农民创业者获取创业资源中社会网络的利用

农民创业活动已成为推动农村经济发展和农村城镇化进程的重要动力源泉，创业资源的获取是制约农民创业者的关键因素，而社会网络影响着农民创业过程中社会资源的配置，因此探讨农民获取创业资源的社会网络途径和机制有着重要的意义。运用问卷调查和统计分析的办法，就社会网络对农民创业者获取创业资源的影响作了分析，将农民创业者的社会网络按其关系密度进行了分类，深入分析了该社会网络的规模、密度、动态性和差异性，研究发现不同类型的社会网络在农民创业者获取资源过程中作用各有不同。     

网络信息技术应用对种业企业的作用及现状分析

利用价值链分析法，从理论上分析了网络信息技术的应用对建立种业企业竞争优势的重要作用。以2004年中国种业企业50强为样本。对种业企业网络信息技术的应用现状进行了描述和评价，并进行了简单的原因剖析，在此基础上指出了未来种业企业网络信息技术开发应用的重点领域。     

花卉产品网上＂被淘＂

随着网络的快速发展，网上售卖的商品种类越来越丰富。与书籍、服装等最先出现在网购中的产品同步，花卉园艺产品也占据了一席之地。那么，花卉产品在网络销售中的发展状态如何？我们以全国最大的网络零售平台——淘宝网为例，对其进行调查，     

利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮素含量的初步研究

选取6种输入向量组合，利用线性网络、BP网络以及径向基网络等3种神经网络模型进行比较研究，筛选最适宜网络模型和最佳输入组合，建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型，探索利用神经网络技术获取叶片数字图像信息的方法。结果表明，径向基网络在利用数字图像(B，H，G-R，G/R)指标作为网络输入向量时，能够实现获取棉花叶片数字图像氮含量的目标。径向基网络训练的180组样本的训练精度均达到极显著水平（r = 0.9022**），30组测试样本的预测值与实测值也达到极显著相关（r = 0.8674**），径向基网络和(B，H，G-R，G/R)向量是一种适合本研究的数学模型。对利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮含量技术的初步探索，拓展了神经网络和数字图像技术在农业生产中的应用。     

基于SOFM神经网络的核心种质取样算法

介绍了核心种质和自组织特征映射网络的基本概念，使用自组织特征映射网络的自组织特性对种质性状数据进行了聚类，利用聚类的分组结果，提取核心种质，通过对核心种质的各种参数的检验并与完全随机取样和一般的系统聚类的对比。结果表明，SOFM的取样算法，是一种比较有效快捷的算法，可以在实际中加以应用。     

两路电话线接入一个Modem的线路交换技术

用户登录安庆直属库网站服务器可用电话内线拨号实现零话费；网络管理员登录总公司、分公司及其它外网，或远程登录库内网络服务器，通过电话外线连接拨号。无论以哪种方式拨号，连接上网络服务器的调制解调器设备是一个，该技术可通过线路自动交换实现，解决了人工线路交换的繁琐，以及远程登录和内线登录库网站服务器的矛盾。     

自动控制系统在机械化粮库中的应用

介绍了某机械化粮库自动控制系统的结构设计，叙述了控制系统的主要功能及特点，并描述了网络技术在开发集中监控和管理系统中的应用。     

花木网销五大问题待解决

伴随着网络的普及和电子商务平台的发展，园艺行业每年的销售额大幅增长。在这个巨大市场的诱惑下，生产商、经销商纷纷开始涉足网络销售领域。记者日前在采访几家从事网络销售的企业时发现，产销双方在寻求突破的同时，也暴露出许多问题，如何解决这些问题也成为大家普遍关注的话题。     

