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利用云技术整合农业数字资源是未来发展趋势,本研究中为确保农业信息的云安全,提出了一种网络安全模型,并通过仿真验证网络安全模型的合理性。 相似文献
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为解决人工识别种蛋受精误差和效率低等问题,本文提出一种基于DSP硬件平台和遗传神经网络的识别系统。系统以DM6437处理器搭建硬件处理平台,系统识别软件是遗传神经网络算法。它通过拍摄装置获取200枚种蛋图像,图像信息输入DSP系统的处理算法,提取图像的色调(H)分量颜色特征,使用主成分分析法找出色度分量中4个主成分特征,他们的总贡献率超过90%。最后利用遗传神经网络算法输入4个色度主成分特征,预测输出是孵化种蛋的成活性。训练神经网络并用测试集样本验证神经网络。实验结果是遗传神经网络和BP神经网络检测正确识别率分别是93%和86%,表明遗传神经网络的准确率较高,可以实现自动检测种蛋受精和成活。 相似文献
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基于不同种植密度的玉米大田环境无线传感器网络射频信号损耗研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在玉米大田中合理布置无线传感器网络节点,研究了2.4GHz无线传感器射频信号在大喇叭口期玉米田地的信号衰减情况,以3个水平种植密度在田间进行随机试验,选取传输距离和天线高度作为影响因素,利用Matlab进行曲线拟合与分析.研究表明,种植密度对信号衰减程度有一定影响,种植密度越大,植株越密集,植株的散射、反射、漫射更严重,导致信号衰减的斜率增加;根据射频信号传播模型中的环境影响因子n与天线高度h的线性关系,依据Matlab建立了数学模型,数学模型的理论值与实际测量值之间的相关度在0.9370与0.9888之间,说明数学模型具有较高的实用价值. 相似文献
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