基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建

【目的】构建基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台。【方法】将客观计算与专家经验相结合,分别对病害症状的重要性及其模糊描述进行分析量化。建立模糊BP神经网络通用诊断模型用于诊断推理,引入附加动量法和自适应学习速率法对传统BP算法进行改进。采用面向对象的方法,运用Java语言开发病害动态诊断平台,并以葡萄病害诊断为例,对平台功能及性能进行测试。【结果】基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建成功,其对葡萄病害的诊断结果与专一的葡萄病害诊断专家系统诊断结果一致,且神经网络的训练速度显著提高。【结论】构建的基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台,适用于多种作物的病害诊断,克服了完全依靠专家经验的主观性,诊断效率高,具有较高的实用性、通用性和灵活性。     

水库调洪演算BP网络模型的建立与研究

分析了影响水库调洪演算的因素 ,建立了基于人工神经网络下的水库调洪演算 BP网络模型 ,进行了洪水过程模拟和预测 ;对影响网络收敛速度的因素做了探索研究 ,阐述了 BP网络参数选择原则和选取范围     

图深度优先搜索技术在流域系统集成中的应用

介绍了数据结构中图的基本概念,并以渭河流域西部重点水源工程联合调度为例,说明了流域系统集成的基本思想和方法;应用图深度优先搜索技术,并采用数据库及可视化编程技术,进行了来水量关系分析与计算,为多水源工程联合调度和防洪决策支持系统自动化提供依据。     

融合关系上下文与路径的茶叶种植知识图谱关系补全模型

针对茶叶种植知识图谱不完备问题,该研究提出了一种融合关系上下文与路径的茶叶种植知识图谱关系补全模型。模型由TeaConAggr（tea context aggregate）聚合模块、多层关系消息传递机制、关系路径聚合模块和关系路径学习模块组成,首先利用TeaConAggr模块对实体的各跳关系上下文进行聚合,通过多层关系消息传递机制将各跳关系上下文进行汇总,从而得到实体对的关系上下文;其次使用关系路径聚合模块对实体之间的关系路径进行聚合,并通过关系路径学习模块对路径进行学习;最后通过注意力机制对关系上下文和关系路径进行融合,以实现实体关系补全的目标。模型在自建的茶叶种植知识图谱数据集TPKGData上开展试验,试验结果表明：该模型在平均倒数排名、命中率Hits@1和命中率Hits@3三个指标上分别达到了85.40%、80.95%和90.08%,与Shallom模型相比分别提高了2.56个百分点、2.63个百分点和4.25个百分点。此外,模型在公开数据集FB15K-237和WN18RR上与Shallom模型进行试验对比,平均倒数排名分别提高了2.17个百分点和1.05个百分点,进一步表明本文模型具有较好的泛化能力。     

基于FALCON的温室自动控制方法研究

针对传统控制方法无法综合考虑温室环境参数相互关联和影响的不足,提出用RBF网络进行温室建模,用FALCON进行温度、湿度、光照等参数控制的方法。仿真结果表明,该方法对温室标准环境参数拟合效果好,控制过程响应快、无震荡、超调量小、稳态误差小。利用该方法能提高温室控制系统的精确性、适应性和鲁棒性。     

Visual Basic教学研究与实践

本文分析了Visual Basic和QBasic的差异，就Visual Basic教学过程中的具体问题作了探讨和实践。     

谷子高产优质栽培技术

近年来，忻州市通过示范推广以张杂谷系列为主的谷子优良品种，促进了谷子面积的恢复性增长，出现了一批高产高效典型。要进一步挖掘谷子高产、优质、高效的潜力，还必须做好良种良法的配套工作，大力推广秋翻土地、精细整地、轮作倒茬、培肥地力、精量播种、药剂处理种子、适期播种、加强田间管理等技术。     

基于本体的植物病虫害智能答疑系统模型的研究

针对目前智能答疑系统存在的知识共享、复用问题,结合植物病虫害领域的知识特点,提出了基于本体的植物病虫害智能答疑系统模型。将本体理念与技术引入植物病虫害领域,研究该领域间概念关系,构建植物病虫害领域本体模型,为促进植物病虫害综合防治的知识共享及复用提供参考。     

玉米大斑病的发生与综合防治

根据原平市玉米大斑病多年的发生为害情况,分析玉米大斑病的症状、侵染循环和发病原因,提出选用抗病品种、改善栽培环境、加强病害监测、及时喷药的防治措施。     

基于轻量级残差网络的植物叶片病害识别

针对基于卷积神经网络的植物叶片病害识别方法存在网络参数众多、计算量大且复杂的问题,结合植物叶片病害特征,提出了一种基于轻量级残差网络(Scale-Down ResNet)的植物叶片病害识别方法.网络基于Residual Network(ResNet),通过缩减网络卷积核数目和轻量级残差模块(SD-BLOCK),在大幅减...