基于本体推理的水稻虫害诊断系统研究

针对江西省水稻虫害的特点和特征,采用Protege建立了专家知识本体库,基于本体推理方法实现了虫害诊断推理,并运用相似度算法解决了知识不确定性的诊断问题。开发的水稻虫害诊断系统集诊断、防治和查询多种功能于一体,对南方红壤丘陵区水稻虫害的诊断和防治具有很好的应用价值。     

水稻虫害防治中存在的问题及其对策探析

虫害对水稻产量的影响较为明显,虫害防治是水稻从种植到收获过程中的关键工作.基于此,针对稻飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟的防治工作进行分析和论述,结合水稻虫害防治工作中的突出问题提出相应的解决对策.     

基于L-M优化算法的水稻螟虫预测模型及其初步应用

农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关，各因素之间存在相互作用，是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢，采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测，试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高，为稻区防控虫害和精确喷药提供参考，具有实用价值。     

基于神经网络的水产品价格预测模型研究

以水产品中鲫鱼为例,选择时间、地理环境和经济条件因素作为输入层变量,价格作为输出单元,输入样本进行训练和仿真,对训练好的网络输入预测样本,将预测结果与市场实际价格进行比较,其相对误差均小于1%。结果证明,所构建的水产品价格预测模型具有良好的精确性和准确性,将神经网络应用于水产品价格预测是可行的。     

应用灰色动态模型预测阶段水稻产量

本文结合国家制订五年计划的年度时限划分阶段，将广西１９５１～１９９０年四十年的水稻年平均产量数据划分为８个时段（每连续５年为一时段）求各时段数据的平均值作基础，应用ＧＭ（１，１）模型建立阶段水稻年平均产量灰色预测模型，经检验，所建模型精度为一级，最后应用模型预测了广西１９９１～２０１０年４个连续时段的阶段水稻年平均产量。     

基于神经网络的水稻产量预测模型

研究不同水分处理所得的作物实际产量,建立前馈神经网络模型,得到不同土壤含水量时的旱作水稻预测经济产量,模型通过学习,使误差减小到０．１。     

绿色农产品水稻病虫草害的防治

随着人们生活水平的不断提高,人们的消费观念与消费行为正在发生着变化。特别是对食品的质量要求越来越高,已经开始从温饱向着无污染、安全、营养型方面发展。大米是现代生活中必不可少的餐桌主食,为了让广大消费者吃上放心的大米,必须在水稻生产的防病、防虫、除草上严格把关,使绿色水稻从土地到餐桌全程质量控制,确保人们的身体健康。几年来,我们针对绿色水稻的病虫草害防治进行了摸索:一是采用农业措施;二是使用低毒、低残留、高效农药,减少污染,确保水稻的品质。具体做法如下。1水稻病害的防治一是选用抗病品种;二是加强肥水管理。增施…     

玉米常见虫害的防治方法

该文主要对地老虎、玉米螟、黏虫、蚜虫、红蜘蛛等常见虫害提出具体防治措施。     

水稻一次性施肥技术及其应用效果评价

对水稻一次性施肥技术的技术原理及其可行性进行了论述。以自行研制的水稻缓释肥为载体的水稻一次性施肥技术在广东省大范围大面积开展应用示范，结果表明：移栽前一次基施水稻缓释肥450-600kg／km^2，完全可满足水稻整个本田生育期对养分的需求。与常规施肥比较，水稻一次性施肥技术平均可增加稻谷497kg／hm^2，增产率7．76％，获显著增产的概率达69．4％，平产概率占28．6％；一次性施肥技术还可减少养分施用量33．5kg／km^2，节省肥料施用量10．5％。证明该技术在广东省稻作区应用的增产节肥效果稳定，技术可行。     

神经网络在储粮害虫识别中的应用

重点研究了基于图像识别的储粮害虫自动检测系统中的粮虫分类环节。对分割后的储粮害虫二值化图像，从10多个形态特征中选择出5个有效的特征；将GA和BP算法相结合来训练神经网络，克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷，对4类害虫的20个样本的识别率达到100%，为系统的实际应用奠定了基础。     

遗传神经网络在稻米垩白度检测中的应用研究

新的优质稻谷国家标准中，垩白度是4个定级指标之一，被用来代表稻谷的商品品质。垩白度的检测目前仍由人工目测完成。为使检测结果更具客观性、一致性，建立了遗传神经网络对垩白像素和胚乳其它像素进行了识别，从而实现了垩白度的自动无损检测。对两种市售粳米进行了检测，计算机视觉的检测结果与人工检测结果的误差小于0.05。试验结果表明所建立的新方法是可行的，它为开发垩白度在线检测系统提供了科学依据。     

