基于BERT字向量和TextCNN的农业问句分类模型分析

【目的】研究不同词向量和深度学习模型组合对农业问句分类结果的影响,为构建农业智能问答系统提供技术支撑。【方法】通过爬虫获取农业种植网等网站的问答数据,选择20000条问句进行人工标注,构建农业问句分类语料库。采用BERT对农业问句进行字符编码,利用文本卷积神经网络（TextCNN）提取问句高维度特征对农业问句进行分类。【结果】在词向量对比实验中,BERT字向量与TextCNN结合时农业问句分类F1值达93.32%,相比Word2vec字向量提高2.1%。在深度学习模型的分类精度对比方面,TextCNN与Word2vec和BERT字向量结合的F1值分别达91.22%和93.32%,均优于其他模型。在农业问句的细分试验中,BERT-TextCNN在栽培技术、田间管理、土肥水管理和其他4个类别中分类F1值分别为86.06%、90.56%、95.04%和85.55%,均优于其他深度学习模型。超参数设置方面,BERT-TextCNN农业问句分类模型卷积核大小设为[3,4,5]、学习率设为5e-5、迭代次数设为5时效果最优,该模型在数据样本不均衡的情况下,对于农业问句的平均分类准确率依然能达93....     

基于专利计量的设施蔬菜传感器技术研究态势分析

为了解全球设施蔬菜传感器技术的发展态势,本文以设施蔬菜传感器技术的相关专利作为研究对象,对该技术领域的发展趋势、技术分类、专利布局、研发力量、主题演化等进行了分析.主要结果如下:全球设施蔬菜传感器技术的发展可以分为萌芽期、波动发展期、平稳发展期、快速发展期四个阶段;中国是全球设施蔬菜传感器领域最大的技术输出国;设施蔬菜...     

基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测

为对大田冬小麦叶片氮素含量（LNC）进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率（RED_ref）、近红外波段反射率（NIR_ref）和计算的十个光谱指数（RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI）基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型, 并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好（相关系数不低于0.65）。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型（LNC-BPEM）,模型的估测精度r²=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%（长势正常）的种植面积为29 693.3 hm²,占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。     

家禽的红螨之战

正控制红螨对全球禽蛋业来说是一个具有重大意义的新兴课题,但它也是被很多家禽生产者低估的问题,他们并不总能意识到红螨侵袭产生的全部影响。本文对红螨侵袭造成的后果进行深入的探讨。对于那些感觉与红螨孤军作战的家禽农场主来说,唯一令人感觉欣慰的是,全球几乎所有的家禽农场主都需要面对这个问题。"据文献记载,这种疾病在不同国家的流行率估计在80%到90%不等。但实际上,其流行率可能接近95%。"荷兰Avi Vet公司家禽兽医和红螨预防专家Berrian Lammers如是说。他认为红螨问题的严重性被低估了。"在夜间,当母鸡休息以及产蛋时,红螨会叮咬它们。"产蛋母鸡在夜间会遭受来自红螨的巨大攻击,因为每羽产     

面向农业学者领域的本体构建及可视化研究

在当今互联网信息资源中，农业学者的信息组织仍处于相对无序和混乱的状态，成果信息与农业学者信息也难以实现一体化关联应用。为了实现农业学者信息的有效组织，提出针对农业学者的本体构建方法，为建立农业学者信息检索系统和知识服务平台等知识图谱应用奠定了模式层基础。首先，根据现有本体资源以及学者数据的特殊性，确定本体类的结构和属性，完成本体框架的构建；其次，使用本体描述语言进行形式化表示，并与现有知识组织资源进行关联以实现本体的共享与互操作；再次，应用深度学习算法实现长三角地区农业学者信息的命名实体识别，并利用Neo4j图数据库存储和展示农业学者实例数据；最后，以长三角地区农业学者为例进行本体验证与评估。结果表明，BiLSTM-CRF模型相较于其他模型在学者命名实体识别任务中具有更高的准确率、召回率和F₁值，对于农业学者领域的实体抽取具有良好的适用性。进而为建立全面的农业学者知识图谱和智能化农业知识服务平台奠定语义基础，并提供建设思路。     

