开放性网络互连技术的探讨

从计算机通信网络的开放性原理出发,阐述了网络互连的技术,重点解释了多种主机、多类协议的网络兼客与互连的技术。     

转录组测序技术在玉米中的应用研究进展

随着功能基因组时代的到来,转录组测序技术快速发展且应用相对广泛。玉米基因组测序的完成,有力地推动着玉米转录组结构的注释和功能的深入解析。简述玉米基因组研究概况以及GS FLX、Solexa GA IIx、SOLiD等测序技术的发展,回顾转录组测序技术在玉米新基因挖掘、分子标记开发、代谢网络、分子进化、miRNAs等相关研究领域上的应用,为玉米复杂农艺性状的分子机制、不同发育阶段基因表达调控网络乃至分子设计育种等工作的深入研究提供参考。     

运用神经网络评价水淹和未水淹条件下灰化苔草光合特性的变化

在天鹅洲湿地,原位测定了在水淹及未水淹条件下灰化苔草(Carex cinerascens Kükenth.)的光合特征,利用神经网络对2种条件下灰化苔草的光合特征进行了研究,全面评价了不同条件下灰化苔草光合速率对环境因子响应程度。结果表明:水淹导致灰化苔草光合速率下降。通过神经网络,可以很好地预测灰化苔草光合速率的响应,水淹和未水淹2种条件下,气孔导度(gs),蒸腾速率(E),气温(Ta),叶温(Tl)和外界水分含量(Ha)均表现出极大的差异。     

基于模糊神经网络的池塘溶解氧预测模型

在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上，利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法，常导致训练时间较长且易陷入局部极小点，本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练，收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高，所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测，该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础，对实际生产具有一定的指导意义。     

网络环境下大学生信息素质教育探讨

在网络化、信息化的时代,信息素质是大学生素质教育组成的一个重要部分,信息素质是大学生适应社会发展的必备技能,加强信息素质教育对提高大学生在网络信息化社会的生存能力具有重要意义。作为高校有责任也有条件对大学生进行信息素质教育。本研究叙述了信息素质概念的内涵,分析了当代大学生信息素质的状况,阐述了新型大学生信息素质教育的重要性,提出了加强大学生信息素质教育的途径和方法。     

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。     

农田土壤无线地下传感器网络节点设计与通信试验

为了揭示电磁波信号在农田土壤中的传输特性、科学部署传感器节点,以关中地区农田土壤为研究对象,采用模块化设计思想,将传感器、无线数传、处理器和能量供应等模块集于一体,设计了无线地下传感器网络（Wireless underground sensor networks,WUSN）节点和汇聚节点。采用单因素试验方法,分析了土壤含水率、WUSN节点埋深、节点间水平距离对WUSN节点信号传输的影响,建立了接收信号强度和误码率预测模型。结果表明,当WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低4~6dBm,通信误码率增加3~5个百分点;WUSN节点埋深增加5cm,接收信号强度降低3~5dBm,通信误码率增加3~4.5个百分点。当WUSN节点信号在地下水平方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低5~7dBm,通信误码率增加4~5个百分点;节点间水平距离在10~90cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低6~8dBm,通信误码率增加6.5~8个百分点;节点间水平距离在90~190cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低约1dBm,通信误码率增加1~1.5个百分点WUSN节点信号在垂直、水平两种传输方向上误码率和接收信号强度预测模型拟合优度R2最高为0.982,均方根误差RMSE为1.7%,拟合优度R2最低为0.942,均方根误差RMSE为5.136dBm。WUSN节点信号在土壤中传输受到土壤含水率、WUSN节点埋深和节点间水平距离的严重影响。     

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。     

水土流失防治措施对马尾松林土壤微生物群落分子生态网络的影响

水土流失防治措施可以提高侵蚀退化林地的土壤质量。为了探究典型水土流失防治措施对土壤微生物分子生态网络的影响,在南方红壤区马尾松林下建立了水土流失防治措施小区,设置3种不同处理,分别为挖设鱼鳞坑加种植草本,挖设鱼鳞坑加种植草本与灌木,以及对坡面土壤不设置任何措施的对照。利用16S rRNA和18S rRNA基因 Illumina MiSeq 高通量测序技术,测定3种处理下的土壤微生物群落组成,基于随机矩阵的方法构建微生物网络。结果表明,措施实施后,绿弯菌门相对丰度显著降低,变形菌门与酸杆菌门的相对丰度显著升高（P < 0.05）。2种措施处理下微生物网络总节点数、总连接数、平均连通度以及模块性均较高,微生物网络的规模增大,微生物间互相作用更复杂。3个微生物网络均以负互相作用（60.59%～67.49%）为主,措施实施后物种间竞争作用进一步加强。绿弯菌门、放线菌门和变形菌门中的部分菌群在本研究区的微生物网络中起着重要的连接作用,此外,3个微生物网络的部分关键节点所属的菌群相对丰度较低（< 1%）,对于构建微生物网络也具有关键作用。2种措施处理下微生物网络平均路径距离较长,微生物作用的响应速度慢,群落结构稳定性提高,其中挖设鱼鳞坑并种植草本与灌木的措施较挖设鱼鳞坑并只种植草本的措施效果更优。冗余分析表明,土壤容重（R2 = 0.465,P < 0.05）、pH（R2 = 0.377,P < 0.05）、有机质（R2 = 0.383,P < 0.05）、全氮（R2 = 0.545,P < 0.01）、对细菌群落结构有显著影响,土壤含水量（R2 = 0.485,P < 0.05）对真菌群落结构有显著影响。上述研究结果表明,水土流失防治措施实施后土壤微生物群落结构发生明显变化,网络规模增大、物种间互作强度以及微生物群落结构的稳定性提高。     

紫色土坡耕地不同微地形地表汇流网络特征

为了揭示不同微地形汇流网络的特征,通过野外人工降雨模拟试验,结合近景摄影测量技术,在相同降雨历时下,提取并分析了 60,90,120 mm/h雨强下,连续凹陷、间隔凹陷、连续凸起、间隔凸起、凹凸相连、凹凸相间以及对照组7种微地形措施的汇流网络.结果表明:(1)7种微地形的汇流密度随集水面积阈值的增大而逐渐减小,间隔凹陷...