贵州省退耕还林与农村经济发展研究

通过对贵州省贞丰、桐梓、锦屏等若干县市林业生态建设监理、检查、造林实绩核查等工作的实践和研究，认为退耕还林工程与农村经济发展相结合，目前应加强以下工作：选择林业主导产业；林产业时间、空间的合理布局；树种、林种的结构优化；林业体制创新；实施相关配套工程。     

企业无力清偿欠薪的法律应对：基于香港的经验

1980—1982年经济危机爆发后，香港因大量企业倒闭引发欠薪浪潮，欠薪优先权机制出现失灵。以国外经验为模本，香港构设了欠薪保障基金制度。该制度依托完善的法律程序将欠薪纳入专门基金予以垫付，并逐渐提高垫付标准。这种法律设计特点鲜明，实际运行数据也证明比较成功。这为解决当前农民工极端讨薪事件频发、欠薪问题季节性爆发的顽疾，提供了极具参考价值的制度化思路。我国应当鼓励地方探索和构建企业欠薪保障制度。     

后墙立体栽培草莓提高冬季日光温室内温度

在日光温室的后墙上,采用管道无土栽培方式进行蔬菜或草莓生产,可以提高温室空间利用率和作物种植量,但可能会出现因为管道和植物的挡光而减少后墙蓄热、降低冬季温室温度的问题。为此,通过冬季连续31 d的温度监测,在3种典型气象（晴天、阴天、雪天）条件下,对比分析了有后墙立体基质栽培的日光温室（solar greenhouse with equipment,ESG）和无后墙立体栽培的日光温室（solar greenhouse with no equipment,NSG）温度环境的变化。监测结果表明,ESG的月平均气温较NSG高0.84℃,其中最大日温差为2.22℃,最小日温差为0.14℃。晴天条件下,ESG的日平均冠层温度和1.5 m高度处的空气温度分别是12.72和13.04℃,NSG分别是10.68和11.04℃;ESG的冠层温度最低值是4.68℃,而NSG最低值是4.10℃。可见,ESG较NSG的气温要略高一些;阴天和雪天条件下,2种温室内的温度环境无显著差别。因此,利用日光温室后墙进行立体基质栽培草莓,不但没有降低反而提高了冬季温室内的温度,是一种可行、值得推广应用的温室高效栽培技术。     

马铃薯播种机分体式滑刀开沟器参数优化与试验

针对马铃薯播种机的铧靴式和圆盘式开沟器存在的种薯株距分布不均、播种效果质量差、回土量小等问题,研制出分体式滑刀马铃薯开沟器,并进行关键参数优化,分析开沟和回土过程中土壤颗粒在开沟器上的运动规律,研究种薯落入垄沟后的运动过程,确定影响土壤覆盖种薯效果的因素。采用旋转正交的试验设计方法,以机具前进速度、开沟器侧面夹角、开沟器长度及开沟深度为试验因素,以种薯的横向偏移系数、株距变异系数和回土量为试验指标,分析实施田间试验结果,优化分体式滑刀开沟器的结构参数与最优运动参数:在前进速度为0.95 m/s、开沟器侧面夹角为60°、开沟器长度为500 mm、开沟深度为115 mm时,株距变异系数为10.8%、种薯的横向偏移系数为3.83 mm、回土量为24.1%,满足马铃薯播种作业的要求。该研究结果可为马铃薯开沟播种装置设计与应用提供参考。     

二次聚类与神经网络结合的日光温室温度二步预测方法

精确预测日光温室温度是实现对温室精准调控的前提。由于温室是复杂非线性系统,受室内外众多环境因素影响,且部分因素难以准确测量和建模,因此,难以通过机理分析建立室外因素精确影响室内温度的物理模型。而现有时间序列分析、人工神经网络等仅基于数据的方法预测准确度也较低。本文提出连续时间段聚类与BP神经网络相结合的二步日光温室温度预测方法。首先,进行二次聚类,对室外温度情况相似的日进行聚类,并将全年划分为若干个类似时间段,根据连续时间段内相似日的数量进行聚类,将全年内的连续时间段归入若干类别。其次,对不同类别的时间段,分别采用BP神经网络建立室外温度、相对湿度、太阳辐射、风速和温室室内温度间的关联模型,通过数据训练,能够较为准确的根据室外环境数据预测室内温度。通过涿州实验农场2年数据试验验证,通过二次聚类,全年连续时间段可划分为3类,通过分别建立BP神经网络并分别训练,结果表明本方法预测误差仅为6.23%,与现有未分类的BP神经网络预测算法对比,本文方法有效地提高了准确度,平均误差降低5.4个百分点。     

