基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

山西省景观温室植物种类及应用调查

为了提高山西省景观温室植物配置水平,提升景观温室运营效益,对山西省11个地市景观温室的植物种类、观赏特性以及应用频度进行了实地调查和分析。结果表明,山西省11个景观温室共有植物303种,隶属于89科204属,其中,观叶植物占比最大,达73.02%,其次是观花植物,占比36.19%;在植物应用频度方面,出现频度最高的是龙血树,频度在61%~80%的有6种植物。在调查分析的基础上,提出了植物选择的建议,以期为山西省景观温室的建设提供借鉴。     

智能合约技术在林果溯源中的应用研究

针对现有的农产品质量追溯系统缺乏统一标准，不能对产品供应链信息进行有效监控，产品信息可能会被恶意篡改而失去可信度等问题，本文利用智能合约构建多模块溯源模型，设计相应的用户合约函数规则，提高了追溯信息的可信度，采用以太坊结合IPFS分布式存储技术作为主要存证的底层数据库，保证了数据的安全性。最后本文以皖北特色林果为例，设计了一套林果产业链可信溯源系统，通过在企业部署运行，结果表明该系统运行可靠，溯源结果可信度高。     

优良种源那坡杉生长势头猛

那坡杉分布在我区那坡县至德保县范围内,长期的系统发育与环境的互作,形成了具有独特生态特征的地理种源。经过广西地理种源试验,被确认为我区优良种源之一,其优良特性的适生区分布在桂西北、桂西、桂西南和桂南的适杉地带。全国地理种源试验,那坡杉在湖北省和安徽省都显示出了优良的增产优势。     

基于模糊建模的混炼胶粘度测量

提出了一种在线测量混炼胶粘度的新方法．该方法以模糊建模技术为基础，综合考虑混炼过程各因素对胶料粘度的影响，建立起胶料粘度的在线测量模型．在模糊建模中，采用T-S模型描述胶料粘度变化的非线性过程，提出了一种基于相似性判别的模糊聚类算法以自动确定合适的聚类组数目，并用实数编码的遗传算法优化全局参数，从而获得了规则简化的、具有较高精度的模糊模型．根据此方法，设计了测量装置，并进行了现场试验．试验结果表明模糊模型输出与实验室测量值基本一致，平均误差较低且最大误差未超过1门尼．该方法较大地提高了橡胶混炼的生产效率，为粘度最优控制奠定了基础．