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农业大数据环境下的鲜切花行情监测系统设计 被引量:3
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作者 钱晔 孙吉红 +3 位作者 孙媛媛 彭琳 张剑波 韦翌 《安徽农业科学》 CAS 2018年第15期185-187,197,共4页
针对鲜切花种植户盲目种植,时常出现供求不平衡的情况,拟设计一个农业大数据环境下鲜切花行情监测系统。通过昆明国际花卉拍卖交易中心官网提供的数据,作为构建智能预测模型的数据源,构建基于BP算法的价格预测模型;根据鲜切花不同季节... 针对鲜切花种植户盲目种植,时常出现供求不平衡的情况,拟设计一个农业大数据环境下鲜切花行情监测系统。通过昆明国际花卉拍卖交易中心官网提供的数据,作为构建智能预测模型的数据源,构建基于BP算法的价格预测模型;根据鲜切花不同季节不同均价及最高最低价格,制定鲜切花价格等级区间标准,将预测结果输入标准中,产生预警信息。再引进农业大数据技术,设计农业大数据环境下鲜切花行情监测系统。该系统的实施将为农户、散户、种植户、销售商提供准确的信息,确保经济利益最大化,助推云南省鲜切花产业大发展、大繁荣。 展开更多
关键词 监测 大数据 鲜切花 发展
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基于轻量化YOLOv8-FasterBlock模型的云南小粒咖啡生豆分级方法
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作者 杨红欣 陈越 +6 位作者 裴国权 钱雪英 李沛瑶 朱才英 夏迁 刘自高 吴文斗 《食品科学》 北大核心 2025年第4期268-277,共10页
建立基于轻量化YOLOv8-FasterBlock模型的小粒咖啡生豆分级方法。实验主要收集来自云南的一级、二级、三级以及缺陷小粒咖啡生豆共500 g作为研究对象,混合后采集相应RGB图像作为咖啡生豆分级的数据集。随后对YOLOv8n模型进行改进,重点将... 建立基于轻量化YOLOv8-FasterBlock模型的小粒咖啡生豆分级方法。实验主要收集来自云南的一级、二级、三级以及缺陷小粒咖啡生豆共500 g作为研究对象,混合后采集相应RGB图像作为咖啡生豆分级的数据集。随后对YOLOv8n模型进行改进,重点将YOLOv8n模型中C2f模块的BottleneckBlock替换为FasterNet中的FasterBlock模块,改进后形成新的轻量化YOLOv8-FasterBlock模型。将该模型应用于实验中不同等级咖啡豆分级检测,结果显示,提出的YOLOv8-FasterBlock模型精确率、召回率和平均精度均值分别达到了98.4%、94.3%、97.4%,其检测平均时间为2.4 ms。在后续进行的一系列对比实验、消融实验、轻量化实验以及粘连豆实验,证明了YOLOv8-FasterBlock模型的优越性和结构有效性。YOLOv8-FasterBlock模型在降低模型复杂度的同时,提升了对小粒咖啡生豆的特征提取能力和推理速度,可实现咖啡豆分级快速检测。研究结果可为后续小粒咖啡生豆分级设备的视觉模块部署提供参考,也可以为其他农产品的分级提供理论支持。 展开更多
关键词 小粒咖啡 生豆 YOLOv8-FasterBlock模型 目标检测 分级
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云南茶树种质资源数据共享平台的设计与实现 被引量:3
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作者 吴文斗 王贤 +1 位作者 李泓蒴 刘本英 《安徽农业科学》 CAS 2019年第24期230-233,共4页
以国家种质勐海大叶茶树资源圃茶组植物25个种3个变种的1521份茶树种质资源的图片、农艺性状、生化成分、茶叶加工品质、抗寒性、抗病虫性等特征数据为数据源,构建云南茶树种质资源数据共享平台,实现了云南茶树种质资源信息的数字化、... 以国家种质勐海大叶茶树资源圃茶组植物25个种3个变种的1521份茶树种质资源的图片、农艺性状、生化成分、茶叶加工品质、抗寒性、抗病虫性等特征数据为数据源,构建云南茶树种质资源数据共享平台,实现了云南茶树种质资源信息的数字化、网络化、可视化和共享化,有效解决了云南茶树种质资源源数据保存分散,以及共享、交流和利用困难等问题。云南茶树种质资源数据的管理和共享为科学合理地管理和利用云南茶树种质资源提供技术支持。 展开更多
