杉木无性系采穗圃扩大繁殖系数研究

本研究从采穗圃作业方式选择、母株促萌措施、施肥管理、萌条利用等方面，提出了成倍扩大繁殖系数的有效而实用的技术措施。     

保障房信息交互机制研究

本文重点研究保障房建设过程中面临的主要问题、政府相关部门之间信息的交互模式和政府职能部门与群众之间信息的交互模式,通过对保障房信息模型以及交互功能研究,重点分析保障房实现统一信息发布、信息咨询、意见反馈、信息归纳处理,保障房建设的位置、规模、进度安排等信息的发布,保障房申请条件、程序等相关政策信息的发布和咨询,群众对保障房建设过程中的意见和建议等信息的反馈、对反馈的信息的归类整理等相关内容,通过对电子政务信息模型以及交互功能研究,对研究和应用保障房信息交互技术、促进保障房建设具有积极意义。     

基于图像处理的蜜柑大小自动分级方法

文章介绍了采用图像处理技术进行蜜柑大小自动分级的方法,利用CCD摄像机获取蜜柑的样本图像,应用MATLAB软件实现对样本图像的背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取和图像标定等处理,参照蜜柑分级的国家标准完成蜜柑自动分级。经试验验证表明,此方法分级精度高、速度快。     

一种基于传感器的智能谷仓的设计

提出了一套应用于谷物储存的智能谷仓设计方案,通过特定传感器和计算机程序,对进出谷仓的谷物的重量变化和位置分布进行精确估计,并通过无线局域网上传谷仓内谷物或粮食的进仓时间及位置分布到储粮调度服务器,实现谷物进出仓优化调度,通过智能传感器并利用专家知识对谷仓内储存的谷物状态进行评估,调节仓内温度湿度并及时报警,防止谷物霉变和因储存时间过长形成陈化粮,对于保证粮食安全以及优化粮食调度具有积极意义。     

基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别研究

针对番茄叶部病害的计算机识别问题进行深入研究,建立一套基于适用于番茄病害的颜色特征提取、纹理特征识别等模式识别方法,确定与病理对应的特征和特征组合模式,在此基础上进行了仿真研究和对比试验,结果表明,该方法能有效提高番茄叶部病害的自动识别水平。     

基于图像处理的农作物病害识别研究现状

农作物病害种类繁多,直接影响农作物的产量和品质,造成不可估量的损失.利用图像处理和模式识别技术简便、快速的识别农作物病害,为及时采取防治措施提供必要信息.为此,对图像处理在农作物的病害识别进行全面地论述.首先简单地介绍了图像处理在农作物病害识别中的重要性和概述,然后分别从国外和国内两个方面论述图像处理在农作物病害识别中的进展,最后指出了当今国内外研究中存在的问题和今后进一步研究的方向.     

基于颜色特征和支持向量机的黄瓜叶部病害识别

针对黄瓜常见叶部病斑图像的颜色特点,提出了将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)应用于黄瓜叶部病害识别中。首先,选择HSI颜色系统作为图像特征提取的颜色空间,以减少光照强度对获取图像时的影响;然后,利用支持向量机进行叶部病害的识别。不同核函数的结果比较分析表明:径向基核函数对黄瓜叶部病害的识别率最高,最适于黄瓜霜霉病、角斑病和白粉病的分类识别;支持向量机识别方法在病害识别时训练样本少,具有很好的分类性能和泛化能力。     

农作物病虫害防治知识库构建探讨

结合病虫害防治专家经验及专家系统技术的发展趋势,从知识组织、问题求解的灵活性角度对知识库的构建进行了深入的探讨。提出了具有四层结构、易扩充、适合网络服务的农作物病虫害防治专家系统知识库构架,对促进农作物病虫害防治专家系统的发展有十分积极的作用。     

多层次农产品供求信息模型研究

结合实例分析了农产品供求信息的特点、属性因素分类、影响匹配的属性因素及层次关系,并在此基础上建立了农产品供求信息分层模型.