基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的绿色农产品消费行为预测

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点，传统统计方法难以准确预测消费行为的问题，提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题，提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率；其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响，提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数，实现参数的自动化选择，提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明：相较于广义回归神经网络，遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子，提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看，改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性，...     

基于卷积神经网络的玉米品种识别

为了解决传统算法中人工提取特征的缺陷,提出了基于卷积神经网络的玉米品种识别算法。以登海518、浚单20和郑单958 3个玉米品种为研究对象,制作数据集并进行分类标签,分别标记为0、1、2。使用Keras学习框架搭建网络模型,包括1个输入层、5个连续的卷积池化结构、3个全连接层和1个输出层。卷积层提取有效的特征信息,结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层,输出层采用Softmax函数实现玉米品种的识别。使用完成训练的模型对预测集进行预测。结果表明:登海518、浚单20、郑单958的识别率分别达到100.00%、93.99%、92.49%,平均识别率达到95.49%。     

基于神经网络的水产养殖水质预测模型研究

水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1％.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况.     

基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究

为探明支持向量机回归(SVR)模型在动物疫病定量预测上的效果,以便为动物疫病防控决策提供依据,利用广西2007—2013年的猪肺疫月发病率时间序列,进行了SVR模型预测猪肺疫月发病率效果的研究。首先,以自相关函数法和Cao方法相结合,确定该时间序列的时间延迟为2,嵌入维数为6,并对其进行相空间重构;然后,依据主分量分析(PCA分布)方法判定该时间序列具有混沌特性,表明其在重构相空间中进行分析预测是可行的;最后,基于相空间重构结果构建SVR模型,分别采用网格搜索算法、遗传算法、粒子群算法对模型参数进行优化,并分析预测效果。结果表明,运用遗传算法优化SVR模型参数预测效果最优,平均绝对偏差(MAD)为0.043、均方误差(MSE)为0.003、平均绝对百分误差(MAPE)为0.202。可见,采用遗传算法优化的SVR模型对猪肺疫发病率的预测是可行有效的。     

基于GA-RBF融合算法的玉米病虫害产量损失预测研究

鉴于玉米病虫害等影响因素在预测玉米产量损失时所具有的复杂及非线性等特点,采用传统的径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络预测起来相对较难,且其预测精度较低。针对上述问题,提出1种基于遗传算法(genetic algorithm,简称GA)和径向基函数神经网络相融合的优化算法,对病虫害所造成的玉米产量损失进行预测。该融合算法利用人工神经网络的非线性拟合能力强和遗传算法寻优能力强的优点,建立最优产量损失预测模型,将该模型的估算值与玉米产量的实际值进行拟合,得到较好的拟合效果图。为了验证算法的可行性,以国家863计划示范基地榆树市弓棚镇13号村的试验数据为样本数据进行仿真预测。结果表明,经过GA-RBF融合算法的预测误差为0.207,较优化前误差降低了0.151,预测精度得到提高,实现对玉米病虫害产量损失的有效预测。预测结果可为农民进行科学有效的病虫害防控提供科学依据,经济有效地降低受灾程度,提高玉米产量。     

基于非线性PLSR模型的地下水水质预测

【目的】针对地下水水质预测中影响因素的非线性关系,采用非线性偏最小二乘回归技术(PLSR)模型进行地下水水质预测研究,为地下水水质的准确预测提供支持。【方法】运用拟线性方法建立非线性PLSR模型,选用核函数对原自变量进行非线性变换,以陕西咸阳市某观测井2001-2009年地下水资料为研究对象,进行地下水硬度预测,并将其与BP网络模型的预测结果进行比较。【结果】利用咸阳市地下水前8年(2001-2008)的水质资料建立非线性PLSR模型,采用该模型对咸阳市地下水2009年硬度进行预测,与实测值相比,非线性PLSR模型、BP网络模型预测结果的平均相对误差分别为0.944%和1.354%,可知非线性PLSR模型具有更高的预测精度和实用性。【结论】基于核函数变化的非线性PLSR模型,将复杂的非线性问题转化为简单的线性问题,简化了计算过程,提高了预测精度,为地下水水质的预测提供了一种新思路。     

叶尔羌河年径流预测模型研究与应用

为提高叶尔羌河中长期径流预测精度,基于小波分析的基础上建立遗传算法优化BP神经网络的耦合模型,对60年叶尔羌河年径流时间序列进行研究。结果表明:耦合模型综合了两者的优势,在保留神经网络优良非线性拟合能力的同时,又融入遗传算法的容错性和全局搜索能力,提高预测径流时的学习速度和泛化能力。在对年径流进行预测时,其预测平均误差为-2.69%,而采用传统单纯的BP神经网络模型预测的平均误差为-10.25%。从预测误差检验以及模型的对比结果可知此模型合理、可行,因此该算法有助于解决叶尔羌河中长期径流预测问题。     

基于KPCA-SSA-BP的农业气象灾害预测

农业气象灾害对农业发展有很大阻碍,为优化农业气象灾害预测的估算模型,本研究以山东省作为研究区域,利用核主成分分析(KPCA)对影响因子进行降维,以传统反向传播(BP)神经网络模型为基础,基于麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)3种优化算法,构建了SSA-BP、PSO-BP、GA-BP 3种优化模型。结果表明,在旱灾受灾率的模型评价指标对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的均方根误差(RMSE)分别下降23.55%、12.28%和17.74%;在洪灾受灾率的模型评价对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的RMSE分别下降了29.96%、9.49%和13.88%。说明SSA-BP神经网络模型对旱灾受灾率、洪灾受灾率的预测效果优于传统BP神经网络模型以及PSO-BP、GA-BP优化的神经网络模型。     

