基于德尔菲法和云模型的水利信息化测度研究

建立水利信息化测度模型,对于水利信息化工作的开展和指导有着重要的科学和现实意义。依据我国开展水利信息化工作以来,在全国范围内进行的水利信息化发展状况调查工作中所获取的基础数据和水利信息化发展的实际情况,参考国际上普遍使用的信息化发展程度评估方法,提出了一种基于德尔菲法和云模型的水利信息化测度研究方法,并结合2012-2015年度中国水利信息化发展报告中提供的统计数据,对研究方法展开论述。本研究在一定程度上提升了水利信息化发展程度评价的科学客观性,为实现水利信息化阶段目标提供现状分析和决策参考。     

云制造环境下知识云能力量化评估方法研究

云制造是一种智能化制造新模式,知识是支撑云制造服务系统运行的核心。但对知识云及其服务能力、影响因素和评估方法的研究尚不够深入。在建立知识云能力整体特征评估体系基础上,提出了一种基于云推理的量化评估方法。通过对知识能力评估指标的云化处理,采用知识能力云的期望和超熵对服务效能满意度进行定量评价,并构建了知识能力服务效能评估云推理发生器,实现通过知识能力变化云描述服务满意度的变化情况,为最大限度保障云制造系统知识资源与知识能力共享和按需使用提供智能化支持。实验表明,该方法较好地实现了知识云能力的最大效能服务过程,对云制造环境下知识云能力服务效能综合评估进行了有益的探索。     

信息化技术在农业育种中的应用

在基因组学、生物信息学、遗传算法、远程监测和控制、决策支持系统以及无人机和遥感技术等信息化技术不断发展的当下,其应用范围也变得越来越广泛。在农业育种工作中,信息化技术也得到了一定应用。通过对信息化技术的应用,能够有效提升农业育种效率和科学性,从而培育出更高质量的种苗,有助于培育出更适应市场需求的优质农产品,实现农业的可持续发展。信息化技术在农业育种中的应用正逐渐改变着传统的农业生产方式,为农业育种带来了新的机遇和挑战。当前,怎样应用信息化技术进一步促进农业育种水平的提升,逐渐成为农业育种工作者需要重点思考的问题。在这一背景下,本文主要探究分析信息化技术在农业育种中的应用,希望能够为提升农业育种效率,促进现代化农业发展提供一些有利帮助。     

基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法

将育种家对作物性状表现的综合评价融入作物育种评价中,提出了一种基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法。首先,从育种数据中筛选训练样本集及候选性状特征集合,计算候选性状特征集合中各性状与育种材料评价结果的相关性和作物在性状特征间表现的相似性,然后,利用计算的相关系数同时综合考虑性状表现的相似性系数,以期望选择的性状特征的相关性最大、相似性最小为目标,建立基于序相关的作物育种评价性状特征选择模型。该模型可为不同育种目标提供重点关注的性状特征集合,为数据化育种提供支持及依据。利用该方法对2013年大豆品系鉴定试验中早熟、中熟、毛豆3类育种材料进行了性状特征选择试验,结果验证了方法的有效性。该方法可以作为育种评价方法的前置步骤,与现有的综合评价、模糊综合评价等方法结合作为性状特征权重的确定手段,提高权重确定的科学性。     

基于云课堂的高职院校信息化教学改革方案研究

目前“互联网+”背景下信息化教学改革势在必行,本文主要介绍了高职院校信息化教学改革的必要性,分析了高职院校在信息化教学改革实施过程中存在的问题及原因,基于云课堂教学平台提出了高职院校信息化教学改革方案,并对改革方案在“工业产品数字化设计课程中的应用过程和实际效果进行了分析.     

