社会嵌入视域下农户林地流转行为研究与实证分析

农户林地流转行为是一个综合经济、文化、社会等多方面因素的决策过程,是经济动机与非经济动机的交互与融合,是一种经济-社会行为。基于社会嵌入视角,通过多元Logistic回归模型,对全国10省30个县、市1 544份样本农户的调查数据进行了实证分析。研究表明,农户林地流转行为既受农户自主因素影响,也深受社会认知、社会文化、社会网络、政治制度等社会嵌入因素影响,农户林地流转行为是典型的社会经济活动。研究显示,林业经营经验、林业政策认知、市场信息认知、从众模仿行为、网络关系强度、网络关系交流频率、政府服务意识等7项指标对农户林地流入和流出行为均有显著正向影响,基本符合预期。林业补贴发放对农户林地流入行为具有促进作用,林木采伐指标申请难易程度对农户林地流出行为具有促进作用,恋土惜地情节没有通过显著性检验,前两个指标的显著性结果也在一定程度上反映了林业生产经营中实际存在的困境与问题。建议进一步规范林权流转秩序、强化林业补贴政策、提高林业政策稳定性,以促进林地流转政策优化,实现农户、林地、技术、资金等要素的最优配置,促进林业现代化发展。     

"互联网+"时代珍珠产品的网络直播营销模式探析

"互联网+"时代,直播作为一种新的引流方式,在珍珠营销方面具有内容丰富、可观赏性强、实时互动、目标群体明确、传播力强、受众覆盖面广的优势。当下珍珠产品网络直播营销存在着电商人才缺乏、产业一体化程度不够等问题,要重视珍珠产品直播销售的人才培养,重视珍珠直播营销产业的协同效应,重视珍珠直播营销线上规范化发展,重视珍珠设计产品的知识产权保护等,不断优化珍珠产品网络直播营销模式。     

融合ResNet与支持向量机的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类

在视觉感知的基础上,实现作物智能喷洒作业管理是智慧农业重要的组成部分。针对葡萄园智能喷洒作业的需要,本研究构建了一种融合残差网络(ResNet)和支持向量机模型的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。在对葡萄园冠层图像数据集进行数据增强的基础上,利用不同卷积层数的ResNet模型(ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50)提取图像特征向量,结合近邻成分分析(NCA)算法及不同分类模型(Cubic SVM、RBF SVM、Linear SVM、DT、BT、Bayes、KNN、RF),筛选出最优葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。结果表明：残差网络模型卷积层数的增加,有利于提高模型的分类精度;葡萄园冠层图像叶片覆盖度适宜的分类方法是利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50各提取1 000个特征向量,进一步利用NCA算法筛选出1 000个权重值较大的特征向量,并利用Cubic SVM模型进行分类。该方法较好实现了模型训练时间和分类精度的平衡,既能大幅减少冗余的特征向量,缩短训练时间,还可以保证模型的分类精度。该方法下模型的分类准确率、精确率、召回率分别达98...