浅析防火墙对网络安全的作用

文中就信息网络安全内涵发生的根本变化,论述了网络防火墙安全技术的分类及其主要技术特征。     

基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。     

基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。     

大学生校外网络生活现状分析

网络生活已经成为当代大学生生活的重要组成部分。以河北某高校大学生校外网络生活现状为例,通过对全校不同院系、专业和年级大学生的随机调查和座谈,总结出了目前大学生校外网络生活特点、成因,并且提出了对策建议。     

橘色海菊蛤人工繁育技术研究

本研究以野生橘色海菊蛤(Spondylus aurantius)为材料,观察了橘色海菊蛤的亲体催熟、胚胎及稚贝的发育过程,比较了不同温度条件下胚胎发育速度及不同材质和采苗深度对海菊蛤附着效果的影响。结果显示,野生橘色海菊蛤在养殖池经自然催熟后性腺饱满,发育成熟;采用“晾干+流水+高温”刺激获得了橘色海菊蛤优质精卵,并成功完成了受精;受精卵通过不均等卵裂,依次发育为多细胞卵裂期、囊胚、担轮幼虫、D形幼虫、壳顶幼虫、匍匐幼虫和稚贝,累计耗时25～27 d。受精卵在温度为28℃和32℃时均可发育至稚贝,且在水温为32℃时,胚胎各个阶段发育速度均快于28℃。室内不同水层采苗结果显示,底层采苗器附着密度要显著高于上层(P<0.05);不同附着基材质附着密度结果显示,室内采苗阶段黑蝶贝壳附着效果最好,而后依次为海菊蛤壳>牡蛎壳>混凝土饼>黑色遮阳网>绿色聚乙烯网片。在自然海区养殖30d后,海菊蛤壳和牡蛎壳附着及生长效果最优。本研究首次成功开展了橘色海菊蛤人工繁育,获得了其胚胎和稚贝发育规律,研究结果可为该物种在南海人工规模化养殖提供支撑。     

FC-CNN:基于卷积神经网络的水果图像分类算法

针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法.该算法基于深度卷积神经网络思想,设计了一种由二维卷积层、批量规范化层和激活...     

松口蘑的半人工及人工驯化栽培

论述了松口磨的适应性和驯化潜能, 介绍了松口蘑半人工栽培的基本方法并进行评估, 分析了应用纯培养菌种人工栽培松口蘑的难点和关键问题, 提出了松口蘑人工驯化栽培的技术路线。     

紫色丝膜菌菌种分离与栽培研究

本文对贺兰山野生紫色丝膜菌进行了组织分离和人工驯化栽培的初步研究 ,结果表明 :该菌菌丝易于培养 ,子实体难于分化形成