农机产品转动惯量的分析与测量

转动惯量是描述刚体转动惯性大小的物理量,不同农机产品部件对转动惯量大小的要求是不同的。只有极个别形状特别简单的规则产品的转动惯量可以通过数学计算得到,不规则农机产品的转动惯量只能通过实验进行测量。本文通过数学计算、MATLAB数值计算及实验测量等方法得出了不同产品的转动惯量,结果对指导农机部件的制造与加工具有一定的指导意义。     

农产品安全生产管理系统新框架-Ajax+jQuery

为使基于Web的农产品安全生产管理系统具有良好的用户交互性,在介绍Ajax异步通信技术及jQuery框架的原理与优点的基础上,提出利用Ajax和jQuery框架实现基于Web的农产品安全生产管理系统.为此,详细阐述了系统的功能结构、整体架构、处理流程以及主要功能模块的具体实现.实际应用表明,采用此框架实现的系统具有比较好的用户交互性,且大大改善了网络性能,具有很好的实用价值.     

基于MSP430F149的便携式温湿度监测仪的设计

为了及时、方便地获取植物病害预测预报等所必需的气象数据,作者设计了一种便携式温湿度气象监测仪,并给出了其硬、软件设计方法。该监测仪以超低功耗单片机MSP430F149、智能传感器SHT15和U盘为主要元器件,能实时地进行温度、湿度和叶面湿度的采集、显示和存储。该监测仪具有体积小、重量轻、携带方便、性价比高和数据存储量大等特点,既可单独使用,也可作为下位机嵌入到系统中实现数据采集和处理的功能。     

一类半线性变系数抛物型方程的二阶差分格式

本文对一类半线性变系数抛物型方程初边值问题建立了一个二阶差分格式,证明了差分格式解的存在唯一性、关于初值的无条件稳定性和在L∞范数下阶数为O(2τ+h2)的收敛性,最后给出的数值算例验证了理论结果。     

利用校园及周边野生植物加强植物学教学

本文探讨了在不影响植物学教学内容的完整性的前提下 ,使植物学的讲授内容与校园及其周边野生植物的物候期相适应 ,并结合对常见植物的认知 ,提高学生对植物学的学习兴趣 ,从而提高植物学教学效果的教学改革     

黄顶菊种子的图像分割及特征提取

针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目标提取及种子图像中形态和颜色特征的提取方法,分析了各形态特征参数的相关性,筛选出了能精确反映黄顶菊种子几何特征的参数,验证了各特征参数提取方法的有效性,为后期的种子自动识别提供了依据。     

丛枝菌根真菌对番茄植株内源激素含量的影响

于温室盆栽条件下对番茄(Lycospersicon esukurentamu)幼苗接种丛枝菌根(AM)真菌摩西球囊霉(Glomusmosseae)、地表球囊霉(Glomus versiforme)、根内球囊霉(Glomus intraradices)、幼套球囊霉(Glomus etunicatum)或珠状巨孢囊霉(Gigaspora margarita)10d后定期采样,应用间接酶联免疫吸附分析法(ELISA)测定各处理番茄植株根和叶片内源激素吲哚乙酸(IAA)、赤霉素(GA)、玉米素核苷(ZR)和脱落酸(ABA)含量。接种20d G.mosseae处理的番茄根系菌根侵染率高达68.5%,显著高于其他接种处理;供试AM真菌显著增加了番茄植株鲜重、株高、地上部和地下部干重、其根或叶内IAA、GA、ZR和ABA含量均显著高于不接种对照,以G.mosseae处理的根或叶中IAA、GA、ZR和ABA含量最高。     

《微分方程数值解》课程教学改革初探

本文结合我院微分方程数值解课程教学实际及微分方程数值解课程自身的特点。从选择适当的教学定位、教学内容优化、教学方式方法改革和考核制度完善等多个方面进行阐述。将多元化的教学模式融入到课程教学中,激发学生的学习兴趣,培养学生的动手能力和创新能力。     

毛衣空花图案识别与转换系统的设计与实现

使用Visual FoxPro数据库管理系统管理数据,用ADO控件连接数据库,用Visual Basic编写程序代码,完成了毛衣空花图案的识别与转换系统.该系统包括五个功能模块:图片导入模块用于将要转换的花样图片从磁盘文件中导入系统;花样图案数字化模块用于把图案中的每个编织符号转化成一定大小点阵数据,并存放到数据文件中;图案模板的管理模块用于为每种编织符号设计一个标准的模板数据,并把数据存放到数据文件中;花样图案的识别模块用于对花样图案中的每一个编织符号进行识别,并将识别结果存放到数据文件中;花样数据的转换模块,将花样数据转换成毛衣编织机的数据格式,并将转换结果存放到数据文件中.为毛衣编织爱好者报提供了一个操作简单、方便实用的方法.     

一种改进的基因表达式编程方法及应用

基因表达式编程(GEP)是基于遗传算法和遗传编程的具有更强数据处理和知识发现的进化算法。介绍了传统GEP算法的基本原理和关键技术,针对求解问题时传统GEP存在未成熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了GEP算法的改进方法,并将改进算法应用于函数发现问题中。与传统GEP算法的对比试验表明改进的GEP算法具有更好的求解能力和更高的性能。