基于SD模型的长沙市水资源承载力研究

基于长沙市水资源现状,为平衡居民生活用水、经济生产用水和环境生态用水之间的关系,运用系统动力学方法,建立长沙市水资源-人口-经济-生态环境的耦合系统,模型模拟了现状延续型、经济发展型、节水治污型和综合协调型四种发展模式,选取GDP、人口数量、居民生活需水量、经济需水总量、供需压力作为主要评价指标。结果表明:第一、二、三产业分别保持10%、12%、12%年增长率且节流治污情况与现状延续型保持一致的方案,供需压力将达到节流治污方案的两倍多;经济生产用水对水资源供需压力的影响远大于居民生活用水和环境生态用水;通过适当降低人均用水量来平衡因人口数量增长而增加的居民生活用水是可行的。     

冬小麦精准追肥机专家决策系统

为了实现小麦生长过程中的实时变量追肥,研究了光谱数据处理策略及目标追肥量的计算模型,开发了基于近地光谱探测技术的实时变量追肥专家决策系统,结合小麦冠层归一化植被指数(NDVI)、追肥机实际行进速度和肥料反馈量,双通道独立控制施肥机构的转速和开度,从而实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,专家决策系统的控制精度达到90%以上,可以满足精准追肥的要求;拔节期,变量追肥比定量均匀施肥增施氮肥28 kg/hm2左右;变量施肥有利于改善小麦群体结构,降低产量差异性。     

水稻生产机械化方案的模糊多元决策

对机械抛秧，水直播，旱直播，机动插秧机插秧，人工抛秧，手动插秧机插秧，人工插秧等七种不同安苗方式的水稻机械生产方案，依据亩产量，劳动强度，劳动生产率，人工用量、生产资料费，一次性投资等六项技术经济指标进行模糊多元决策，对经济发达地区，经济一般地区、经济落后地区，依据不同的权重、分别得到三个模糊集，据此，对各方案的优劣进行了排序并作了相应的解释。     

水培番茄、黄瓜营养液管理专家系统的构建

针对无土栽培的技术核心——营养液管理，构建了水培番茄、黄瓜的营养液管理专家系统，以促进无土栽培技术在中国大面积的推广和应用。该文详细介绍了该专家系统的设计目标、结构和功能设计的过程以及知识库的构成；构建了番茄、黄瓜在不同生育期对氮、磷、钾、钙等大量元素的吸收模型，组成动态模型库；优化了番茄、黄瓜在逆境(高温、低温、寡照等)生长条件下对营养液的管理。在大量搜集水培知识和营养液管理数据的基础上，基本实现了对水培番茄、黄瓜不同生育期的营养液浓度(EC)，酸碱度(pH)，氮(N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)等营养元素浓度，以及营养液温度、溶解氧浓度的管理和决策。     

水土保持“3S”集成智能决策系统开发与应用

“3S”集成智能决策系统是以遥感技术(RS)、全球定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)等理论为基础集成的一种实时动态监测技术,主要包括“水土保持管理数据库子系统”、“水土流失动态监督监测子系统”、“水土保持治理开发技术措施规划、优化配置与调控子系统”、“水土保持治理开发效益评价与预测子系统”四大功能子系统。采用该系统可科学制定水土保持规划,指导检验各项治理方案,评价和预测治理效益,以及对水土流失实行动态监督监测,促使全省水土保持工作达到职能运转网络高效化,决策依据数量指标化,治理运筹经济科学化,经济开发效益显著化。为高起点、高标准、高效益、高科技含量地进行水土流失防治,搞好生态环境建设提供了有力的技术保证和科学的决策依据。     

基于WebGIS的新疆远程施肥决策支持数据库的设计

针对土壤信息数据在农业生产中的重要作用，在应用基于GIs的新疆县级土壤养分管理和推荐施肥系统的基础上，提出建立基于webGIS的新疆省养分分区管理的系统，以扩大数据的共享性及推进平衡施肥技术应用的深度和广度。本文着重介绍了系统的施肥决策数据库的设计与开发.     

灌溉预报与节水灌溉决策专家系统研究

从节水灌溉的基本原理入手，分析灌溉预报中的各个参量，提出了节水灌溉决策的依据、方法及评价标准。介绍了灌溉预报决策专家系统中由框架库、规则组库和黑板3部分组成的综合知识体结构的知识表示技术。     

基于数据库的温室环境决策支持系统的设计与实现

用Delphi6．0编写构建了温室环境的决策支持系统。系统中的知识库、模型库和数据库以数据库为基础，采用Database Desktop来设计，有助于系统对知识、模型和相关数据的管理。对系统决策的过程采用基于数据库的方法进行编写，解决了温室环境智能决策过程中推理困难的问题，同时提高了决策的准确程度。     

智能变量施肥技术初步试验研究

结合承担的精确农业变量施肥技术研究项目，提出了智能变量施肥技术体系和实现方法。利用美国MAPINFO公司MapInfo Proression 6．0地理系信息系统，采用MapBasic语言编程，建立了施肥地理信息与决策系统；利用89C52单片机实现智能变量施肥机控制系统。试验表明。研制的智能变量施肥机能够实现精确农业信息控制自动变量施肥作业，为精确农业的进一步试验研究提供技术依据。     

基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。