网络安全的隐患及管理

随着经济的发展,社会的进步,计算机技术得到了快速的发展,第三次科技革命促进全 国进入了计算机网络时代。我国接触计算机技术时间较短,但是也紧追时代的潮流,得到了快 速的发展,进入计算机时代得到的不仅仅只是机遇,越来越多的计算机网络安全问题涌现出来, 严重影响了我国计算机网络的安全稳定发展。本文主要就目前阶段计算机网络存在的问题展 开探究,找出造成网络安全的主要问题,并提出解决的措施。     

建立密植高产桑园的桑压条苗甲醛处理法

为了改造低产桑园、建立密植高产桑园,研究建立了提高压条苗生产效率的压条苗甲醛处理法,研究结果表明压条苗甲醛处理的生根数比环割处理增加130%,比非环割增加190%;压条苗甲醛处理的新根的生长比环割处理高1.5倍,比非环割处理高1.3倍;成苗率也是压条苗甲醛处理最好。该方法是一种高效成苗的方法。     

基于无线传感器网络的精细农业智能节水灌溉系统(英）

在精细农业相关应用和理论研究基础上,自行设计用于监测农田水分含量和水层高度的无线传感器,构建农田水分无线传感器网络体系结构,设计基于水分无线传感器网络的智能节水灌溉控制系统,通过实时农田水分数据和农作物水分需求专家数据形成灌溉决策,由灌溉控制系统实施定量灌溉。实际应用表明,该系统体现出可行性和高效性,有利于精细农业的发展和水资源的可持续利用。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern,SDP）将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于广义回归神经网络的灌溉系统首部多用户配水快速PID控制

针对多用户配水状态下灌区流量、压力需求变化范围大,传统流量、压力控制响应速度慢等问题,建立适用于多用户灌区配水的灌溉系统首部控制技术。该研究通过分析供水系统流量、压力调节方式,提出了流量、压力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合调节方法,建立以电动阀开度为流量控制量、变频器频率为压力控制量对流量和压力进行调控的灌溉首部控制系统。为了减少系统的调节时间,提高系统的运行效率,采用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)建立流量、压力和电动阀控制模拟量、变频器控制模拟量间的预测模型,形成神经网络PID控制模型(GRNN_PID),并进行模型精度和控制精度验证。GRNN训练结果显示,变频器控制模拟量的相对误差为0.11%～3.86%,电动阀控制模拟量相对误差为0.09%～5.74%,模型精度较高。使用3个调节过程模拟3个用户的需水行为对模型进行验证,结果表明,GRNN_PID模型3个过程的调节时间分别为11.6、10.7和7.2 s,PID模型3个过程的调节时间分别为31.7、29.6和16.9 s,GRNN_PID模型大幅减少了系统的调节时间,提高了系统的运行效率;分别计算了2种模型的控制精度,GRNN_PID调节方法和传统PID调节方法的稳态流量和压力误差都在1%以内,最大超调量为8%,控制精度较高但相差不大,表明GRNN是从策略上加速系统调节速度,其本身并没有对PID的参数进行调整,因此对系统的控制精度影响不大。研究可为灌溉系统流量压力快速控制提供参考。     

基于模糊神经算法的区域地下水盐分动态预测

为探讨前馈型人工神经网络BP-ANN(back propagation artificial neural network)和模糊神经NF(neuro-fuzzy)2种神经网络算法在区域地下水盐分动态预测中的应用过程与效果,首先通过经典统计分析确定区域地下水盐分动态的主要驱动因子以及可用的模型输入因子组合,采用"试错法"确定神经网络模型的最优结构,进而开展地下水盐分中长期动态的有效模拟预测。结果表明,在长江河口寅阳和大兴地区以降水动态为单输入的NF(5-gbellmf-160)和以降水与内河水盐分动态为双输入的NF(4-gaussmf-100)为最优预测模型。研究表明神经网络模型对地下水盐分动态的预测精度优于常规线性模型,其中,NF、BP-ANN、线性模型在寅阳测点的预测相关系数分别为0.565、0.445、0.261,在大兴测点的预测相关系数分别为0.886、0.784、0.543。与BP-ANN、线性模型相比,基于模糊神经算法的NF模型具有更好的误差纠错和仿真能力,在寅阳和大兴测点的预测误差分别降低了30%以上和50%以上。相关研究结果在区域水盐动态科学预警研究领域有较好地应用前景。     

抗旱小麦新品种晋麦91号选育研究

晋麦91号是山西省农业科学院小麦研究所和中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心共同育成的抗旱高产小麦新品种。该品种具有产量高、稳产性好、抗逆性强、适应性广等特点。2010—2011年在山西省南部旱地区试中,平均产量3 048.0 kg/hm2,比对照晋麦47号增产7.9%;2011年在山西省南部旱地生产试验中,产量达3 180.0 kg/hm2,比对照增产8.8%。该品种2011年12月通过山西省品种审定委员会审定,适合山西省南部麦区旱地大面积推广种植。     

珍稀树种香果树的利用价值及实用繁殖技术

香果树是我国特有单种属珍稀阔叶树种,属国家Ⅱ级重点保护野生植物,具有较高的推广价值。结合生产实践经验和目前有关科研进展,综合论述了香果树的开发利用价值以及关键培育技术,为开发利用香果树提供了科学理论基础。     

应用热脉冲技术对小美旱杨耗水量的研究

应用热脉冲对河套灌区农田防护小美旱杨（Populus popular’s）日蒸腾耗水量进行了研究。结果表明：在正常生长状态下，小美旱杨的日蒸腾耗水量变化曲线呈宽峰状，随着林龄增加，日蒸腾耗水量逐渐增加，在不同水分条件下,灌水时日蒸腾耗水量：萌生苗日蒸腾耗水量大于扦插日蒸腾耗水量。     

山羊高床舍饲配套饲养技术探讨

山羊高床舍饲技术通过修建标准化山羊圈舍，实现山羊饲养过程中对山羊个体的有效控制和辅助，降低饲养劳动量和劳动强度；通过带动种草养羊、养羊与沼气结合，在实现山羊饲养的同时，促进了退耕还草、封山育林等生态建设项目的实施。