基于C语言的农业科技数据信息快速保存技术及实现

运用C语言的读写技术,可将磁盘文件中的数据读入到计算机内存,处理完后的数据或中间结果依然可以输出到磁盘文件中永久保存.阐述了利用C语言实现数据长期保存的-般流程和方法.     

基于计算机视觉的库尔勒香梨脱萼果识别研究

[目的]针对库尔勒香梨的图像,对香梨脱萼果和宿萼果进行分类及识别研究。[方法]利用Matlab软件进行图像数据获取、灰度化、中值滤波,利用动态阀值分割二值化图像;为弥补二值化后图像中出现的孔洞,基于数学形态学算子填充孔洞。设计神经网络参数,然后利用试验样本对BP神经网络进行训练和测试。[结果]所提出的方法能够获得很高的正确识别率,能够有效地将脱萼果识别出来。[结论]用BP神经网络来分类识别香梨脱萼果可以达到较好的效果。     

基于计算机视觉的香梨损伤自动检测与分类研究

为了提高香梨损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、人工神经网络技术,实现香梨损伤的自动检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取香梨图像,利用图像处理去除噪声、图像分割,归一化等多种基本图像处理的方法对香梨损伤图像进行了处理。通过提取三种特征及八个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对香梨的损伤进行分类。并对结果进行分析,另外研究了香梨缺陷果和正常果的分类。     

面向我国畜牧业法律法规的知识图谱构建

[目的]提出一种对畜牧业法律法规知识组织的方法,使相关知识实现更加有序的组织。[方法]选取国家法律法规数据库、北大法宝、北大法意、威科先行和中国法律知识资源总库中的法律法规资源作为畜牧业法律法规的数据来源,对畜牧业相关法律法规进行筛选、获取,提取对应的制定机关、时效性、效力位阶、法规类别、公布日期、施行日期和年份信息,并对获得的数据进行预处理;对本体进行构建,定义实体和关系;基于规则的方法对获得的法律法规文本抽取实体和关系,并将抽取的实体和关系暂储到MySQL数据库中;利用Python中的SQLAlchemy库和py2neo库分别操作MySQL数据库和Neo4j图数据库,将MySQL中的数据转为实体关系三元组,存储到Neo4j图数据库中完成畜牧业法律法规知识图谱的存储。[结果]共收集到287个畜牧业相关的法律法规,按照法律法规是否含有章进行区分,其中,含有章的有211个,共1 470章,10 457条,不含章的76个,共2 145条;定义了“法律法规”“发布部门”“时效性”“效力级别”“法规类别”“章”“条”等共10种类型的实体,定义了“畜牧业法律法规-法律法规的类别关系”“畜牧业法律...     

基于C语言的农业科技数据信息快速保存技术及实现

运用C语言的读写技术,可将磁盘文件中的数据读入到计算机内存,处理完后的数据或中间结果依然可以输出到磁盘文件中永久保存。阐述了利用C语言实现数据长期保存的一般流程和方法。