基于GA、BP神经网络和多元回归的集成算法研究

建立了一个考虑税收腐败和公共支出腐败的经济增长模型，从理论上探讨财政腐败行为及其影响.主要结论归纳：第一, 财政腐败降低私人资本的回报率，使厂商的生产力下降，就整体而言阻碍了经济增长.第二，最优税率可能大于或小于Barro的最优税率，取决于征税效率和寻租引发的行政成本.第三，两种类型的公共支出隐含着不同程度的腐败机会，以及对官员行为产生的不同“激励”作用，从而扭曲公共支出结构效率.第四，增强制度约束力对遏制财政腐败至关重要.     

基于WSN的油菜生长环境数据采集系统

针对传统作物生长环境数据获取手段实时性差、劳动强度大以及部署微型自动气象站和商用Zigbee产品成本高、开放性较差等问题，设计并实现了一种基于WSN的油菜生长环境数据采集系统。提出了轻量级的能量感知路由协议CLFP，并给出了软硬件的相关设计方法。仿真和大田试验结果表明，系统温度采集精度最高可达0.01 ℃，测湿精度达±5%，光强采集范围为1~65 535 lx，可并发的数据传输达到36路，可满足农业现场环境数据的较高测量要求。在标称电源供电情况下，系统实际有效生存周期超过142 d，由于采用AT89C51和nRF2401作为基础硬件平台，成本低廉，有助于大规模部署和应用。     

多媒体在Web农业专家系统中的应用技术

本文结合Web油菜优质高产高效生产专家系统的开发实例，运用ASP技术和DCOM技术很好地实现了在产生式知识规则的前件和后件中多媒体知识的融合及其控制，并实现了多媒体程序与分布式专家系统平台的无缝集成。     

作物知识模型构建方法的研究

为了提高作物研究领域专家系统知识的数量与质量，在分析知识模型研究现状的基础上，结合作物的生育特点，提出了作物知识模型建立的基本依据是作物生育时间和农艺技术措施，并依此建立由浅知识模型和深知识模型所组成的油菜三维知识模型，同时对该知识模型的知识表示和模糊推理进行了描述，该知识模型具有一定的通用性。     

机器视觉技术在农产品检测中的应用研究

机器视觉技术在农产品检测领域得到了广泛的应用,并随着相关技术的不断成熟和发展,机器视觉在农产品检测领域中的应用必将对传统检测模式产生巨大影响。本文分析了机器视觉技术在农产品检测中的应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了初步的探讨。     

Excel在油菜菌核病灰色预测模型构建中的应用

灰色系统理论，为病虫害预测预报提供了新的途径与方法。灰色预测模型的计算，其中关键是计算微分方程^AX（1）（K 1)=(x^(0)(1)-u/a)e^-ak u/a的解。利用Excel计算求解，具有操作方法简便易行，结果准确可靠、实用性强的优点。本文根据洞庭湖区1980～1992年油菜菌核病发病资料，利用Microsoft Excel 200进行计算，建立灰色GM(1，1)长期预测模型，经检验该模型精确度高，预测结果可靠。     

农作物生长环境信息感知技术研究进展

农作物生长环境信息的快速感知是实施精准农业中最为基本和关键的问题.作物生长环境信息主要包括土壤温度,光照强度,土壤湿度和土壤养分等信息.它们具有数据海量、多维,空间分布差异大等特点.传统的信息感知方法费时费力且无法满足精准农业的需求.对目前的农作物生长环境信息感知技术和传感仪器进行了综述,并提出了今后进一步开展农作物生长环境信息感知技术的研究方向.     

专家系统及其在油菜病虫害综合治理中的研究进展

简述了专家系统的概念、特点及其发展概况,介绍了农业专家系统在油菜病虫害防治中的作用,同时对我国农业专家系统存在的问题及发展方向提出了一些看法。     

基于灰度截留分割与十色模型的马铃薯表面缺陷检测方法

为探索基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测新方法,该研究提出能将马铃薯表面疑似缺陷一次性分离出来的快速灰度截留分割方法和用于缺陷识别的十色模型。选择面积比率和十色比率作为缺陷判别特征,对分割出来的深色部位采用阈值法进行缺陷识别。采用基于快速G与亮度截留分割的2种方法对发芽进行识别。通过对326个马铃薯样本的652幅正反面图像进行试验,基于十色模型的缺陷识别方法对分割出来的深色区域的正确识别率为93.6%,基于快速G与亮度截留分割2种方法结合对有芽体图像的正确识别率为97.5%,马铃薯表面缺陷正确检测率为95     

基于参数L-系统的油菜花朵与花序生长可视化研究

为奠定油菜品种株型设计仿真基础,应用参数L-系统的原理,提出了甘蓝型油菜花朵和花序可视化生长的L-系统模型框架。通过对田间试验测量数据统计分析和归一化处理,用Sigmoid 5参数函数拟合花轴节间长度和直径的生长,用Weibull 4参数函数拟合花柄长度、直径的生长。采用L-系统和预定义Bezier曲面建模方法构建油菜花朵仿真模型。根据Bezier曲面的算法,构建了油菜花朵花瓣和萼片及其曲面模型。最后以L-Studio4.0为平台、结合VC++实现油菜花朵和花序的可视化生长模拟。结果表明,该方法可以真实生成油菜花朵和花序,真实感基本达到要求。