The Method of Diagnosing Brain-dysfunction Based on Membership Function and BP Neural Network

Membership functions.formed with the characteristic values obtained by applying the continuous reaction time (CRT) theory from controls and heptic encephalopthy and proposedin this paper.whith these membership functions,the CRT data to be diagnosed are calculated in advance,and then discriminated by BP meural network to differentiate patients with or without braindysfunction.The troubles of low accuracy and efficiency,encountered in training BP network withfuzzy samples.scattered data and extended samples,are solved.     

基于LS-SVM的小水电站年发电量智能预测模型

针对小水电站年发电量序列的特点,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归模型引入年发电量预测领域,并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络(artificial neural net-works,ANN)的智能预测方法比较,该模型优点是明显的:①将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程;②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了预测的稳定性。最后,一个实际的预测例子表明:该模型实现容易、预测准确,适用于小水电站预测。     

两种有效的预测方法理论分析及实践

预算实际上是一种建模,即根据过去和现在已有的信息建立一个从过去引伸到未来的模型。而时序分析法和灰色系统理论是两种有效的预测方法。为此,介绍了这两种预测方法的原理,并预测了新疆兵团的农机情况。其结果表明:未来10年,新疆农机总动力和投入将会有较大幅度的增长,而农业机械化程度将趋于最高值。     

全射流喷头水力尺寸对运转可靠性

从研究全射流喷头水力尺寸与可靠性的关系入手，寻找提高产品可靠性的方法。提出了影响喷头工作稳定可靠性的主要因素为主射流的附壁时间及主射流的附壁力。探讨了接嘴插拔深度及其内孔直径、作用区位差S、盖板出口位差H1和H2、出口间隙C等关键水力尺寸及其相互之间配合对主射流附壁时间及主射流的附壁力的影响，进而得出对喷头可靠性的影响。最后得出要使喷头运转稳定可靠，需对喷头的水力尺寸进行深入的研究，找出水力尺寸间的最佳组合。     

水产品收购价格预测的时序组合模型研究

我国水产品市场已经出现了区域性、结构性的供大于求及价格持续下降的现象。为此，对水产品价格进行预测是必要的。以1978～1999年数据为样本，利用时序组合模型对2000年的水产品收购价格进行了预测研究。     

基于小波分析的年最大径流预测方

径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991年至2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。     

基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测

物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。     

农田优化灌溉动态管理基本程序与方法研究

从土壤———作物———大气连续体角度出发 ,利用田间试验资料和气象资料 ,分析了影响优化灌溉方案制定的有关因子 ,确定出春小麦、春玉米不同生长阶段土壤水分控制下限标准 ;在土壤水分平衡理论的基础上 ,建立了时域滚动预报灌溉日期的方法 ;并以春小麦、春玉米农田为例进行了检验 ,结果比较理想     

一种基于时间片的非抢占式实时内核在温室控制系统中应用

温室控制系统对多任务处理能力和实时处理能力有较高的要求。介绍了一种基于时间片的非抢占式实时内核的原理和设计要点，指出了其相对于前后台系统和RTOS的优点，并开发出基于该内核的应用于温室控制系统的控制器。     

基于铱星通信技术的土壤墒情远程监测网络研究

为了实现野外偏远、无GPRS信号地区土壤墒情、温度及降雨量的远程无线实时监测,设计了一套由土壤墒情及相关影响信息实时采集系统、铱星通信以及互联网技术构成的"物联网"架构式土壤墒情实时监测系统,围绕铱星SBD(Short burst data)终端模块9602开发了具有独立知识产权的数据采集系统。该系统实现了智能化、网络化的土壤墒情实时监测,以及历史数据的查询、下载,根据设定阈值进行短信报警、传感器和通信故障报警等功能。该系统自2011年8月在山东省、北京市等地运行以来,可以安全、稳定、可靠地获取监测土壤含水率、温度及降雨量信息。通过试验可知铱星通信在空旷地带成功率为97.2%,单个节点通信费用为每月200元(12 000字节),达到了对土壤墒情、温度和降雨量变化规律进行长期监测的目的。