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土地利用数据具有空间特性,利用地理信息系统技术与空间数据库管理技术实现土地数据的科学高效管理是必然的发展趋势。文章阐述了数据收集与采集规范的制定、数据预处理、数据采集、数据处理、数据库建立的建库技术流程,空间数据质量控制,空间数据的组织管理及数据库的功能实现。 相似文献
93.
先进设计技术在农业装备研究中的应用分析 总被引:1,自引:0,他引:1
现代装备企业及其产品的竞争力在很大程度上取决于能否以最快的速度向市场提供满足需求的产品,即是否有先进的设计方法支持科学、高效的研发过程。针对中国农业装备研发整体水平低,以及由于种类繁多和地域差异显著所导致的专业知识、结构形式、实践经验等庞杂,个体设计人员难以全面掌握,无法保证研发质量,严重制约产业发展及自主创新能力的问题,阐述并全面梳理了设计方法的发展历程,从而探讨适合农业装备的先进设计方法与发展方向,以支撑《中国制造2025》等国家重大发展规划对农业装备设定的战略目标的实现。研究表明,结合当前科技水平与社会背景,充分利用3D-CAD虚拟现实的优势与计算机技术的发展成果,基于数字技术的智能化设计是必然趋势,代表了先进设计的发展方向与最高水平。智能化设计以知识重用为特征,以数字模型资源化为基础,以产品数据管理(PDM)平台和产品生命周期管理(PLM)平台为载体,以广义的计算机辅助设计概念组织并贯通与设计相关的上下游方案论证、数字样机(DMU)、工程分析(CAE)、工艺流程(CAPP)等研发环节,实现各类计算机辅助技术CAX的高度集成,是人工智能(AI)在设计领域的实践运用。明确了当前先进设计的发展思路,为装备智能化设计系统的建立提供了基础理论与体系架构,对充分整合行业资源、共享成果与专业知识、提高研发效率和水平、提升中国农业装备企业及其产品的核心竞争力具有理论价值与实践指导意义。 相似文献
94.
农业机械智能化设计技术发展现状与展望 总被引:7,自引:0,他引:7
我国地域差异大、农作物种类和种植模式多样,农业机械具有多功能、小批量、定制化及多样化的用户需求特征。当前国内农业机械制造企业产品研发普遍以跟踪、仿制为主,存在研发周期长、效率低、产品可靠性差等问题,企业和产品的竞争力低下、缺乏核心自主技术,已成为制约我国农业机械企业可持续发展的瓶颈。智能化设计技术以满足用户定制化、多样化需求为目标,以知识工程(KBE)、数据管理(DM)、人工智能(AI)、虚拟仿真等现代信息技术为手段,通过整合农业机械全生命周期过程中上下游相关企业已有资源,集成产品数据管理(PDM)和产品生命周期管理(PLM)的协同设计平台,实现农业机械设计过程的协同化、自动化和智能化,是提高我国农业机械设计水平的关键。本文针对农业机械特点,对农业机械智能化设计技术的定义、技术体系、关键技术及发展现状进行了深入剖析,重点总结了近年来计算机辅助设计(CAD)、模块化设计、知识工程、虚拟仿真、PDM/PLM协同设计等智能化设计关键技术的研究现状与发展趋势,并提出了农业机械智能化设计领域未来发展趋势,为农业机械设计技术发展提供参考。 相似文献
95.
针对联合收获机知识缺乏系统化组织与分类、难以在设计时高效获取并应用的问题,应用装备谱系及谱系拓扑图形式对联合收获机知识进行层次化组织;按照联合收获机智能化设计实际应用需求,对知识库系统功能模块进行架构分析;分析了农机装备设计知识的表现形式,综合利用产生式规则和框架表示的混合表示方法对设计过程进行分析和表达,建立了设计体系。以Visual Studio 2015平台为开发工具,在.Net环境下,应用ADO.Net技术、CATIA二次开发技术及SQL Server数据库,将联合收获机设计知识、参数化模型等数字化资源融和,进行组织管理,构建了联合收获机知识库系统。通过人机交互的方式,将知识表达形成的设计体系系统化,应用模糊查询方法、推理机和ADO.Net技术实现系统中知识的查询、推理及编辑功能,并将知识推送的结果传递给关联的参数化模型驱动,在不同需求下快速构建模型,实现了知识的高效获取与应用,提高了设计效率,为联合收获机零部件设计提供了一种通用方法。系统测试表明,该系统具有可行性和有效性,适用于联合收获机系列产品的开发。 相似文献
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97.
为实现水稻施肥知识图谱自动化构建,为后续构建水稻施肥决策系统提供基础,定义了水稻施肥体系数据结构并制作水稻施肥数据集,结合水稻施肥数据特点,添加单位标注器,并改进CASREL解码加入隐藏层,提出了基于RoBERTa-wwm编码+改进CASREL解码的信息抽取模型,同时针对编码与解码环节进行试验对比。结果表明,基于该模型的F1值达到91.86%,与对比模型相比有较为显著的提升。基于改进RoBERTa-wwm-CASREL的信息抽取模型能有效提高水稻施肥信息抽取效果,为水稻施肥知识图谱构建以及施肥决策系统提供基础。 相似文献
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基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。 相似文献
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100.