基于知识图谱的水稻病害关联特征挖掘方法

针对复杂的水稻病害数据存储和高效检索问题,提出了基于知识图谱的关联特征挖掘模型.将水稻病害数据清洗后存储在Neo4j图数据库中,构建水稻病害知识图谱(Rice diseases knowledge graph,RDKG).在图挖掘算法中引入了Skip List跳跃表多维索引算法,从联系链路、社群划分、相似病害发现3个维度进行分析挖掘并通过试验比较其检索效率和查询时间.结果 表明:关联特征挖掘模型利用Skip List的分层链表形式进行一系列分类表的存储操作,在信息检索时有效提高了检索效率,进而提高系统整体响应时间,为水稻病害领域的数据分析及线索挖掘提供技术支持.     

改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断

针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%.     

基于Monte-Carlo模拟的土壤环境重金属污染评价法与实例研究

综合分析了现行确定性土壤环境质量评价中的不足,将Monte-Carlo模拟引入地累积指数模型中,并进一步通过数据的挖掘和对土壤中各重金属的生态风险差异的考量,构建了基于不确定性理论的土壤环境质量评价法．将所建方法应用于实例区域,分别构建重金属的实测含量参数和其对应背景值参数的概率分布模型,设定模拟中最大实验量为1 000,置信区间为95%,抽样方法为拉丁超立方（Latin hypercube sampling）,得到基于不确定性理论的土壤环境质量评价结果：评价区域土壤中各重金属的污染排序为Cd＞Ni＞Zn＞Cu＞Cr,其中,Cd隶属于严重污染等级的概率高达98.1%;Ni和Zn有着明显的空间分布差异,并且属于严重污染的概率也分别达84.5%和87%;Cr和Cu的污染等级相对较低．而后,将所得结果与现行的确定性模型评价结果进行了对比分析,结果表明：所建基于不确定性的评价模型具有更好的评级分辨力,并可更全面、真实地表征该区域土壤重金属的污染特征和概率风险水平．     

基于3S技术的东洞庭湖湿地植被的分布与适应性分析

利用2010年环境一号卫星影像提取东洞庭湖湿地植被分布图,依据同时期的MODIS13数据合成增强植被指数（EVI）年最大值图与年平均值图,结合东洞庭湖高程,讨论东洞庭湖湿地植被及其生物量空间分布,并从水文因素及植被生长特性等方面分析其原因,推论出芦苇与湖草等植被的最适宜生长区域.结果说明,东洞庭湖植被及其生物量分布与高程及水环境有很大的相关性,在高程30 m以上且远离水域区域,主要生长着对水分要求不高的防护林;芦苇适合生长在27 m高程以上且靠近水域的区域,湖草适合生长在高程为23~27 m间的区域.     

小茴香

小茴香为伞形科多年生草本植物,又名怀香、茴香。因能除肉之臭气,使之重新回香,故有＂茴香＂之名。小茴香原产欧洲地中海一带,如今在我国各地均有普遍栽培。其植株高度0.6～2米不等,全株表面有粉霜,植物有强烈的香气。茎直立,上部分枝,枝上有棱。叶互生,基生叶丛生,有长柄,叶柄基部扩大呈鞘状抱茎。叶片细小呈丝状,因此也称小茴香为香丝菜。夏季开花,为顶生或侧生的复伞形花序,花小,金黄色。果实为双悬果,卵状长圆形,具有特异芳香气。小茴香是重要的香料植物。     

基于知识图谱的水稻病虫害智能诊断系统

目的 利用知识图谱对水稻病虫害领域复杂的异构数据信息进行结构化存储,建立病虫害间语义关系,为水稻病虫害关联检索及智能诊断提供理论依据。方法 首先提出一种面向水稻病虫害的知识图谱构建方法和基于图的水稻病虫害检索算法,通过引入节气实体实现水稻病虫害的预警。其次提出基于确定性因子(Certainty factor,CF)模型和知识图谱相结合的知识推理方法,利用CF与水稻病株症状的结合实现水稻病虫害的诊断。结果 利用命名实体识别模型,得出病、虫害名称及危害症状实体的准确率分别为0.92、0.90及0.87,进一步构建包括1 972个实体及5 226个实体关系的垂直领域知识图谱。通过自主开发的智能诊断系统进行案例分析,试验表明,诊断算法正确率达到86.25%。结论 该系统有效地解决了水稻病虫害领域数据检索、预警与诊断中知识的复杂性及不确定性的问题,有较强的实用价值和推广前景。     

基于动态聚类分析的水环境健康风险综合评价

考虑各水期的浓度差异,提出浓度参数综合评判的概念,建立了基于浓度参数综合评判的水环境健康风险评价模型.运用动态聚类分析法将评价结果进行归类,得出风险管理的优先控制等级．将该方法应用于2007年湘江18个断面的健康风险评价研究中.结果表明:各监测断面中砷、六价铬和镉3种污染因子的健康危害较大,其中砷的健康危害最大;采用动态聚类分析将风险评价结果归为4类即：高风险、高-中风险、中风险和低风险.其中松柏下断面健康风险最高,达到3.79×10-4,属于高风险级别,应进行优先控制;黄茶岭属于高-中风险;归阳镇、熬洲、朱亭镇、枫溪、白石、霞湾、马家河、五星、易家湾、樟树港断面为中风险;另外6个断面为低风险．根据综合评判,大部分断面水质已受到不同程度的污染,须加强湘江水环境污染控制．     

基于随机-模糊模型的地下水污染风险评价

提出了基于随机-模糊模型的地下水污染风险评价方法.该方法同时考虑了参数的随机性和模糊性,将地下水污染的环境风险定义为含水层"脆弱性"和地下水污染对人类健康"危害性"的乘积,运用模糊属性识别理论判断环境风险的等级.以长沙市黄兴镇蓝天化工厂锰渣场含锰废水下渗造成的地下水锰污染为例,分别计算了地下水锰污染的"脆弱性"和"危害性",并将其划分为"高"、"中-高"、"中"、"中-低"、"低"5个水平等级.结果表明,基于随机-模糊模型的地下水锰污染的环境风险介于"低-中"和"中"之间,与确定性模型中环境风险的计算结果有显著差别.     

基于BP神经网络的韶山地表径流pH预测研究

建立地表水pH预报模型来分析酸沉降下地表径流的酸化趋势,对于研究酸沉降对小流域生态系统的影响和酸雨的防治工作都具有重要意义。韶山地表径流酸度的变化具有很强的非线性特性,要对其酸度进行较为准确的预测,就必须采用能捕捉非线性变化规律的预报方法,因此,尝试选用BP人工神经网络对韶山地表径流酸度进行模拟预测,结果表明,该方法预测的精度较高,在地表径流酸度的预测中有一定的适用性。     

小茴香

小茴香为伞形科多年生草本植物,又名怀香、茴香。因能除肉之臭气,使之重新回香,故有＂茴香＂之名。小茴香原产欧洲地中海一带,如今在我国各地均有普遍栽培。其植株高度0.6～2米不等,全株表面有粉霜,植物有强烈的香气。茎直立,上部分枝,枝上有棱。叶互生,基生叶丛生,有长柄,叶柄基部扩大呈鞘状抱茎。叶片细小呈丝状,因此也称小茴香...