作物育种试验区机械化的研究进展

本文从作物育种试验区管理的各个环节出发,介绍了目前国内外作物育种试验区机械化的研究现状。作物育种试验区管理机械的二个关键环节播种机与收获机均已形成系列,技术已经成熟,其它技术、设备也取得了长足的进步,计算机技术在育种试验区管理机械上得到了广泛的应用。实现作物育种试验区机械化,既可保证育种试验的准确性和科学性,也有利于降低试验成本和提高作物育种试验的工作效率。     

辽宁三大作物生产及育种发展研究

在简要分析辽宁省自然条件及农作物分布情况的基础上,介绍玉米、水稻、花生三大作物的主要种植品种及优缺点,探讨这三大农作物育种中存在的主要问题及今后的研究发展方向,为提高辽宁省的种子资源质量提供理论参考。     

农业装备云服务系统设计

针对农业装备生产、服务中存在的问题,以农业装备为核心对象,并覆盖中联重机全产业装备,借助移动互联网技术和云计算、云服务技术,实现面向研发、生产、销售、服务商、持有者和单位、机手的全方位用户,设计了云服务、决策系统以及数据管理平台架构和方案。     

信息化环境下高职英语教学现状及应用探析

计算机以及多媒体网络等现代信息技术的日益普及,促使信息化的教学方式在教育领域中得以涌现。合理灵活的运用以多媒体网络为代表的信息化教学手段,不仅符合时代发展潮流,而且会达到更好的教学效果。英语作为一门国际交际语言,在交流中的使用越来越频繁,交流中的地位也越来越重要,很多高职院校对学生英语教学也越来越重视,因此,在当前信息化环境下,要充分开发和利用网络技术,转变高职英语教师观念和英语教学模式,合理安排英语教学内容,发挥信息技术下的教学优势。本文从高职英语教学现状出发,对信息化环境下信息技术在高职英语教学中的应用进行探讨。     

关于企业信息化建设的思考

21世纪是信息技术和知识经济的时代,企业竞争的内容已由质量的竞争转向速度的竞争、信息的竞争和知识的竞争.我国加入WTO后,面对强手如林的国际竞争对手,不仅要发挥低成本的优势,还要利用信息技术充分了解国外市场发展动态,通过产品创新获得国际水平的竞争优势.可以说,企业信息化建设是企业生存发展之必须.     

基于SICK和Kinect的植株点云超限补偿信息融合

针对传统点云信息融合需要限制传感器之间位置以及繁杂标定和Kinect传感器室外工作受光照条件影响会出现目标边缘缺失的问题,提出了基于SICK和Kinect相机组合探测的植株点云超限补偿信息融合方法。首先采用SICK二维激光传感器融合实时行进速度传感器,实现对植株三维点云重构,同时通过Kinect传感器获取植株彩色和深度图像合成彩色点云,然后分别对SICK和Kinect异源点云进行阈值滤波预处理和体素栅格下采样,求取各点法线及快速点特征直方图,利用采样一致性初始配准方法使异源点云之间拥有较好的初始位置关系,再进一步使用ICP算法精确配准,通过近似最近邻搜索和超限补偿的方法完成点云信息融合。在超限补偿方法中,通过对比转换后点云间误差,判断数据有效性,实现对数据的最终融合。试验结果表明,本文方法可以有效、准确地实现不同点云之间的信息融合,并能有效抑制阳光的干扰。     

基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统设计

土壤墒情是精细农业发展的关键,传统的土壤墒情监测手段落后,仅仅依靠手持设备进行人工采集,需要耗费大量的人力物力,且墒情信息获取缺乏实时性和全面性,对农田灌溉工作和农作物的生长造成了较大的影响。为此,引入了云计算技术,构建了基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统,通过对土壤墒情信息系统的功能需求分析,完成了信息系统总体架构的设计,并对土壤墒情信息处理流程进行了优化分析。研究结果表明:基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统能够保证墒情信息获取的实时性、有效性,同时墒情信息采集全面,数据共享及时,对实现精细农业具有主要意义。     

