云南省农业信息网络的现状及发展对策

分析了云南省农业信息网络的现状,针对目前存在的一些问题,探讨了云南省农业信息网络的发展方向。     

远程农业监测信息系统设计与实现

针对农业信息远程监测服务需求和物联网农业应用背景,设计开发了农业信息远程监测和服务系统。系统将无线数据采集、远程数据传输和网络服务相结合,实现了远程、多目标、多参数的农业信息实时采集、显示、存储、查询和统计等功能。系统通用性和扩展性较强,在数字农业、农作物防灾减灾等领域具有良好的应用前景。     

浅谈改进计算机实验教学的两项技术

实验教学在计算机课程中具有举足轻重的作用,它的效果直接反映学生学习情况的好坏。利用现代化的网络和多媒体技术可给实验教学带来便利,提高教学质量。     

基于网络的大学英语研究性学习模式的构建

网络技术的应用正改变着一切传统的教学理念和教学方式,给外语教学带来了无限生机。基于网络环境对英语教学的影响,探讨如何构建全新的大学英语教学研究性学习模式,旨在为学生营造一种交流、探究、协作的英语学习环境,激发英语学习者自主学习的兴趣,拓展学习内容和空间,丰富想象力和创造力,培养合作意识和探究能力,提高语言综合运用能力。     

Prediction of milled rice grades using Fourier transform near-infrared spectroscopy and artificial neural networks

This paper describes a method to rapidly and objectively predict the grades of milled rice according to the surface lipid content (SLC), which was determined by using near-infrared (NIR) spectroscopy. Sixty-six rice varieties were milled to different degrees. Then each sample was graded by a three-member panel. After the NIR spectra for each sample were collected over the wavenumber range of 11,000–4000 cm⁻¹, the SLC of each sample was measured according to the official method. The calibration equations relating the Fourier Transform Near-infrared (FT-NIR) spectra to the measured SLC were developed based on the partial least square (PLS) regression. The best model gave the root mean square error of the prediction (RMSEP) of 0.0248% and the determination coefficients of 0.9905. If the relationships between the grades and the SLC predicted by the developed NIR model were described with the linear and the logarithmic regression equations, the correct prediction percents (CCP) were 75.76% and 83.33%, respectively. When the back propagation artificial neural network (BP-ANN) model was developed to estimate the grades according to SLC, the resultant CCP was 95.45%, indicating that the milled rice grades could be predicted by the proposed BP-ANN model with satisfactory accuracy.     

油料作物研究的知识图谱分析

针对国际国内油料作物科技文献数据量过大、无法快速和有效交流等问题,利用共引分析、共词分析、信息可视化等方法和技术,借助Citespace信息可视化软件绘制油料作物研究领域的文献共引网络图谱、高被引文献的热点词汇图谱以及油料作物领域的前沿词汇图谱。直观地展示和分析了不同时期国际国内有关油料作物的高被引文献内容,分析了不同时期国际国内油料作物的研究热点。结果表明:国际国内有关油料作物高被引文献大多是关于实验方法和技术,近年来国内比较侧重于对油料作物产业及生物柴油方面的研究;国际国内有关油料作物早期的研究热点主要集中于油料作物的经济意义、生长环境、产量及品质等方面,近年来比较注重生物柴油的研究。     

高校网络思想政治教育研究与思考

网络对大学生的成长成才具有＂双刃剑＂的作用,需要因势利导利用网络开展思想政治教育。网络思想政治教育的比较优势在于：主客体关系模糊化,增强了主体间性;教育介体现代化,增强了吸引力;教育环境扩大化,增强了有效性。高校加强网络思想政治教育,需要进一步提高思想政治教育队伍的综合素质,引导大学生增强自我教育意识,搞好校园网络文化建设。     

基于Elman神经网络的气温预测研究

[目的]建立预测气温动态变化的Elman神经网络模型。[方法]参考温度的固有特性,应用1951～2010年的重庆温度数据,采用Elman人工神经网络模型对温度进行预测估计。[结果]实证仿真结果表明,模型的相对误差较小,能够对未来气温变化进行较好的模拟。[结论]该模型预测结果可以用于指导农业生产,并可以进一步应用到天气衍生品定价等领域。     

基于人工神经网络的森林火险预测

在对河南登封地区火灾发生状况进行有效分析的基础上,以林火发生与其紧密相关的气象因子为基础,运用BP人工神经网络建立了林火发生预测模型,分析得出最好的网络结构为6∶5∶1,建模精度为0.97,98%的样本拟合误差绝对值不超过0.000 7,取得了较好的拟合效果。     

城乡一体化绿地生态网络规划初探——以乌海市为例

通过对城乡一体化背景下绿地建设重点的分析,借鉴国内外城乡一体化理论经验,阐述了开放空间体系和城市生态网络建设的必要性,以乌海市为例,分析该市城市布局与资源分布特征,提出了营造城市开放空间体系以及用廊道将城乡丰富的绿地资源有机串联的构思,并提出构建由大到小,由主及次,互相渗透的"树状"生态网络结构的策略,以期在绿地系统规划中使城乡绿地贯穿为统一整体。