全面推进玉米螟绿色防控技术的集成创新与产业化推广

绿色植保又称为有害生物绿色防控方法。根据全国植保会议定义:绿色植保就是把植保工作作为人与自然界和谐系统的重要组成部分,突出其对高产、优质、高效、生态、安全农业的保障和支撑作用。这一定义的核心是强调植保措施要与自然界和谐友好。目前我国正大力倡导绿色植保的理念,并希望通过贯彻绿色植保实现农产品安全和生态安全。为此,本刊特约国内知名专家多角度畅谈绿色植保的理念与方法。     

基于BP神经网络的粮食产量预测模型

提高我国粮食产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题.BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单又非常有效的算法.将BP神经网络模型应用到粮食产量预测中,并建立了粮食产量的神经网络预测模型,结果表明BP神经网络应用于粮食产量预测是可行的.     

玉米增产de有效途径

玉米是四川旱地主要粮食作物,其增产潜力大,总产量高,是保证我省粮食安全的重要作物。随着育成品种和新技术集成应用水平不断提高,玉米单产水平已由上世纪90年代亩产250～300kg提高到现在普遍亩产近450kg。那么,玉米还有多大增产空间呢？1989-1990年掖单51推广之初,在简阳市莲花乡进行了高产示范,经四川省农业厅、农科院等组织专家现场验收,     

基于BP滤波的Fourier模型在粮食产量预测中的应用

本文尝试将经济学中的功率谱分析（BP滤波）与统计学中的Fourier模型相结合,先利用BP滤波选出对气候产量波动影响较大的周期,再对这些周期建立Fourier模型来拟合气候产量;同时运用多项式模型拟合趋势产量,并用滞后模型对残差进行修正,以提高粮食单产预测的精确度。利用1961-2000年粮食单产序列数据,分别采用Fourier方法和多项式滞后方法、BPNN法和灰色模型法建立模型,以2001-2012年粮食单产数据进行拟合检验。将这3种方法拟合结果进行比较。结果表明,本文引入的模型通过0.01水平的显著性检验且相对误差均在5%以下,利用模型对粮食单产进行中长期预测的结果表明,2013-2017年中国粮食单产将稳定在6018.6～6466.7kg·hm?2。BP神经网络法模拟的粮食单产虽然拟合相对误差较小,但模型不能得到直观解释,在预测时存在一定的随机性;灰色模型模拟的粮食单产相对误差高达35%,与实际产量存在较大差异。研究结果反映出Fourier模型和多项式滞后模型在粮食产量预测中,其精确度更高且更直观,能够用以预测未来粮食单产以及未来气候变化对粮食单产的影响。     

2011.7山西区域性暴雨天气过程诊断分析

为了进一步研究山西区域性暴雨天气过程的主要成因,利用常规和非常规气象观测与监测资料,对2011年7月1—3日山西区域性暴雨天气,从大尺度环流背景、中低层影响系统、红外卫星云图、不稳定能量及物理量场的空间垂直剖面进行综合分析。结果表明：该次暴雨发生在东高西低副高影响的环流背景下,中低层切变为暴雨主要影响系统,强烈的上升运动、低层辐合高层辐散的流场配置为暴雨提供了有利的动力条件,涡度场与高低空系统的时空分布变化相一致,ki指数≥32℃的高能区、si＜0℃的不稳定区域在降水时段始终与中低层切变系统的位相一致,促进了持续性强降水的产生。     

引发剂对黄檗种子休眠解除作用的研究

黄檗种子具休眠特性,且休眠程度因种子产地和年份不同有较大差异,常规低温层积解除种子休眠的方法在实际生产中效果不甚理想。为了解决黄檗种子的萌发率低的问题,探究最有效的打破种子休眠方式,采用了各种化学引发剂浸种处理,以及协同4℃或8℃低温层积处理。结果表明,NAA、6-BA、KNO3、PEG6000溶液浸种可部分解除种子的休眠,并显著提高种子发芽率;用引发剂溶液浸种后4℃层积30天可有效解除种子休眠,其中GA3(1000 mg/L)、NAA(80 mg/L)、6-BA(400 mg/L)、KNO3(1.0%)、PEG6000(20 g/L)溶液浸种后4℃层积30天可有效解除种子休眠,分别将黄檗种子发芽率分别从11.50%升高到91.00%、94.00%、97.00%、94.50%、83.00%。引发剂可有效打破黄檗种子休眠,促进种子萌发并能缩短低温层积时间。     