基于云计算的水稻区域试验信息采集系统设计

区域试验为农作物品种审定提供了依据,是作物育种研究与实践应用之间的桥梁。近年来,参试的作物品种数量增加,但试验费用没有相应增长,试验质量无法得到保证。水稻是我国最重要的粮食作物,其面临的问题更为明显。在发展智能农业的背景下,物联网、大数据和云计算等新型技术在农业中得到了应用,并取得良好的成效。为此,基于云计算技术,建立了一个水稻区域试验的信息采集系统,利用云计算对传感器收集的信息进行分析,为区域试验的农艺操作和结果评判提供依据。试验结果表明:云计算采集的水稻数据与人工调查结果都没有明显的差异,可以代替人工采集水稻信息,降低了人力成本,提高了试验质量。     

基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述。首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点。     

基于关联数据的农业信息空间数据组织研究

介绍了农业信息空间、关联数据和RDF格式的内涵与应用研究现状,以及农业信息空间下基于关联数据的知识资源组织方式和机制原理,提出了基于关联数据的知识资源发布应用模式和资源服务方式,有利于更好地扩展知识资源的内容,提升知识资源的发现服务,为我国关联数据的理论研究和应用实践提供一定的参考。     

基于MESH架构的工厂化育苗环境无线监控系统研发

针对蔬菜工厂化育苗过程中对环境监测与调控的实际需求,基于ZigBee,ARM和VC++等技术研发构建了基于MESH架构的无线传感器网络监控系统,实现对育苗温室群内环境信息的精确采集、实时监测和远程调控等功能。测试结果证明,系统具有可扩展性强、测量结果准确、操作简单和运行稳定等优点。该系统的研发对提高工厂化蔬菜育苗的管理效率具有重要意义。     

车辆维修保障数据云平台的研究与设计

利用虚拟化技术,在不改变底层架构的条件下将分布数据资源虚拟化为数据云,给出了数据云与应用云分离的服务模式,构建了可用性、安全性高的车辆维修保障数据云平台,研究了基于该平台的评定分析关键技术,在此基础上开发了上层应用软件,并对车辆维修保障数据云平台的发展前景进行了展望。     

云计算服务数据安全储存技术研究

根据当前云计算服务数据的发展趋势,在介绍云计算和云存储概念的基础上,分析云存储数据存在的主要安全问题,提出确保云计算服务数据安全的存储对策,为云计算服务数据在互联网及其他领域的安全储存提供技术方面的借鉴。     

基于云计算的现代畜牧业营销管理信息系统

为了拓展畜牧产品市场,加快畜牧产品信息的传播,提升畜牧行业信息化应用能力,本文结合现代畜牧业营销管理的实际应用需要,利用云计算、网络技术和数据库技术等现代农业信息和营销管理技术,将电子商务手段与传统业务模式相结合,打造集电子商务、信息服务为一体的现代畜牧业营销管理信息系统。该系统能为畜牧企业提供包括：电子商务、客户关系管理、进销存管理、农产品质量安全追溯管理等应用服务和畜牧产品供求信息的智能分析,实现畜牧产品的网络销售和＂农超对接＂,有利于推动传统畜牧业向现代畜牧业的转变,提升畜牧业经营与管理水平,增强畜牧业的竞争力,切实提升畜牧行业的经济收益。     

小型水库安全分级监管模式与云平台研究

针对我国小型水库数量众多,受资金、人员、技术所限开展安全监管工作难度大、安全风险高的问题。在梳理和分析小型水库安全监管特点和要点的基础上,探讨并提出了小型水库安全“单一水库-区域/流域库群-科研院所托管”的分级监管模式;并结合不同层级用户需求,利用云计算、物联网、大数据等现代信息技术优势,设计了小型水库安全分级监管云平台架构,以依托科研院所托管的方式构建成都市小型水库大坝安全监测监管云平台,应用情况良好,有助于提高小型水库安全监管能力。