一种面向蔬菜中文知识图谱表示学习的改进方法

由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。     

低风险疾病情境下农村居民健康信息规避行为研究

[目的/意义]本研究旨在揭示低风险疾病情境下农村居民健康信息规避的程度、策略、成因及其关联。[方法/过程]研究采用理论抽样方法和半结构化访谈法收集了江苏省45位农村居民的相关数据。研究采用开放式编码和主轴编码方法对访谈数据进行分析,同时采用社会网络分析软件对规避策略和成因之间的关系进行可视化展示。[结果/结论]（1）农村居民在低风险疾病情境下存在全面型和选择型两种不同程度的健康信息规避。其中,全面型健康信息规避主要发生在信息需求阶段,具体的规避策略为完全不治疗;而选择型信息规避发生在信息获取阶段,具体的规避策略为自己治疗或者拖延治疗。（2）该情境下农村居民健康信息规避的成因主要包括感知风险、对信息源的信任、健康信息素养水平、文化水平、情绪、经济水平、小世界、时间和医疗资源的可及性。（3）农民健康信息规避的成因与规避策略存在特定的关联。文化水平和医疗资源的可及性只对完全不治疗规避策略有影响;情绪因素只对拖延治疗规避策略有影响;健康信息素养水平只对自己治疗规避策略有影响。该研究可为改善农村居民的健康状况提供指导建议。     

农业科技园区创新能力影响因素分析

基于《国家重点园区创新监测报告2016》中指标构建评价指标体系,运用因子分析对我国106家国家级农业科技园区创新能力进行分析、评价,发现我国农业科技园区创新能力具有发展不平衡的特点.通过聚类分析、构建Logit回归等模型,对农业科技园区创新能力的影响因素进行了深入研究,发现企业投资额、社会融资额以及园区专家人数是影响园区创新能力的主要因素,并据此提出提高我国农业科技园区创新能力的举措、建议.     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

数值模型结构不确定性对模拟结果的影响分析

以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况.     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

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。     

农田残膜机械回收膜土分离模型的建立与仿真试验

为明确农田残膜机械回收过程中膜土分离机理，基于土壤接触理论及土壤黏附力学，建立残膜与土壤颗粒的接触模型和残膜与土壤颗粒间黏结合力变化的数学模型。利用EDEM软件，进行0.01、0.02、0.03 mm厚度残膜与黏附土壤剥离剪切仿真试验。拟合结果表明，0.01、0.02、0.03 mm残膜厚度下，膜土分离剪切力与剥离剪切位移均呈三次方关系，决定系数分别为0.805 9、0.872 2、0.878 4；对台架验证试验结果进行拟合，决定系数分别0.793 2、0.854 8、0.869 0，相对误差最大值为13.77%。     

高校应对突发公共卫生事件的防控策略研究

近年来突发公共卫生事件频发,探讨高校应对突发公共卫生事件的防控策略显得尤为重要。本文从高校突发公共卫生事件的种类入手,分别从公共卫生教育、物资保证、信息联动、规范化处置等方面,分析高校应对突发公共卫生事件存在的问题,并对高校应对突发事件应采取的有效措施进行了研究探析。