基于人工神经网络的PV/T热电联供系统性能预测

为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%～12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R ² )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。     

基于卷积神经网络的农作物叶片病害诊断

农作物病害诊断对于及时发现并采取防控措施具有重要意义.本研究针对苹果、玉米、番茄、葡萄等典型农作物的常见叶片病害问题,使用了两种目前使用最广泛的卷积神经网络——VGG 16及Resnet50,对典型农作物叶片病害进行识别.使用AI Challenger比赛的农作物叶片病害数据集图像,并对这些图像进行预处理,构建了47 ...     

刺槐叶瘿蚊群体微卫星分析中样本量对遗传多样性指标的影响

采用微卫星标记进行刺槐叶瘿蚊群体遗传研究时,群体的样本量对遗传多样性指标准确性有一定影响。鉴于此,本实验设置了12个样本量梯度,统计分析在刺槐叶瘿蚊微卫星分子标记研究中,不同样本量对遗传多样性参数的影响,探讨刺槐叶瘿蚊群体遗传结构研究中所需的最适样本量。结果表明,样本量与平均等位基因数、平均有效基因数呈正相关,与平均观测杂合度、平均期望杂合度及内氏遗传多样性指数呈中度相关;在进行刺槐叶瘿蚊群体遗传结构的研究时,最适参数为期望杂合度和内氏遗传多样性指数,最小样本量为20。     

天然次生林中乔木树种的种间关系

创建了局部联结度指数构造模型，构造了一种与密度相关的联结度指数及相应的显著性检验统计量，证明了经典联结度检验统计量是本模型的特例。应用联结度定义研究了帽儿山林场的固定标准地数据10个树种的联结关系，得到了几个有显著联结度的树种关系，并捡测到白桦与山杨间随年龄而变化的联结关系。     

“民工荒”视角下的农民工工资决定机制及其影响研究

"民工荒"背景下,识别农民工工资决定机制的新特征,将有助于把握农村剩余劳动力城镇化进程的新趋势。基于"进城务工人员生存状况调查"数据,分析人力资本和社交网络在农民工工资决定机制的作用,探讨其对农村人口转移决策和教育投资的影响。结果表明,人力资本和社交网络对农民工工资具有显著正向影响。但初、中等教育投资回报率明显偏低,初中教育不会对工资产生显著影响,高中教育仅能引起工资落入2 000元以下工资区间的概率减少7.0%;接受初、中等教育给带来的工资增幅低于其通过工作经验增加所带来的增幅,并将促使农村初中等教育适龄人口提前做出转移决策;社交网络则通过提高实现高工资就业的机会,进一步强化上述倾向。研究揭示了农民工工资决定机制的调整,存在着抑制农村人口教育投资、鼓励农村人口提前做出转移决策的消极影响,并据此提出相关对策建议。     

浙江省平原农田林网化的研究

根据浙江省平原地区的特点,依照农作物对农田林网控制的要求,提出了平原农田林网化的规划设计原则、要求和浙江省的分区规划方案。     

基于GIS的可视化配电网线损研究

论述了国内外的线损研究工作和电力GIS的发展、应用现状及技术,对目前多种理论线损计算方法进行了分析,针对农村电网传统线损管理系统的不足和农业电力部门的迫切需要,基于GIS技术实现线损管理功能的思路、技术方法及其总体结构、数据模型和线损计算等展开了深入研究和探讨,并进行了具体实践研究。     

一种基于航空可见光图像的烟草数量统计方法

传统烟草(Nicotiana tabacum L.)数量清点工作主要依靠人工现场抽样的方式,这种方法费时、费力且统计误差较大。针对这一缺点,提出一种基于航空可见光图像处理的烟草数量统计方法。利用无人机所获取的高分辨率影像,采用K-means聚类方法对烟田图像进行图像分割分类,提取图像中绿色植物部分,提取颜色、面积、长宽比等简单特征对杂草进行预剔除,通过构建烟株与杂草样本库,利用灰度梯度共生矩阵,提取其灰度平均、梯度均方差、相关、惯性等4种特征参量,并基于BP神经网络算法进一步对杂草进行识别,剔除杂草,统计烟株,提取连通域数量,即为烟株数量。     

基于气象业务网络的农村经济信息网络服务系统设计与实现

利用气象部门技术和装备优势，采用双向纵横联网方式及“互联网＋电视＋广播＋报纸＋墙报＋信息小报＋121电话”的信息分发和传播模式，建立基于气象部门卫星业务网络、INTERNET网络、传真等方式的市、县（区）、乡信息快速汇交平台为一体的农村经济信息网络服务系统。     

An Evaluation of the Loss-on-Ignition Method for Determining the Soil Organic Matter Content of Calcareous Soils

The Loss-on-Ignition (LOI) method is widely employed for measuring the organic matter (OM) content of soil samples. There is a risk of carbonate losses when calcareous soil samples are analyzed through LOI, but this has never been investigated in detail. Moreover, a worldwide standard protocol for determining the carbonate content of soils is not available. The aims of this study were (i) to evaluate two commonly employed carbonate analysis procedures using calcareous and non-calcareous soil samples: the gravimetric method with (GMF) and without (GM) the addition of the antioxidant iron(II) chloride (FeCl₂) and the acetic acid dissolution procedure (AAD); (ii) to evaluate the effect of ignition temperature on losses of pure calcite, calcite-quartz and calcareous soil samples. We found that the average apparent carbonate content of the non-calcareous soils was greatest for the GMF method followed by the AAD procedure. The GM method showed the smallest apparent carbonate contents. For the calcite-quartz sand mixture, ignition losses started at 600°C and increased with temperature in a sigmoidal way. LOI values stabilized at 750°C when 80% of the carbon dioxide was released. We recommend the GM procedure for carbonate analysis because the apparent carbonate contents of the non-calcareous soil samples were smallest. Furthermore, we recommend an LOI temperature of 550°C because at this ignition temperature 99.8% of the total calcite fraction remains in the soil samples.