基于SWOT分析的连云港市农业产业集群发展策略研究

在对连云港市农业产业集群发展进行优势、劣势、机遇和威胁分析的基础上,提出当下连云港市农业产业集群发展的策略:壮大农业龙头企业;做强现代化农业示范产业园区;发展农业特色产业;做好现代农业物流产业;构建农业科技创新体系。     

贵州省册亨县林业发展区划数量化划分研究

为确定区域森林的主体功能和林业建设重点,使其形成各具特色的区域林业经济和优势明显的生态服务体系格局,选取贵州省册亨县自然地理、社会经济、生态环境和森林状况等指标,用因子分析与系统聚类相结合的数量化划分方法,进行了县级林业发展区划数量化分区,结果表明:先用因子分析建立因子分析模型,再用较少的几个载荷大量信息的因子进行系统聚类的林业发展区划数量化划分方法,不仅克服了以往区划以定性分析为主的弱点,而且还能剔除常规划分方法中各指标间的相关性;通过对影响册亨县各乡镇林业发展的30个指标的因子分析,建立因子分析模型,用6个载荷89.945%信息量的因子对贵州册亨县的14个乡镇进行系统聚类,结果可将册亨县分为5个区。此研究不仅丰富了林业发展区划理论,而且还可对贵州林地保护利用等林业规划及其相关产业的区划、规划提供借鉴。     

中草药大黄的小波变换红外光谱的聚类分析鉴别

采用傅里叶红外光谱法(FTIR)扫描41种不同品种大黄(Rheum palmatum L.)红外指纹图谱,建立了中草药大黄的红外指纹图谱,运用小波变换技术对近红外光谱进行压缩,应用聚类分析方法对红外数据进行处理,可以有效地鉴别不同产地的大黄,减少训练时间,结果与传统鉴别的结果基本一致.红外光谱法可用于中药大黄的质量控制,为中草药大黄的鉴定提供理论依据和实用方法.     

基于空间数据挖掘的重庆土地集约利用空间分异分析

运用主成分分析法和空间聚类方法对重庆市的城市土地集约利用情况进行了测度和评价,将重庆土地集约利用水平分为4级.总结出重庆市土地利用集约度空间分异特点为中心向外围递减的圈层式空间分异结构.最后分析了重庆城市空间发展存在的问题,并提出了相关优化策略,以便更好地提高城市土地利用集约度,探寻更优的城市空间架构.     

葡萄酒质量影响因素的实证研究

从葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标入手,综合分析其对葡萄酒质量的影响。通过t检验、模糊聚类分析、相关性分析等多种方法,综合分析了评酒员对葡萄酒品尝评分的结果、葡萄和葡萄酒的理化指标以及葡萄和葡萄酒的芳香物质数据,建立了葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄以及葡萄酒质量的影响关系多元线性回归数学模型,运用SPSS、Matlab软件得出了酿酒葡萄和葡萄酒之间的理化关系。最终,建立起一个以葡萄和葡萄酒的理化指标来判断其质量等级的数学模型,为判断酿酒葡萄和葡萄酒质量提供一个相对完善的理化评判标准。     

基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取

为了准确检测水稻秧苗行中心线,提出了基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取方法。采用2G-R-B特征因子和Otsu法分割秧苗和背景;通过分区域统计秧苗像素点分布提取秧苗行的候选特征点,利用特征点间近邻关系对特征点进行聚类,确定秧苗行数和各秧苗行的起始点;基于秧苗成行栽植特点引入“趋势线”,利用点到该直线的距离与距离阈值作比较,筛选出远离各行趋势线的点,并将其去除;对筛选后的每一行特征点用最小二乘法进行直线拟合,获取秧苗行中心线。实验结果表明,该算法具有较强的抗噪性能,提取秧苗行中心线的准确率达95.6%,与标准Hough变换和随机Hough变换算法相比,处理一幅分辨率为320像素×237像素的彩色图像平均耗时短,能够实现水田秧苗行中心线的准确提取,可为插秧机自主行走提供可靠的导航信息。     

基于TPA法枣酸枣杂交F1果实质地与裂果对比分析

【目的】评价枣和酸枣杂交F₁代果实质地多样性,分析不同质地果实与裂果的关系。【方法】采用相关性分析、主成分和聚类分析等方法,研究枣雄性不育JMS2(Z.jujuba)×酸枣邢16(Z.acidojujuba)的F₁代及其亲本果实,基于TPA分析并对比果实裂果率。运用应力曲线得出硬度、粘附性、内聚性、弹性、破裂力、胶粘性和咀嚼性7个果实质地参数。【结果】各果实质地指标均有不同程度的分离,变异系数分布17.79%～52.43%。弹性、破裂力、胶粘性和咀嚼性呈极显著正相关,相关性系数分布在0.33～0.94,硬度、胶粘性和咀嚼性与其他指标相关性较强,内聚性与硬度、破裂力呈极显著负相关,与粘附性呈显著性负相关,应用主成分分析,把7个质地参数,转化为累计贡献率为96.47%的4个主成分分别为硬度因子、内聚因子、粘附因子和弹性因子,杂交群体不同果实质地分成3个群体,分别为绵密软质群、高弹硬质母本群和中值父本群。中值父本群是3个类群中最大的,占总数的76.56%。【结论】硬度、胶粘性和弹性参数高或果肉内聚性高的类群裂果率更低。     

基于SVM的RBF网络在农机总动力预测中的应用

径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔原理和结构风险最小化原则为前提,利用核方法把输入空间的样本映射到高维特征空间完成聚类工作来确定基函数的数量。采用改进的方法训练的径向基神经网络对黑龙江省农机总动力进行非线性时间序列预测,结果表明:改进的网络在确定网络结构、学习速度和提高网络预测精度方面都有较好的效果。     

高校新读者图书个性化推荐服务研究

[目的/意义]针对阻碍高校智慧图书馆对新读者进行图书个性化推荐的用户冷启动问题,提出一种面向新读者的高校图书馆个性化推荐方法,为智慧型高校图书馆开展图书个性化推荐服务、提高新读者借阅率提供切实可行的方案。[方法/过程]以北华大学图书馆借阅流通大数据进行数据挖掘,得出属性相似的新读者和已有读者具有相似借阅偏好的结论。然后,通过奇异值分解解决数据稀疏问题,采用基于欧氏距离的蚁群算法对新读者与已有读者聚类,搭建了新读者和已有读者之间关系的桥梁。最后将已有读者借阅的图书采取Top-N算法对新读者推荐。[结果/结论]以2017级读者为实验对象,选取了3个学院的44名读者,用所提出的算法进行了实验检验。实验结果表明新算法推荐效果显著,操作简单可行,为后续个性化推荐工作奠定了基础。     

基于多通道数据流在线相关分析及聚类的闸站工程安全监测

闸站工程自动安全监测可积累大量高质量监测数据,然而对这些数据的在线自动分析手段较为有限。该文提出一种针对多通道实时监测数据流的在线相关分析与聚类方法,以挖掘多个感兴趣测点通道数据流之间的联系。该方法能够在线快速计算数据流的统计特征,在计算数据流之间相关性度量的基础上,对多数据流进行自动聚类。以泰州高港闸站工程安全监测系统为例,针对扬压力、伸缩缝、温度等多类型共65个通道数据流进行在线相关分析与聚类,一次特征计算、分析与聚类总时长低于1 s,满足在线处理的实时性要求。该文提出的方法能够判断闸站工程渗压情况、伸缩缝与温度变化特性等,可有效发现潜在的工程安全问题或传感器故障。