基于3S集成平台的南海渔业信息动态采集与实时自动分析系统研发

以全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和遥感(RS)等3S技术集成平台,并结合船舶监控系统(VMS)、北斗卫星短报文信道、ARM高性能处理器、NR嵌入式操作系统等前沿技术,建立"南海渔业信息动态采集与实时自动分析系统"。该系统是一个分布式系统,包括船载捕捞信息实时采集装备、南海渔业数据集成中心、南海渔业捕捞地理信息系统及外海渔场预报系统等4个完全独立分布的子系统。本系统自主研发了具备北斗通信功能的船载捕捞实时采集装备,并创新性地利用北斗卫星短报文信道实现了海上渔船与地面数据中心的实时信息交互,此外利用VPN信道实现了数据中心与数据处理分析应用系统之间安全可靠的数据共享,从而最终建立了海上渔船与岸上数据分析系统之间的无缝连接虚拟网络。基于这一网络,海上渔船将渔业捕捞数据实时发送至南海渔业捕捞GIS系统,进行实时分析与显示海洋捕捞(分)渔区/渔船/鱼类产量的数据分析专题图;外海渔场预报系统依据多年的捕捞、渔业生物学及渔场环境数据收集与分析将南海外海鸢乌贼渔场信息发送给海上渔船,推进海上渔业捕捞的高效生产。     

基于深度学习的水果图像识别系统

随着模式识别领域不断的发展,图像识别作为该领域中的典型应用,受到了众多学者的关注,尤其是在图像快速识别方面。对此,该文将从深度学习的概述入手,选择卷积神经网络算法应用于水果图像识别中。通过对卷积神经网络算法的网络结构以及卷积神经网络训练过程的详细分析,采用卷积神经网络架构设计、分类器设计建构了基于卷积神经网络的水果图像识别系统。并将识别结果与传统水果图像识别结果进行对比验证,为水果图像识别领域提供参考。      

基于智能算法的影响鲜切花价格因素验证方法探究

针对云南省鲜切花产业不断发展壮大与鲜切花价格难以预测的矛盾,拟设计基于智能算法的影响鲜切花价格因素的智能验证模型:根据实际需求将政策指导矩阵进行修改完善,确定市场竞争力最强、市场前景最好的鲜切花品种;然后,基于昆明国际花卉拍卖交易中心官网提供的数据分析框定影响因素;最后,以月季鲜切花为例,采用GRNN神经网络算法构建影响鲜切价格因素的验证模型,确定鲜切花价格的影响因素。该验证模型的建立为构建鲜切花价格预测模型提供了智力支持。     

基于神经元晶体管和忆阻器的 Hopfield 神经网络及其在联想记忆中的应用

随着人工智能的高速发展,越来越多的神经元模型相继被提出,现有的神经元电路主要由普通晶体管、运算放大器等高功耗器件构成,存在结构复杂、集成度不高、兼容性差、功耗高、阈值调节难度高的缺点.针对以上不足,首次提出了一种全新的神经元结构,该结构仅由神经元晶体管、忆阻器和普通电阻构成,相比传统神经元电路,不包含复杂的差分运算电路以及电流与电压信号的转换电路,电路结构简单,同时具有良好的电路兼容性,可用于大规模集成.该结构利用神经元晶体管的加权求和特性以及阈值可控功能来模拟神经元信息传导过程,同时利用阈值忆阻器的阈值特性和阻值连续变化能力来设定和更新突触权值,使得该新型神经元结构不仅能实现传统神经元电路功能的同时,还具有能耗低、阈值动态可控、权值可编程的优点,不仅极大地简化了网络结构,还能加强网络性能.其次,还提出了基于这种新型神经元结构的忆阻离散Hopfield神经网络,该忆阻神经网络有助于促进人工神经形态系统的硬件实现,使神经网络系统能耗降低,集成度极大地提高,将这种网络运用在联想记忆和彩色数字图像恢复中,进一步说明了基于全新神经元结构的忆阻离散hopfield神经网络的实用性以及有效性.