表示学习技术研究进展及其在植物表型中应用分析

表示学习是一种将研究对象的内在信息表示为稠密低维实值向量的方法,其基本思路是找到对原始数据更好的表达。表示学习凭借其自动提取特征的能力,在处理大量人为先验理解有限的数据时表现出高效性。有监督以及无监督的表示学习模型在文本、图像、三维点云等植物表型数据的分析研究中获得了运用。随着近年来数据量的迅速增长以及基因组学研究的快速发展,植物表型研究数据具有高通量、高精度等特征,表示学习模型在海量高维植物表型数据的分析任务中获得了关注。本文简述了表示学习的相关概念和表示学习技术研究进展,对有监督和无监督的表示学习模型进行对比分析,阐述了植物表型数据概念及其处理方法,重点从植物种类识别、病虫害检测分析、产量预测、基因研究和形态结构表型数据计算等方面,探讨了表示学习在植物表型中的研究应用意义及其存在的问题。最后,指出表示学习在植物表型应用中的发展方向:开发能够适用于分析不同种植物表型数据的表示学习模型,实现高整合度、高通用性的目标;提高表示学习模型的实时性及准确度,以增强其实用性;多模态表型数据的表示学习可为学科的交叉数据分析研究提供统一的数据视图。     

基于产生式与基于本体的知识表示方法的研究

本文主要研究了知识库中基于产生式与基于本体的两种知识表示方法的知识建模过程,并给出了它们在关系型数据库中的实现方案。本文还比较了这两种知识表示方法在建立知识库时的不同与优缺点。     

弦截法在对称配筋小偏心受压构件截面设计中应用

用弦截法(割线法)计算钢筋混凝土对称配筋小偏心受压构件的截面配筋,计算简便有效,相对误差小,精度高,具有超线性的收敛性,可供工程设计人员参考。     

基于WPF及WWF的电能质量监测系统表现层设计

以日益受到关注的电能质量问题为背景,基于.Net平台的WPF以及WWF构建一个电能质量监测系统的表现层,提高供电企业对电能质量扰动问题管理效率.基于WPF,将表现层与逻辑层处理分离,设计人员可以关注不同的侧面进行工作,且其界面的友好性便于用户操作,而基于WWF工作流技术,便于可视化的实现电能质量监测流程,且便于业务专家检查,便于调整.WWF的电能质量监测系统的总体功能设计,业务管理流程设计等关键技术进行详细阐述,对开发中用到的技巧也进行介绍.     

美国:物流困扰杏仁销售

2022年初,美国加利福尼亚克恩县的杏仁种植者面临着物流难题。据行业专家表示,港口拥堵、卡车司机短缺以及其他供应链问题,正在阻碍种植者和加工商将产品送到海外消费者手中。据最新的官方数据显示,2021年美国加利福尼亚州杏仁产量较去年同期减少了约10%。     

基于混沌表示和特征注意力机制的机床两轴动态误差预测

针对传统方法难以揭示机床多轴插补动态误差的序列产生机制，各时间维度上的误差时序特征存在相互关联的问题，提出一种融合混沌表示(Chaotic representation, CR)和特征注意力机制(Feature attention mechanism, FA)的级联动态误差预测模型。首先，在证明多元动态误差时变演化具有混沌特性的基础上，对其进行相空间重构，将动态误差参数时间序列背后隐藏的信息在相空间中进行表达。然后，融合特征注意力机制在时间维度上动态分配相点特征权重的同时降低高维演化相空间信息冗余，进一步重塑原系统的动力学状态向量空间。最后，考虑到混沌时变演化具有长程相关性，采用双向长短期记忆(Bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)网络模型逼近混沌相空间内的动力学特性，实现动态误差混沌时间序列信息的有效预测。通过XK-L540型数控铣床实测数据的算例表明，相较于CRFA-LSTM模型，以及单一级联模型CR-Bi-LSTM、FA-Bi-LSTM,本文算法的均方根误差分别降低约35%、16%和43%。     

基于本体的监测组态知识表示研究

为重用监测组态领域内已有知识，实现快速有效地开发监测组态系统，提出了一种基于本体的监测组态知识表示方法．该方法通过对监测组态知识的分类分析，构建基于本体的监测组态知识三层框架结构．在最低层定义一个公共的组态元模型，通过重用或继承元模型的类或关系，建立监测系统的组态知识模型，实现监测组态系统模型知识的重用．以压缩机监测系统组态为例，通过执行JESS规则引擎获得该监测系统的一个组态解决方案，验证了本文方法的可行性．     

马病远程智能化诊疗系统的设计与实现

为了设计并开发出界面简明、携带方便、易于维护、适用于临床常见马病诊断的马病远程智能诊疗系统，弥补基层兽医诊断经验不足的短板，满足基层兽医和马养殖人员对马常见疾病诊断的专业需求，辅助其对马病的合理诊治，试验基于马病专家在临床诊断过程中的思维方式，采用模糊逻辑理论的方式处理置信系数(CF),对知识进行不确定性评估，建立模糊推理模型，应用Java编程语言，结合MySQL 5.7.3数据库及SQLyog 10.0数据库管理工具进行构建。通过对马表现出的临床症状进行推理，对疾病数据进行测定，从而确定疾病并提供相应的预诊疗方案。通过搜索关键词，运用文字和图片资料相结合的方式，以分页列表展现马的相关资讯，实现了对马相关新闻资讯的查阅、马病诊疗的综合查询等功能。针对我国基层现状，马病远程智能化诊疗系统具有一定的科学性，降低了马病临床诊疗的误诊率和漏诊率，提高了基层马兽医的服务质量。说明马病远程智能化诊疗系统可有效提高马病临床诊治水平，同时为其他动物疾病诊疗系统的开发提供了新思路。     

云南:昌宁冬早西瓜受青睐

近期,昌宁县湾甸乡冬早西瓜成熟上市,供不应求,瓜农喜上眉梢。在湾甸乡大城村万子龙家的西瓜种植基地,钢架大棚里被绿油油的瓜叶铺满,上百名工人正忙着将西瓜采摘、分拣、打包,等待装车,一派丰收繁忙景象。据万子龙介绍,这个季节的西瓜清甜汁多,由于错峰上市,销路和价格都比较好,收购商都会提前下单订购,价格达8000元/t,每667 m²产值可达2万元以上。     

基于本体故障树的关键机组诊断决策研究

为了满足石化企业连续性工作设备或机组在发生故障后对故障原因进行快速定位的要求，将本体先进的知识表示方法引入到成熟的故障树研究中，提出了基于本体的故障树构建方法，并通过对生成的故障树进行定量分析，计算出故障判明效时比，以其从大到小的顺序为依据找到故障诊断最优路径，实现了本体和故障树的优势结合.该方法在知识共享和重用的基础上，实现对故障的快速诊断定位，从而提高了故障诊断效率，减少了企业的生产维护成本.