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%。     

NaCl胁迫对几种荒漠植物种子萌发的影响

通过对不同浓度(0、0.05、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7 mol/L)NaCl的胁迫下几种荒漠植物种子的萌发情况进行研究,旨在为荒漠地区植被种群恢复提供理论依据。结果表明,随着NaCl浓度的增大,种子的发芽率和发芽指数逐渐减小,且NaCl胁迫对不同种子的抑制效果不同。耐盐极限值的大小顺序为:梭梭五星蒿虫实白茎盐生草花花柴沙蓬盐爪爪红砂。     

除草剂胁迫下3种牧草浸提液对受体植物种子萌发和幼苗生长的影响

为探明除草剂胁迫对3种牧草的化感作用，本研究采用室内生测法，采用不同推荐剂量的草铵膦和草甘膦分别处理紫花苜蓿（Medicago sativa）、黑麦草（Lolium perenne）和红豆草（Onobrychis viciaefolia）幼苗，测定3种牧草浸提液对受体小白菜（Brassica chinensis）种子萌发和幼苗生长的影响，并结合化感效应值对牧草的化感活性进行分析，旨在为牧草田的杂草防治及科学使用除草剂提供理论参考。结果表明：3种牧草浸提液对受体植物发芽率、发芽势、发芽指数、苗高、最大根长及活力指数均具有一定的影响，对最大根长的影响最大；受2种除草剂胁迫后，供试牧草的化感作用均显著高于清水处理，其中草甘膦胁迫后的表现更为明显，其对供试牧草化感作用的强弱顺序为：红豆草>紫花苜蓿>黑麦草。综上，除草剂胁迫下可明显增强紫花苜蓿、红豆草和黑麦草的化感作用。     

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。     

浅谈BIM技术在居住小区景观工程中的应用

BIM技术的应用是现在和未来工程类行业精细化建设的发展趋势,但在景观工程中的应用并不广泛,从理论和施工相结合的角度,谈谈BIM技术的功能及在景观工程中的应用。     

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.     

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。     

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。