黑龙江省农村电力远程缴费系统的设计与实现

在黑龙江省县级电力企业的交费方式中缺少一种可以利用语音充值卡进行交费的方式.为此,根据县级电力企业的实际情况及电力客户的需求,基于电话语音卡,以Delphi语言为开发工具,设计实现了电力远程缴费系统.实际运行表明,系统运行稳定,能够可靠地实现远程交费,为电力企业及远程电力用户提供了方便、有效的售电及交费方式.     

基于ArcIMS的农电配电管理系统

应用地理信息技术、Internet技术和数据库技术,为农电配电管理建立一个具备直观管理、查询、输出和分析应用等功能的管理系统。该系统访问范围广泛,独立性强,为农电配电网各部门提供优化的数据和科学的管理依据,使配电管理部门在规划、基建和生产等各个方面提高管理水平与工作效率。     

建三江信息化系统中单点登录的研究

随着信息技术和网络技术的发展,建三江分局的信息化水平不断提高.为了使农户能够快捷有效地登录应用系统,对系统的登录方式进行了重点研究,分析发现单点登录的引进,可以使用户只进行一次身份验证就可以访问所有已授权的门户网络资源.同时,设计了一种适用于三江分局农场信息化系统的单点登录协议,利用令牌将身份认证和服务授权结合起来由一个认证服务器实现,授权校验的同时进行密钥分配,实现了用户和应用服务器的双向认证.     

农业院校非计算机专业“多媒体技术及应用”课程教学改革探索

分析了农业院校非计算机专业"多媒体技术及应用"课程教学的现状及存在的问题,提出了该课程教学改革的方法。教学实践证明,只要结合学生所学专业和本课程的特点,运用恰当的教学方法,完全可以使非计算机专业的学生学好多媒体技术的基本理论,而且可以更好地使所学多媒体应用软件服务于专业。     

基于WSN的猪舍环境监测系统设计

在规模化养猪生产中,猪舍的温度、湿度和氨气浓度等环境因素直接影响着猪的健康及生产能力,猪舍环境监测受到国内外专家的普遍重视。针对国内目前猪舍环境监测相对落后的现状,基于无线传感器网络,设计了高效的猪舍环境三级监测网络系统。以Zig Bee模块CC2430芯片为核心设计了传感器终端节点、单舍控制节点和Zig Bee协调器,同时给出了软件流程及多传感器数据处理和融合算法。通过实际测试表明:监测系统可以在55 s内完成终端节点环境数据采集到传送至控制中心计算机中,高效地实现了现场数据采集、数据处理和各级网络间的数据通信。系统可为猪舍环境监测提供可行的解决方案。     

基于高光谱技术的牛肉含水率无损检测

牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。     

基于L系统的大豆根系模型构建及可视化

深入分析了大豆根系形态特征与生长特性,根据大豆根系生长呈S形曲线的特点,基于逻辑斯蒂方程对采集的根系数据进行了回归分析,获取大豆根系的生长方程。根据大豆根系形态结构具有自相似性特点,设计了大豆根系L系统,并在VC++环境下利用OpenGL技术实现了大豆根系拓扑结构模型的构建及可视化模拟。     

电力语音充值系统呼叫处理过程的多线程实现

在实现基于电话语音卡方式构建的电力客服呼叫处理过程中,由于系统的高实时性和多路语音通道的并行性,要求多路语音通道必需能够合理地协调并行工作.阐述了在Delphi语言开发环境下,如何实现利用多线程及线程同步技术来处理语音呼叫过程的协调、并行工作的.     

基于深度学习的密闭式猪舍内温湿度预测模型

针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测，无法对猪舍内环境变化趋势作出预判，不能提前对环境控制设备运行状态进行调节，在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题，基于深度学习方法，结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据，建立了长短时记忆（Long short term memory，LSTM）网络预测模型，实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明，猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致，温度最大误差1.9℃，平均误差为0.5℃；相对湿度最大误差为13.5%，平均误差为2.3%；温度和相对湿度预测的平均决定系数分别为0.821和0.645。本文建立的预测模型具有较优性能，可为制定优化的猪舍内环境控制策略，解决环境控制效果滞后问题提供可行的参考。     

基于高光谱的寒地水稻叶片氮素含量预测

为快速、无损和准确地诊断水稻营养状况,开展了基于高光谱成像技术的寒地水稻叶片氮素含量预测研究。以不同施氮水平下的水稻叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,分析拔节期水稻叶片光谱,采用全波段高光谱数据、连续投影算法及分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)与相关分析(correlation analysis,CA)相结合的方法建立多种回归分析模型,并对模型进行检验和筛选。结果表明:随着施氮水平提高,水稻叶片反射率在可见光区域降低,在近红外区域升高。在校正集决定系数上,基于多元逐步回归分析的全波段模型较好,校正集决定系数为0.821,校正集均方根误差RMSEC=0.079;在预测集决定系数上,基于SPCA-CA结合多元回归分析的多变量单波段指数、差值指数、双差值指数模型较好,预测集决定系数为0.869,预测集均方根误差RMSEP=0.085。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了参考。