移动互联网环境下农机企业危机沟通的思考*

从危机沟通的渠道、危机沟通的具体策略、危机沟通的后续行动三个方面,为中国农机企业的危机沟通提供可行建议。以形象修护理论为基础,结合移动互联网环境传播特点以及中国农业机械化发展的实际情况,分析新浪新闻手机客户端、今日头条手机客户端上的两条农机质量纠纷视频。推荐农机企业使用的8条具体策略包括:否认事件不实部分;表明事件的意外属性;阐明自身出发点;阐明自己的贡献及所做出的努力;提出物质补偿;提出改进措施;承担有错部分;主动向用户征询意见。提出危机沟通应在线上、线下两种渠道进行,危机沟通应与具体行动相结合。     

奶业产业链纵向价格传导的时滞效应与政策启示

奶业产业链纵向价格传导受阻,导致奶牛养殖长期处于价值链的低增值环节,甚至出现"行业萎缩"现象。本文对上游奶牛养殖成本向下游乳品加工环节价格传导机制进行理论分析,并基于2008年1-12月份奶牛饲养成本和原料奶价格的月度数据,运用有限分布滞后模型测度价格传导的滞后效应。结果表明:饲养成本向下游传导存在显著的滞后性,饲养成本变化1%,滞后5和6期,分别引起原料奶价格变动0.086%、0.111%。奶业价值链体系自身难以实现价格的无阻滞传导以及形成合理的利益分配机制,政府和行业必须推动原料奶生产提高组织化程度,构建价格预警平台,完善产业链各方利益关系。     

基于知识图谱的燃煤电厂与汞研究态势分析

为追踪燃煤电厂与汞的最新进展和排放控制,基于Web of Science数据来源,使用VOSViewer、CiteSpace软件对比了论文数量时间变化、主题演化路径,主要研究实力分布、高影响力论文等知识图谱进行了比较分析,系统了解到中美两国在该领域研究领先,而近期热点是围绕烟气、减排和有害微量元素。     

食用菌栽培与旅游业融合力评价研究

改革开放以来,经济的发展和市场的巨大需求使食用菌成为我国农民增收的主要经济作物,食用菌产业是公认的朝阳产业。但是由于经济现状的限制,食用菌产业的发展常以市场为主导,急需采用先进的发展理念,使食用菌产业更加科学合理的发展。以因子分析法为基础进一步构建研究模型,采用回归分析法,对食用菌种植与旅游业融合力进行评价。回归分析结果显示,变量融合广度、融合深度、融合增值对食用菌种植与旅游业融合力有显著的正向影响。     

基于BP神经网络的人机联合率定SWMM研究

为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。     

串联式混合动力拖拉机分动箱的设计与试验

设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。     

水稻秧盘育秧制浆刀片匀浆过程分析及其优化设计

针对现阶段水稻秧盘育秧技术中制匀泥浆效率低下的问题,采用正交设计方法、计算流体动力学数值模拟和试验分析,对不同参数刀片在水田中匀浆作业时的匀浆效果和功率损耗进行研究。结果表明:1)单刀切削幅宽为影响泥浆运动速度和功率损耗的最大因素,折弯角影响不明显;2)当刀片滑切角为50°,折弯角为115°,单刀切削幅宽为60 mm时,刀片匀浆效果好;当滑切角为30°,折弯角为135°,单刀切削幅宽为20 mm时,功率损耗小;3)刀片中心面处和刀片折弯侧0.1 m处刀片打匀泥浆效果良好;4)功率损耗仿真值与试验值平均相对误差为12.16%,在可接受范围内。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

一种改进的双能量源电动汽车功率分配策略

以并联式双能量源(锂电池组&超级电容)纯电动汽车为研究对象,提出一种改进的功率分配策略。这种功率分配策略在模糊控制的基础上增加深度神经网络训练过程,以获得更精确的功率分配因子。通过整车模型构建、功率分配模型构建、功率分配策略制定、仿真验证结果分析后得出结论:与电量消耗功率分配策略相比,这种改进的功率分配策略能优化锂电池组和超级电容二者之间的功率分流,限制锂电池组充放电的峰值电流,延长复合储能系统的工作寿命,提升动力系统的工作效率。     

Rhynchosporium leaf scald disease incidence: seed source and spatial pattern

A programme of field trials for the study of the winter barley–Rhynchosporium commune pathosystem is reported. The associated seedborne disease rhynchosporium leaf scald is regarded as having an important impact on barley yields. The analysis in this study relates to the impact of the seed source (commercial or farm-saved seed) on disease incidence and to the spatial pattern of rhynchosporium leaf scald disease incidence. Disease incidence data were calculated from field data recorded as disease severity. Mean disease incidence was higher in the crops grown from farm-saved seed than in those grown from commercial seed, although great agronomic significance cannot be attached to this result. The spatial pattern of rhynchosporium leaf scald disease incidence was characterized in terms of the binary power law (BPL) and was indicative of an aggregated pattern. Programme-wide BPL results were described using a novel phytopathological application of a random coefficients model. These results have application in field sampling for rhynchosporium leaf scald disease.