基于改进YOLO v5的橙子果实识别方法

针对自然环境下橙子检测存在枝叶遮挡、相邻果实重叠等情况而导致检测效果差的问题，提出一种改进的YOLO v5方法。首先，在主干网络部分使用RepVGG(re-param VGG)模块替换原始C3模块，加强网络对特征信息的提取能力；其次，在颈部网络使用鬼影混洗卷积(ghost-shuffle convolution)代替原有的标准卷积，能够在保证精度的前提下，降低模型参数量；再次，在预测头前加入ECA(efficient channel attention)注意力模块，能够更加准确定位目标信息；最后，引入EIOU(efficient intersection over union)损失函数加速预测框的收敛，提高其回归精度。改进的YOLO v5网络在自然环境下的橙子检测中平均精度达到90.1%,相比于目前热门的检测网络CenterNet、YOLO v3和YOLO v4其在识别效果方面有一定的提升。可见，所提出的改进网络在橙子检测上更有优势，能为今后智能采摘机器人的研发提供理论支撑和技术参考。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

基于Copula 函数的边坡可靠度高效分析方法

将Copula函数与高效蒙特卡洛方法结合,提出了含相关随机变量的边坡可靠度高效分析方法。以两个岩质边坡稳定性问题为例验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法相比于直接蒙特卡洛方法在保证边坡失效概率的准确性的同时计算效率更高。Copula函数可以构造出具有不同相关结构的岩土体参数的联合概率分布,与高效蒙特卡洛方法(即蒙特卡洛重要抽样方法和子集模拟)结合能高效地处理含多种相关随机变量的边坡可靠度计算问题,相比于现行的Nataf变换方法结果更能体现岩土边坡真实稳定性。此外,该方法也能高效地计算含有复杂的隐式功能函数的边坡可靠度,研究成果拓展了高效蒙特卡洛方法在边坡可靠度分析中的应用。     

6种苹果砧穗组合抗旱性评价

研究河北农业大学自主选育的5种砧木优系抗旱性差异，为苹果抗旱砧木的选育与利用提供经验，以一年生苹果砧木盆栽苗为试验材料，平邑甜茶做基砧，5种砧木优系为中间砧，冀砧3号为对照，通过自然干旱胁迫处理，测定5种砧木优系的相关生理指标；第2年在不同砧木上嫁接天红2号，在自然条件下进行干旱胁迫处理，测定所嫁接的天红2号叶片相关生理指标，将各项测定指标利用隶属函数法进行综合分析评价。结果表明，6种砧木优系在自然干旱胁迫处理下叶片的蒸腾速率、净光合速率、根系活性等参数呈现下降的趋势，丙二醛含量呈现上升的趋势，其中砧木14-7在干旱胁迫处理下光合参数指标等均最高，综合评价分析认为，砧木优系14-7表现最为抗旱，而砧木优系22-46的抗旱性最弱，综合分析6种砧木，14-7、冀砧3号、15-1的抗旱性较强，10-1、1-8、22-46的抗旱性较弱。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

乡村振兴战略下高素质农民支持政策的演变及完善方向

乡村振兴战略在全国范围内大力开展,高素质农民成为乡村振兴的骨干力量,培育壮大高素质农民成为一项重要的战略工作.为满足我国农业强、农村美、农民富全面实现需要,我国出台了一系列农村人才队伍建设支持政策,大体经历了初步提出阶段、力度加大阶段、逐步深化阶段.系统梳理了不同阶段内对高素质农民支持政策的演变,认为成为高素质农民本身具有一定的条件,同时,高素质农民的培育壮大需要一定的制度创新和支持政策以及特定的外部环境作为保障.总体来看,我国高素质农民在现阶段仍面临着质量与数量的双重挑战.在此基础上,提出了完善高素质农民政策的重点方向.     

利用函数凸性证明不等式

目的不等式在高等数学中的应用非常广泛,地位举足轻重,正确使用不等式可使复杂的数学问题简单化,由于它的应用方法灵活、抽象、逻辑性较强,所以不易掌握。而在不等式的证明中,有些看似复杂的问题,利用函数的凸性可以很轻松地解决。方法从解析定义、几何解释和直观描述性定义3个方面介绍凸函数定义,再揭示凸函数的判定定理和性质,其中重点把握凸函数的Jensen不等式,在前述内容的基础上建立凸函数框架统一证明初等不等式,并推证一些著名不等式。结果通过举例的方式,巧妙地构造凸函数,利用函数凸性加以证明,确实使大部分不等式的证明更加简洁明了。结论在高等数学教学中,利用函数的单调性给出了特殊函数不等式的证明方法,使复杂问题简单化,学生在学习过程中容易接受,并增加学生学习高等数学的积极性。但不等式的证明方法繁多,难度、技巧性都很大,比如导数定义法、拉格朗日中值定理法、幂级数展开法等,把应用这些方法证明不等式和利用函数凸性证明不等式结合起来,相互补充,不断总结归纳,可以拓宽知识面,提升解题能力。     

基于标准化降水蒸散指数的甘肃省干旱时空特征分析

为明确气候变化条件下甘肃省不同时间尺度的干旱特征，选用1951-2015年甘肃省33个气象站点逐日气象数据，计算了不同时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI，同时结合Mann-Kendall突变检验、复小波分析、经验正交函数分解、旋转经验正交函数分解等方法，对甘肃省65 a来干旱时空格局特征进行了分析。结果表明：在年际变化趋势方面，甘肃省干旱情势为由干变湿再变干，近年干旱趋势逐渐加重；四季均呈现由干变湿然后变干的趋势，近年春季变干趋势显著；干旱强度在全省范围内主要为轻旱和中旱等级，并表现为局域性轻旱和全域性中旱。在周期性变化方面，甘肃省的干旱时间周期性强弱依次为39、13、7、22 a尺度，但不同时间尺度表现出了不同的干湿震荡规律。在空间格局方面，甘肃省整体上呈西北部干旱缓解、东南部干旱加剧的趋势；春季干旱加剧最明显，冬季次之，夏季和秋季干湿状况基本相似。按照干旱区域敏感性强弱可将甘肃省分为东南地区东部（Ⅰ区）、西北地区（Ⅱ区）、中部地区（Ⅲ区）和东南地区西部（Ⅳ区），其中Ⅲ区呈干旱缓解趋势，其他地区基本呈干旱加剧的趋势。     

基于径向基函数神经网络模型的桃江县森林碳储量估测

量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm~(-2);其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm~(-2);多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm~(-2)。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。     

农发行出台专项政策 大力支持生猪生产

日前,农发行印发《关于进一步加大生猪生产信贷支持力度的通知》,进一步明确支持生猪产业发展的工作要求和差异化信贷政策,全力支持生猪产业尽快恢复生产。《通知》提出,农发行2020年全行生猪产业贷款新增100亿元以上,力争在6月底前完成全年任务,并对各省级分行任务完成情况进行考核。