基于DeepAR-RELM的池塘溶解氧时空预测方法研究

水体溶解氧(Dissolved oxygen,DO)是养殖水产品健康生长的重要生态因子。池塘溶解氧易受多种因素的影响,会产生时间和空间上分布的差异,现有的溶解氧预测方法大多是针对单监测点的时间序列预测,无法描述池塘溶解氧的空间分布,因此,对池塘溶解氧进行时间和空间预测非常重要。本文提出一种基于自回归循环神经网络(Autoregressive recurrent neural network,DeepAR)和正则化极限学习机(Regularized extreme learning machine,RELM)的池塘溶解氧时空预测方法。首先采用样本熵(Sample entropy,SE)衡量各个监测点溶解氧序列的波动程度,采用最大互信息系数(Maximum mutual information coefficient,MIC)衡量监测点溶解氧序列之间的相关性,综合选取出溶解氧序列波动程度较小且与各个监测点相关性较大的监测点作为中心监测点,并以中心监测点为原点,建立池塘空间坐标系;其次采用DeepAR算法构建中心监测点的溶解氧时间序列预测模型,实现中心监测点溶解氧时间序列预测;最后采用RELM算法构建中心监测点与池塘各位置溶解氧之间的空间映射关系模型,结合中心监测点溶解氧时间序列预测值和池塘空间坐标,实现对未来时刻池塘溶解氧的空间预测。该方法在提高时间序列预测精度的同时,实现了对未来时刻池塘溶解氧空间状态的预测。在真实的数据集上进行测试,预测未来24h的池塘空间溶解氧值,均方根误差(RMSE)为1.2633mg/L、平均绝对误差(MAE)为0.9755mg/L、平均绝对百分比误差(MAPE)为14.8732%。并与标准极限学习机（Extreme learning machine,ELM）、径向基神经网络（Radial basis function neural network,RBFNN）、梯度提升回归树（Gradient boosting regression tree ,GBRT）和随机森林（Random forest,RF）4种预测方法进行对比,各评价指标的性能均有较大幅度提升,表明该方法有较好的预测精度和泛化能力,能够较准确地实现池塘溶解氧时空预测。     

长三角区域农业遥感应用：进展、挑战与展望

【目的 】理清长三角区域农业遥感发展现状,剖析现阶段农业遥感应用关键问题及挑战,有助于推进区域农业遥感关键技术创新发展,促进农业遥感产业化瓶颈问题解决,提升遥感技术在区域农业农村现代化转型发展中的服务能力。【方法 】文章梳理了农业遥感研究现状及区域内遥感应用实践情况,归纳总结了农业遥感应用面临的困难与挑战,给出了区域内农业遥感产业化落地应用发展的建议。【结果 】现阶段长三角区域农业遥感研究应用虽然取得了一定成效,但区域内地物类型复杂多变、农业用地斑块破碎、有效遥感数据缺失、淡水养殖解译困难是现阶段农业遥感应用面临的重要挑战。【结论 】长三角地区需要聚焦农业遥感科学问题,深入关键技术创新,将遥感技术的优势进一步扩大。同时面向区域内产业特色需求,着力解决农业生产管理实际问题,以推动区域农业遥感快速发展。     

基于专利计量的设施水产传感器技术研究态势分析

以设施水产传感器技术作为研究对象,对该技术领域的发展趋势、技术分类、专利布局、研发力量、主题演化等进行了分析.结果显示,全球设施水产传感器技术领域的发展可以分为萌芽期、波动发展期和快速发展期3个阶段;中国是该领域最大的技术输出国,但专利质量及影响力却明显较低;设施水产传感器领域重点国家的技术布局覆盖面都较广,但是各有所侧重;设施水产传感器领域专利申请最活跃的群体是企业公司,其次是大学;我国高申请量的申请人很多,但高影响力申请人数量较少;重点申请人之间既存在技术交叉,又各自有独特之处;全球设施水产传感器专利发明之间的专利数量及影响力差距较大,我国设施水产传感器领域高研发量发明人数量较多,但影响力较差;重点发明人之间既存在技术交叉,又各自有独特之处;该领域发明人之间的合作主要是研发团队内部的合作,跨团队合作行为很少;全球在该领域的专利研究大致包含10个主题,分别为温度监测与控制、溶解氧监测与控制、水质监测与控制、养殖池水位控制、箱式养殖装置、饲料存储与投喂、养殖与探鱼技术、养殖水处理与应用、通信技术、信号监测与报警装置;不同发展阶段,设施水产传感器技术领域的专利发展趋势各不相同,总体上呈现出由专利数量少、分布分散向专利数量多、集中分布发展的趋势.     

全球智慧农业发展对我国“十四五”学科布局的启示

随着云计算、物联网、大数据、人工智能、移动互联、区块链等现代信息技术与农业深度融合,智慧农业作为一种全新的农业生产方式,已然是现代农业发展的新业态和未来农业发展的必然方向。文章从政策环境、科技创新态势等方面对全球及国内智慧农业发展现状进行了深入分析,剖析了我国智慧农业科技创新研究的优劣势,阐述了"十四五"我国智慧农业学科发展的战略目标与重点任务,并从加强组织领导、打造创新联盟、重视标准规范等方面提出了加强我国智慧农业学科建设的对策建议。     

基于因子分析的农业科技人才评价指标体系研究

针对农业科技人才多维度评价过程中指标体系构建的问题,提出了一种基于因子分析的科技人才综合竞争力评价方法。文章首先在文献调研的基础上建立了初步的农业科技人才评价指标体系,然后采用因子分析法对初步农业科技人才的评价指标体系进行指标加权和筛选,构建最终加权的评价指标体系,最后利用构建的加权评价指标体系对我国农业领域的105位高产学者进行评价研究,并针对我国农业科技人才综合竞争力的提升提出了对策建议。该文构建的加权农业科技人才评价指标体系指标客观丰富且系统科学;将因子分析法用于加权评价指标体系的构建,即无需关注指标之间的相关重叠性,也无需人为确定指标权重,评价结果更为客观科学。