农业病虫害预测预报专家系统平台的开发

详细介绍了农业病虫害预测预报专家系统平台的设计与开发，包括系统的整体结构与功能设计、系统知识库的设计与知识组织模型、系统各功能模块的设计及系统的特点等。系统主要由专家知识库、系统推理机、预测预报模块、知识库管理模块、案例库管理模块和预测结果解释模块等构成，以数据库形式来存放有关的专家知识，共定义10个数据表，各表间形成了特定的关联关系，使得表中所包含的有关知识描述、特征临界值、生成的判别条件及发生等级间构成一种网状模型。系统采用了基于专家知识的前向型推理与基于案例的推理(Case-Based Reasoning, CBR)相结合的方式进行预测推理。各模块的用户界面采用“向导”或其它提示方式引导用户完成专家知识库的维护、用户数据输入、推理确认、病虫害预测预报结果显示、案例库管理(包括案例确认、补充信息及案例统计)及预测结果解释等操作。系统具有开放、自学习、易操作等特性，可广泛应用于农业、林业等病虫害预测预报专家系统的构建。     

基于ResNet18特征编码器的水稻病虫害图像描述生成

针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在保证特征提取能力的同时缩减网络模型大小,解码器使用融合了注意力机制的长短期记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）来生成图像描述。试验结果表明,改进后模型尺寸大小为原来的1/3,经过6 000次迭代后模型基本收敛,准确率达到98.48%。在水稻病虫害图像描述数据集上,改进编码器-解码器结构后的双语评估替换值（Bilingual Evaluation Understudy,BLEU）和METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）分别达到0.752和0.404,其余指标结果也明显优于其他模型,具有描述细致准确、鲁棒性强等优点,能够更好地适用于小规模数据集上的训练,可为农作物相似病害特征的自动化描述提供有益参考。     

水稻需水量预测的小波BP网络模型

结合BP网络和小波分析的优势，建立一种水稻需水量预测的小波BP网络模型，旨在准确预测水稻需水量，为制定合理的灌溉制度与提高水分利用效率提供重要依据。该文以小波函数代替传统BP网络中的S型激活函数，对三江平原富锦灌区16年的水稻需水量实测序列进行分析，网络结构为6-10-1，训练355次时，精度达到0.01。结果均优于BP算法、RAGASABP模型，表明该模型收敛速度快，预测精度高，为该领域研究提供了新的思路。     

上海水稻主要病虫害灾变预警系统的研究与应用

本研究选取沪郊主要病虫害历史资料,以Internet为系统平台,运用网络地理信息系统（Web-GIS）、ASP网络编程、网络数据库、人工智能和网络多媒体技术等现代化信息系统开发手段,建立了基于Internet的上海地区水稻主要病虫害灾变预警系统,该系统具有病虫GIS、病虫预测、数据传输、病虫诊断、实时发布、电视预报和远程教育等功能。     

水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的区域应用与验证

根据样地试验建立的农作物重金属污染胁迫光谱分析模型通过卫星遥感数据进行大尺度区域应用是农作物重金属污染遥感评价必须解决的关键问题。该文以吉林长春市3块重金属污染程度不同的水稻农田样地为试验区,采集水稻冠层ASD(Analytical Spectral Devices)数据、叶片叶绿素含量和土壤重金属含量,并获取准同步的Hyperion数据,通过多元逐步回归分析筛选与重金属污染胁迫响应敏感的光谱指数,并运用BP人工神经网络模型构建其与表征重金属污染胁迫程度的叶绿素含量的数学关系模型。结果表明,样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型中的BP网络结构为4-11-7-1、传递函数为logsig,其对各类污染胁迫水平的判别精度均为100%;将所建立的样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型通过Hyperion影像,进行大面积推广并验证,得到其对各类污染胁迫水平的判别精度均超过80%。该研究为样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的大面积推广应用提供了借鉴意义。     

多因子空间插值模型在农作物病虫害监测预警系统中的构建及应用

农作物病虫害监测预警系统中,监测站点数量一般较少,监测的数据非常有限。因此,利用有限的病虫害监测数据,展现病虫害的整体空间分布情况及其时空变化,迫切需要建立符合病虫害发展规律的空间插值模型。该文在结合各类空间插值算法优点的基础上,考虑农作物病虫害空间插值的特殊性,提出了基于空间方位关系、拓扑关系、距离关系以及自然气候条件影响的多因子插值模型。在广东省各县区分布图的基础上,利用空间方位关系、拓扑关系、距离关系等三类最基本的空间关系,确定各县区的空间相互影响因子,并将各种自然气候条件,如：气温、气候、风向、风速等纳入到影响因子中,构建插值模型,然后在已有部分县区测报站的病虫害数据的基础上,利用插值模型内插出其他县区的病虫害数据,展示病虫害对周围环境的影响,以及病虫情的传递速度,实现病虫害的监测预警。     

灰色米质指数及其在稻米质量评判中的应用

用加权关联度作为灰色米质指数,在介绍其求解原理和方法基础上,对灰色米质指数在稻米品质综合评判和分级中的应用进行了初步探讨。通过对6个籼稻品种综合米质的评判结果表明,如参考数列构造合理,权重系数分配得当,依据灰色米质指数对稻米品质进行综合评判和分级是可行的;虚拟的理想参考数列所建立的评判模型,使评判的适用性得到增强。