数据采集仪及上位机软件监测平台3部分组成，能够实现PTO转矩及转速、油耗、发动机转速、悬挂提升力、力位调节加载力、加载角度、行驶速度、车轮转速、牵引力等多种参数的采集、无线发送与存储。系统工作时，数据采集仪中的车载检测仪将采集的传感器数据发送至无线数据接收器，无线数据接收器通过串口将数据传输至上位机软件监测平台，实现对各类试验参数的实时监测与数据处理。为验证检测系统的可行性与稳定性，对系统进行了采集通道的计量，结果显示模拟信号通道绝对误差绝对值最大为0.003V，引用误差最大为0.03%，频率信号通道检测绝对误差最大为2Hz，引用误差最大为0.013%，满足对拖拉机作业参数的采集需求。在此基础上，进行了PTO转矩参数及拖拉机无负载行驶速度采集试验。试验结果表明，检测系统可以实现转矩参数的稳定采集及数据的无线传输；在5、8、14km/h 3挡车速匀速行驶下，拖拉机车轮转速与实际行驶速度基本一致，最大相对误差分别为2.0%、1.2%及0.7%。本系统可满足对拖拉机工作性能参数的无线检测需求，数据采集稳定且采集精度较高，为拖拉机多作业参数的无线采集提供有效手段。     

改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究

我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报

准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该文利用1983-2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料，采用线性趋势法，揭示始花期演变趋势；采用相关分析，筛选影响始花期的关键气象因子，依据不同预报日期构成特征变量集；采用随机森林算法（Random Forest, RF），自3月11日开始预报到3月25日终止预报，每日训练1个预报模型。结果表明，1）1983－2018年始花期呈极显著提早发生趋势，每10a约提前2.750 d（P＜0.001）。2）16个逐日气象预报模型中，共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关，相关系数在0.469～0.789之间；各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率（Nd）分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差（RMSE）分别为1.693～2.870和2.240～7.237、平均决定系数（R2）分别为0.891和0.701。3）2019年试验预报中，提前15日准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力，预报准确率基本满足气象服务需求。     

优秀传统家训文化涵育大学生社会主义核心价值观探讨

家训文化是中华民族优秀的传统文化,其与社会、个人以及社会主义核心价值观的主流意识形态有着紧密的关联。高校在培育社会主义核心价值观的工作中,要做到细致、落实、落小,离不开优秀传统家训文化的熏陶。讨论了优秀传统家训契合社会主义核心价值观的价值诉求以及优秀传统家训文化在当前时代的价值,提出了优秀传统家训文化在高校培育社会主义核心价值观中的具体路径。     

重庆市不同规模灌区农灌水有效利用系数测算与对比研究

通过对重庆市不同规模灌区农田灌溉用水有效利用系数计算结果的比较研究,对出现的中型灌区农田灌溉用水有效利用系数大于小型灌区的结果进行合理性分析,并为重庆市农田灌溉用水有效利用系数的进一步提高,提出相关建议,为政府相关部门的科学决策提供参考.综合考虑重庆的地形、气候、土壤等因素.根据选定灌区的实测数据,采用首尾测算法计算2017年重庆市不同规模灌溉农田灌溉水的有效利用系数,采用单因素和主成分分析法,分析影响农田灌溉水有效灌溉系数的主要因素. 1)通过测算, 2017年重庆市中型灌区农田灌溉水有效利用系数为0.499,小型灌区为0.487,推算全市为0.495; 2)在影响农田灌溉水有效利用系数的主要因素中,当地的节水工程和管理状况所占的比例大于自然因素; 3)中型灌区在节水工程的投资、管理和维护等方面均优于小型灌区; 4)自然因素中,降水量对农田灌溉水有效利用系数具有一定的负面影响.     

格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm~2,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数［log(1/R)］′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和［log(1/R)］′的SOM估测模型精度较高,以［log(1/R)］′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.