浅析当前农资市场营销战略

近年来．随着中国农资流通市场化进程的不断加快．国内部分经济成分纷纷加入到农资流通产业之中。市场竞争日趋激烈。在这种情况下，许多农资流通企业为占领市场、开拓市场，以现代流通模式不断提升农资商品经营的服务水平．特别是农资营销网络的发展势头对提升企业的市场占有率和为三农服务起到了积极作用。但是由于农资流通体系、服务体系或光彩网络建设的不完善。加之市场竞争的日趋激烈。使得许多涉足该领域的企业在网络建设方面走了不少弯路。     

新形势下种业发展之我见

在新形势下，种子企业要谋求生存与发展，把企业做大做强，必须打牢品种、品牌、网络这三个基础。因为品种是种业生存的基础，品牌是种业发展的基础，网络是种业做强的基础。     

Pathway Analysis of the Mountainous Characteristic Road Network for Emergency Evacuation

According to conditions of landform in mountain area and features of mountainous road network, a concept of mountainous characteristic I Shaped road network was presented. By adopting time cost analysis method, finite impact ranges of key pathway and its adjoining pathway surrounding road networks were defined. Using graph theory and fluid network theory, the analysis of pathways to mountainous characteristic I Shaped road network was carried out. With the ways of virtual node and virtual branch, pathway algorithm of mountainous characteristic I Shaped road network was provided. The calculated process of the analysis of pathways to mountainous characteristic I Shaped road network was illustrated through numerical example, which shows that it provides guidance for determining an optimal route to evacuation and evacuation management in the calamity events.     

联想神经网络的风速序列预测分析

为了提高风速序列预测的可靠性,针对具有混沌特性的风速序列,构造了一种用于风速序列预测的联想网络。以风速序列的波动性作为相似性测度准则,构造联想网络的存储样本模式,根据存储模式中蕴含的关联信息完成网络的无监督学习,从而完成具有自相似性的风速序列的一步或多步预测分析。与传统前向型神经网络相比,该网络预测机理明确,预测结果唯一,且可一次给出多步预测结果。仿真实验结果表明,该网络的具有良好预测性能,适用于风速序列的动态预测。     

Development Trend of Computer Network

At present, the computer network is the most quickly developing technology, so following the direction of this technology development is quite necessary. This paper introduces mainly four aspects of present network development, that is: connection technology, connecting device, high-speed transmission and network utility. Then, a few hot-topics were discussed as well.     

基于BP神经网络研究儿茶素在ADS-8树脂固定床中的洗脱过程

摘要：以信阳毛尖茶叶浸提液为原料,研究ADS-8树脂固定床吸附儿茶素后的洗脱过程,建立模型并优化工艺。基于BP神经网络建立洗脱模型,利用模型对因素进行仿真分析。模型误差为0.00108523,测试样本的试验值和模拟值的相关系数r=0.984,最佳工艺条件是温度20℃、流速1.0mL/min、乙醇浓度30%。基于BP神经网络建立的模型具有很强的逼近能力,为儿茶素在ADS-8树脂固定床中洗脱过程的预测、控制提供一定参考。     

内蒙古东北部落叶松早落病发生发展的气象预测

随着气候的异常变化,落叶松早落病呈逐年严重的态势发展。为了有效预防早落病的大面积发生,笔者利用气象资料建立2种模型对落叶松早落病的发生面积进行预测预报。结果表明：落叶松早落病喜低温高湿的气候环境,不耐高温干旱。通过逐步回归和神经网络2种模型预报出落叶松早落病的发生面积的结果显示,逐步回归模型预报的平均误差为18.8%,神经网络模型预报的平均误差为8.6%,再利用2012年和2013年进行检验,逐步回归模型预报的误差分别为7.2%和11.4%,神经网络模型预报的误差分别为5.3%和2.4%,较逐步回归模型的预测结果的误差分别低1.9%和9.0%。因此得出结论即神经网络模型预报效果较好,可以为林业部门提供科学依据。     