基于YOLOX的穴盘甘蓝病害检测方法

为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注病害区域特征,抑制背景噪声,降低模型漏检率。并采用自适应多尺度特征融合算法提取穴盘甘蓝病害多尺度特征,充分利用不同尺度特征的语义信息提升小目标的检测精确率。由于算法的检测框定位不准确,在回归损失函数中添加了重叠面积损失、中心点距离损失和宽高损失,对回归任务进行了优化,提高穴盘甘蓝病害预测框定位精度;同时引入变焦损失函数作为分类损失函数,利用权重缩放因子缓解模型训练过程中相似病害类间差距小的问题。结果表明,研究算法对穴盘甘蓝炭疽病、细菌性黑斑病、褐斑病、黑腐病的检测平均精确率分别为97.59%、99.70%、98.69%和97.64%;其平均精度均值达到98.41%,与YOLOX、Faster R-CNN、YOLOv3、SSD、CenterNet算法相比,分别提高了4.96、12.86、18.19、4.71、10.69百分点。     

GEP优化的多输出RBF网络作物生理参数建模

针对常用的回归和神经网络作物建模方法存在的输出单一、参数优化困难和预测精度不足等问题,利用基因表达式编程优异的全局搜索能力和RBF神经网络多输出任意非线性函数逼近特点,设计了1种GEP优化的RBF多输出模型算法GEP-RBF。以水稻和番茄的5个关键环境因子为输入、以叶片CO_2交换率和蒸腾速率为输出,进行建模验证。结果显示,在预测的均方根误差指标上,GEP-RBF模型与GA-RBF和RBF相比,水稻的CO_2交换率和蒸腾速率分别降低了约28.4%、38.0%和89.9%、62.8%,番茄的CO_2交换率和蒸腾速率则分别降低了约56.9%、48.4%和75.3%、67.1%;在多输出结果的平衡性指标上,相比GA-RBF和RBF,GEP-RBF模型提高了约16.4%~77.4%。结果表明,GEP-RBF模型具有良好的预测精度和多输出平衡性,是一种有效的作物生长建模方法。     

基于HTML文档的WEB图像分类研究

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用，Internet已经成为包含各种信息形式，如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而由于Web图像从主题、格式，到功能和来源都多种多样，很难用一个统一的标准进行分类。本研究首先从Web页面上图像的功能角度对图像进行初步分类，将其分为链接类、装饰类、广告类和内容类。初步分类可提高Web图像处理的效率和性能，并为它基于Web的应用与研究提供帮助。     

基于GIS的工厂化养殖适宜性评价研究

选取滨海新区汉沽作为研究区域,通过查阅相关文献、咨询水产专家和实地调研等多种形式,筛选出19个对滨海新区汉沽工厂化养殖发展影响较大的因子作为评价指标,综合应用德尔菲法(Delphi)和层次分析法(AHP),确定各级指标的权重,构建滨海新区汉沽工厂化养殖适宜性评价模型,利用IDRISI进行综合运算,将工厂化养殖区域划分为"不适宜"、"一般适宜"、"适宜"和"非常适宜"4种类型,从而为工厂化养殖区域规划和管理提供科学依据。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用，近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制，从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明，苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制，抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下，有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况，且苯酚浓度越高，氨氮出水浓度也越大；而达到相同的氨氮出水浓度，抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件，且抑制程度越高，所需泥龄越长。     

转化糖药学研究概况

综述了转化糖药理及其现代临床研究概况,并对其药学应用前景进行了展望。     

黑龙江省番茄根腐病研究概述

文章对黑龙江省番茄根腐病病原菌的鉴定、病原菌的生物学特性、苗期抗性鉴定技术及寄主抗性遗传规律、番茄根腐病的病症与识别、病害的发生和流行规律等内容进行了综述。     

布氏艾美尔球虫研究之回顾

布氏艾美尔球虫(Eimeriabrunetti)是鸡的一种致病性较强的寄生性原虫,但是我国球虫流行病学的报道很少谈及,有关研究报道更为少见。为此,笔者回顾了自1942年Levine首次报道布氏艾美尔球虫以来人们对这个种所做的研究。主要对这个种在世界的流行情况、生物学特性、致病性、免疫原性、内生性发育、体外培养、致弱及在球虫疫苗中的地位作了回顾和评述。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用,近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制,从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明,苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制,抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下,有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况,且苯酚浓度越高,氨氮出水浓度也越大;而达到相同的氨氮出水浓度,抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件,且抑制程度越高,所需泥龄越长。     

基于万方资源系统的“沟域经济”研究文献计量分析

利用万方资源系统文献计量分析工具,采用文献计量学方法,通过对中国1999年—2011年有关"沟域经济"发表论文的学科分布、论文类型分布、年度分布、主要期刊分布、主要产出单位分布、北京农学院沟域经济研究文献分析等几个指标进行统计分析,揭示关于中国沟域经济研究的发展现状,以期为"沟域经济"相关学科研究以及"沟域经济"建设相关研究提供文献分析和重要依据。