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。     

谈教育信息化环境下大学生在线信息素质教育

论述了教育信息化环境下大学生在线信息素质教育的必要性,指出大学生在线信息素质教育的。主要途径,并针对如何促进教育信息化环境下大学生在线信息素质教育的发展提出了若干对策,包括良好的在线信息素质教育环境的营造,提高高校在线信息素质教育师资水平,加强对大学生上网的正确引导等。     

关于高等院校开展创业教育的思考

分析了国内外创业教育的发展现状,提出我国高校开展创业教育的途径,即应努力营造创业教育氛围,构建创业教育课程体系,加强师资队伍建设,培育创业基地,以保证创业教育的有效实施。     

高校图书馆书目情报服务研究

系统地阐述了近年来我国高校图书馆书目情报服务发展的过程、现状及存在的问题,提出了在网络环境下提升书目情报服务的相应对策。     

稀燃汽油机瞬态空燃比的滑模-神经网络控制

提出了稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,采用滑模变结构控制对稀燃工况的空燃比进行反馈控制,采用神经网络实现对进气量的精确预测和油膜动态特性的前馈补偿,进而实现对稀燃发动机瞬态空燃比的精确控制。采用自行开发的电控系统,在一台稀燃发动机上进行了瞬态空燃比实验。实验结果表明:节气门急速变化时空燃比超调可以控制在1个空燃比单位以内,调整时间不超过3s;转速越低,节气门变化越剧烈;空燃比超调越大,调整时间越长。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像,进行了蝗虫图像分割实验,区域正确识别率达94％,为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明,采用PCNN图像分割算法,图像中的目标（蝗虫）易于发现,分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

桃的电特性及新鲜度识别

为了解采后果品电特性变化机理,并探索基于电特性识别果品品质的方法,研究了桃采后电特性和生理特性的变化。结果表明,随着桃新鲜度下降,相对介电常数呈余弦规律变化,损耗角正切逐渐减小,呼吸高峰时相对介电常数最大。分析了电特性变化的原因,进而建立了采后桃电特性与生理特性之间的关系模型。以相对介电常数和损耗角正切为输入特征参数,应用BP神经网络技术识别桃的新鲜度等级,平均识别率为82％。     

人工神经网络NIR定量分析方法及其软件实现

在Visual C＋＋环境中采用面向对象技术,开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱（信噪比为14dB）与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型,对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明,对于含噪声的光谱,与PLS建模相比,使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数,更低的预测误差标准差。     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型,此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。