农户社会网络关系评价体系设计及测算研究——基于1440份调查数据的分析

从网络规模、网络紧密度、信任与承诺、社会风气与归属感及社会参与5个方面构建评价农户社会网络关系的指标体系,按照区域分布,将所调查区域分为河套地区、中原地区和关中地区,采用实地调查的1440份农户数据,运用变异系数法确定各指标权重,进而对农户社会网络关系水平进行测算。研究得出：按照权重大小依次为社会参与、网络规模、网络紧密度、信任与承诺、社会风气与归属感;农户社会网络关系评价值整体较低,呈正偏态分布,且存在地区差异;关中地区最高,但个体差异明显,其次依次为河套地区和中原地区;从一级指标的测算结果看,社会参与得分最高,其次为社会风气与归属感、信任与承诺,最后为网络规模和网络紧密度,可见农户更愿意参与集体行动,人文环境得到进一步改善;地缘与亲缘限制了网络规模的扩大,而农村人口的流失也使得网络紧密度减弱。在此研究基础上提出相关建议,以期为相关政府机构实施乡村治理提供依据。     

基于LM-BP神经网络的耕地土壤养分等级划分模型──以皖南山区为例

研究旨在通过BP神经网络方法,构建起LM-BP网络结构(5-M-1)模型,达到对土壤养分等级划分的目的,为合理的土壤养分管理提供可靠依据。采用Levenberg-Marquardt (LM)训练算法,构建3层网络模型：一个输入层、一个隐含层、一个输出层,利用3层网络作为耕地土壤养分等级划分模型。利用土壤养分各级评价标准作为模型的训练样本和测试样本,以此来对BP神经网络进行训练和测试,并对歙县土壤养分进行综合评价。结果表明：LM-BP网络结构对测试样本输出的预测值和实际参考值是一致的。最终通过灰色关联模型和主成分分析方法对歙县土壤养分的综合评价结果与BP神经网络的模拟结果相对比,发现也是基本一致的。LM-BP网络结构应用于土壤养分等级划分中,得到了很好的预测效果,为智能算法应用于农业领域奠定了良好的基础。     

基于无人机高光谱影像的玉米地上生物量反演

【目的】研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。【方法】在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组。随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证。分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣。【结果】结果表明：和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果。其建模时决定系数为0.99均方根误差为0.08 t/ha,相对均方根误差为3.39%;外部验证时,决定系数为0.99,均方根误差为0.15 t/ha,相对均方根误差为8.56%。【结论】BP神经网络模型可有效提高无人机高光谱遥感反演玉米地上生物量的精度。     

离差最大化结合BP神经网络评价烟叶化学品质

为解决烟叶化学品质现有组合评价方法的不足，探讨离差最大化组合评价法与BP神经网络相结合进行评价。选取4种典型单一评价法，首先采用改进熵权法和AHP法确定指标权重，然后根据离差最大化原理计算组合评价值，最后利用BP神经网络对组合评价值进行反演。结果表明，离差最大化组合评价值与单一评价法相关性较其他组合评价法更高，平均相关系数为0.9822;BP神经网络对组合评价值有较高的预测准确性与稳定性，预测值与实际值相对误差不超过3%，决定系数大于0.9900。说明，离差最大化组合评价法对单一评价法的组合效果更好，BP神经网络提高了组合评价的便捷性。     

基于遗传算法的BP神经网络在小麦蛋白质含量预测中的应用

为了快速、简便、准确地测定小麦蛋白质的含量,本文提出了应用近红外光谱分析技术结合遗传算法(GA)的BP神经网络的建模方法。采用SPXY算法对光谱数据进行了合理划分,并运用连续投影算法(SPA)将预处理过的数据压缩,对光谱数据提取最佳敏感波点作为GA-BP神经网络的输入,建立小麦蛋白质含量的校正模型。模型的预测均方根误差和预测相关系数为1.3379和0.979,并与BP神经网络所建立的校正模型进行了比较。结果表明：GA-BP神经网络所建模型收敛速度快、训练时间短、准确度也较高,能够实现对小麦蛋白质含量快速高效的检测。