基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统

首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。     

土地利用功能研究进展

为了适应社会经济发展对土地利用研究的需求,关于土地利用功能变化的研究逐渐增多。但是目前对土地利用功能缺乏统一的内涵界定和科学合理的评价体系。本文综述了国内外土地利用功能研究进展,在现有研究的基础上对土地利用功能内涵界定观点进行总结归纳,现阶段土地利用功能评价相关研究以定性研究为主,局限于理论研究,定量及实证研究较少。随着研究技术手段的不断提高,对土地利用功能的研究必将不断深入,并由理论向实证、由定性向定量方向发展。     

武夷山风景名胜区景观生态特征

运用景观分类生态原则和群落生态学原则，建立了武夷山风景区景观二级分类系统。其中，一级景观包括马尾松林、杉木林、经济林、竹林、阔叶林、茶园、农田、河流、居住地和裸地10个景观类型，二级景观包括马尾松幼龄林、中龄林、近成熟林和成过熟林4个景观类型。在此基础上，对各景观类型的生态特在进行了统计与分析，以期为武夷山风景名胜区的保护和景观生态建设提供工作基础。     

应用“肥料量级”试验建立吉林省春玉米磷肥施用指标体系

应用“肥料量级”试验结果建立吉林省适宜春玉米生产体系的磷肥施肥技术指标体系。本研究以相对产量75%,90%和95%为标准将吉林省土壤有效磷划分为低、中、高和极高4级;并用一元二次加平台模型对不同土壤养分分级范围内施肥量与产量关系进行模拟,计算最佳磷肥用量。研究结果表明：当吉林省土壤有效磷含量处于低等级(Olsen-P＜5mg/kg)时,磷肥(P2O5)用量应为83 kg/ha;中等级(Olsen-P 5-21 mg/kg)时,磷肥用量为60 kg/ha;高等级(Olsen-P 21-34 mg/kg)时,磷肥用量为45kg/ha;当土壤有效磷高于34 mg/kg时,短期内无需磷肥施用。     

常规稻与杂交稻谷的仿生电子鼻分类识别

气味是进行稻谷品种及其品质识别的重要方法之一,作为一种基于仿生嗅觉的机器检测方法,仿生电子鼻在水稻品种的分类识别中具有较好的应用前景。常规稻与杂交稻在食味品质等方面存在一定的差异,为了解应用电子鼻进行常规稻谷与杂交稻谷识别的可行性,采用PEN3电子鼻对同季同地域收获的3种常规稻(中香1号、湘晚13、瑶平香)和3种杂交稻(伍丰优T025、品36、优优122)稻谷样品的气味信息进行了采集和分析。首先通过过载分析(Loadings)法分析了电子鼻检测稻谷气体挥发物时的各传感器贡献率,分别针对基于特征值的提取和稻谷气味检测对电子鼻传感器阵列中的传感器进行了优选,阐明了稻谷气体挥发物检测中应以对硫化物、氮氧化合物、芳香成分和有机硫化物敏感的传感器为主。随后,分别采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)、线性判别法(linear discriminant analysis,LDA)和BP神经网络对6种不同稻谷之间、常规稻与杂交稻之间的分类识别进行了研究。结果表明,PCA分析法与LDA分析法在对6种不同稻谷之间的分类以及常规稻与杂交稻之间的分类中均未取得理想的效果,存在部分样本数据点重叠或样本数据点较近的情况,在实际应用中易发生混淆;而BP神经网络在对6种不同稻谷之间的分类中对测试集的识别正确率分别达到了90%,在常规稻与杂交稻之间的分类识别中对测试集的识别正确率达到了96.7%。上述试验验证了电子鼻用于常规稻与杂交稻稻谷分类识别的有效性,为常规稻与杂交稻的快速、无损分类识别提供了一种新的方法。     

基于TM遥感影像的鄱阳湖湿地分类研究

对覆盖鄱阳湖湿地的LandsatTM遥感影像进行了计算机自动分类技术方法的实验研究,采用了先对遥感影像数据进行非监督分类,在非监督分类的基础上进行人工解译,确定其类别属性,然后将人工解译后的非监督分类的分类属性表经过光谱聚类处理转化成适用于监督分类的分类模板文件,再执行监督分类的方法,有效地提高了湿地遥感影像分类的精度。     

概率神经网络的水稻种植面积遥感信息提取研究

为了提高水稻种植面积遥感信息提取精度,将根据水稻生长期所选择的多时相遥感影像经过大气校正和几何校正后,实施单波段统计、主成份变换和比值变换,选出最佳组合波段,通过分析概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的学习算法和基本结构,对最佳组合波段影像实现PNN模型分类,并将其分类结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型和最小距离法的分类结果进行比较.结果表明:PNN模型比最小距离法的分类精度高出近6个百分点;PNN模型比BP模型的分类精度高出近13个百分点;对于水稻种植面积提取精度,PNN模型比最小距离法的结果高出15个百分点.从本次试验可知,PNN模型是一种有效的遥感影像分类方法,在作物种植面积提取方面将具有独到的功效.     

网络农业信息分类和编码的研究

信息分类的标识是信息管理的重要手段。作者采用行业与信息属性结合的方法，提出了一种农业信息分类的方案，并进行了信息编码的设计。     

江西猕猴桃属植物POD同工酶研究

采用垂直平板聚丙烯酰胺凝胶电泳技术，分析了江西野生猕猴桃20种或变种的叶片POD同工酶，并运用相似关系R-链连接法进行了模糊聚类分析。结果表明：(1)不同种间POD同工酶谱存在很大的差异；(2)POD同工酶有阶段性和相对稳定性，可运用于猕猴桃属植物的亲缘关系鉴定和初步分类；(3)模糊聚类反映了各分类群的亲缘关系，与传统依据形态分类提及的亲缘关系大体一致。本研究将江西猕猴桃属植物聚为4类，这与传统的分类方式并不一致，只有净果组的几个种成为单一类群，其余种或变种相互混杂。因此，认为现有的分类方法有待于进一步修订。