基于USB Key的水产品企业监管溯源系统设计与应用

根据目前水产品监管溯源系统中水产品企业身份认证存在的问题,设计了一种基于USB Key的水产品企业监管溯源系统。首先,分析了几种身份认证技术的方法,重点阐述了其优缺点;然后,设计了USB Key硬件电路关键部分、软件系统以及基于USB Key认证的水产品企业的认证流程,解决了水产品信息传输的安全性问题;最后,描述了基于USB Key的水产品企业监管模式在江苏省水产品企业认证与监管追溯平台中的应用。研究结果表明,该监管溯源系统便捷安全,稳定可靠,能实现产地准出、市场准入、企业资质认证、政府实时监控的水产品企业监管溯源体系。     

3FDD―6型后悬挂滚筒式棉花打顶机

棉花适时打顶心是棉花生产过程中的关键环节。本文简要介绍了一种新型棉花打顶机具—3FDD-6型后悬挂滚筒式棉花打顶机的主要结构、工作原理、主要技术参数。并对主要结构部件进行了设计介绍,同时也分析了该机的社会效益与经济效益。     

视觉导引AGV鲁棒特征识别与精确路径跟踪研究

针对AGV多分支路径与工位点标识的可靠识别以及导引路径的精确跟踪问题,提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与精确路径跟踪方法。采用整幅视野范围作为模式识别窗口,在该窗口采用基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的识别方法,将路径特征通过核函数映射到高维空间进行PCA降维,再利用BP神经网络识别降维后的样本矩阵。同时提出一种导引扫描窗口设置方法,该窗口范围取决于摄像机竖直视角以及摄像机安装倾斜角,在导引扫描窗口内将导引路径简化为直线模型并用最小二乘法拟合,针对拟合直线计算导引所需的路径偏差。实验结果表明,KPCA-BP方法显著提高了路径特征识别的实时性和鲁棒性,6类路径特征的平均特征识别正确率为99.5%;导引扫描窗口有效减小了导引路径直线拟合的计算误差,直线路径跟踪误差小于3 mm,曲线路径跟踪误差小于30 mm。     

基于地基激光雷达的叶倾角分布升尺度方法研究

地基激光雷达因其具有穿透力强,能够提取植被冠层三维结构信息的优势,是提取植被叶倾角分布(Leaf angle distribution,LAD)的理想数据源,因此将地基激光雷达数据与遥感影像结合获取大尺度叶倾角分布结果颇具潜力。以河北省保定市北部4个县为研究区,利用10个玉米样地的地基激光雷达数据提取叶倾角分布结果,使用主成分正变换提取玉米实测叶倾角分布数据中信息量最大的前3个主成分,再利用神经网络模型对所提取的主成分与Landsat8反射率数据结合建立关系模型,然后将训练好的模型应用于整个研究区进行升尺度转换,最后通过主成分逆变换,得到升尺度后平均叶倾角(Mean tilt angle,MTA)结果。对升尺度后LAD与实测LAD及升尺度后MTA与实测MTA进行交叉验证,结果表明,升尺度MTA与实测MTA的验证精度(R2)为0.786 2,均方根误差(RMSE)为3.04°。该结果表明,使用提取主成分方法建立光谱数据与叶倾角分布的关系模型从而达到升尺度转换的目的具有可行性,模拟精度较高,且误差较小。     

基于BP神经网络的龙羊峡水库年末消落水位控制研究

龙羊峡水库长期处于低水位运行,严重影响了其综合效益。运用逐步回归的方法寻找影响水库年末消落水位的主要因素,以此为基础,建立了控制龙羊峡水库年末消落水位的BP神经网络模型,并采用长系列资料对逐步回归模型和BP神经网络模型的预测结果进行了比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型优于逐步回归模型。