关键词 云南茶树 种质资源 特征数据 共享平台
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基于离散元的云南红壤仿真参数标定 被引量:2
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作者 赵玉清 李诗沫 +3 位作者 谢钰 赵伟 陈再兴 张悦 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期465-473,共9页
为给云南红壤作业条件下的触土部件设计与优化提供更精准的参数,选用EDEM中Hertz-Mindlin with JKR Co-hesion接触模型标定云南地区红壤数值模拟参数。首先,采用物理试验测定红壤的基本物性参数以及接触参数,以物理试验结果为基础,确定... 为给云南红壤作业条件下的触土部件设计与优化提供更精准的参数,选用EDEM中Hertz-Mindlin with JKR Co-hesion接触模型标定云南地区红壤数值模拟参数。首先,采用物理试验测定红壤的基本物性参数以及接触参数,以物理试验结果为基础,确定仿真试验参数范围,开展Plackett-Burman试验,对仿真试验进行显著性筛选,得到对堆积角影响显著的3个参数:红壤-红壤静摩擦因数、红壤-45^(#)钢板间恢复系数和JKR表面能。随之设计最陡爬坡试验,优化显著性参数的最优取值范围。之后开展Box-Behnken试验,以红壤在45^(#)钢板上的堆积角为响应值,对二阶回归方程进行优化,获得最优接触参数组合:红壤-红壤静摩擦系数为0.502、红壤-45^(#)钢板恢复系数0.464、JKR表面能4.938 J·m^(-2)。最后以最优接触参数组合进行仿真试验,得出结果与物理试验误差为1.7%,无明显差异。此结果表明标定的云南红壤的离散元仿真参数可靠度较高,可为云南地区红壤作业条件下的触土部件的设计与优化提供基础参数。 展开更多
关键词 离散元法 参数标定 红壤 堆积角
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基于智能算法的云南甘蔗产量预测
5
作者 王泳智 田鹏 +5 位作者 李富生 孙吉红 孙陈 刘振洋 刘念 钱晔 《湖北农业科学》 2024年第8期126-131,146,共7页
构建基于智能算法的甘蔗产量预测模型,对云南省8个甘蔗产区甘蔗产量进行预测。选取云南省临沧市、德宏傣族景颇族自治州、普洱市、文山壮族苗族自治州、红河哈尼族彝族自治州、保山市、西双版纳傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的气... 构建基于智能算法的甘蔗产量预测模型,对云南省8个甘蔗产区甘蔗产量进行预测。选取云南省临沧市、德宏傣族景颇族自治州、普洱市、文山壮族苗族自治州、红河哈尼族彝族自治州、保山市、西双版纳傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的气象、土壤数据及产量数据,通过专家打分法初步筛选对甘蔗产量影响较大的气象、土壤因子,应用逐步回归分析算法筛选甘蔗生长周期内的气候、土壤关键影响因子。在数据集划分和筛选关键影响因子的基础上,以每年气象、土壤因子作为输入变量,以每年甘蔗产量为输出变量,建立了BP神经网络产量预测模型。以每日和每年的气象、土壤因子作为输入向量,以甘蔗产量为输出变量,建立了长短期记忆网络(LSTM)神经网络产量预测模型。测试集结果表明,BP神经网络模型决定系数(R^(2))为0.916、平均绝对误差(MAE)为28.65万t、均方根误差(RMSE)为40.83万t,LSTM神经网络模型R^(2)为0.978、MAE为16.04万t、RMSE为20.72万t。LSTM神经网络模型预测精度高,模型性能优良,能较好地预测云南省甘蔗产量。 展开更多
关键词 智能算法 甘蔗 BP神经网络 长短期记忆网络(LSTM)神经网络 产量预测 云南省
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乡村振兴背景下云圃智慧农业种植模式研究——以昆明市寻甸县为例 被引量:1
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作者 杨雯雨 李佳临 +3 位作者 罗嘉琦 高星瑶 丁妍 李文丽 《村委主任》 2024年第3期234-236,共3页
随着科学技术的快速发展,在农业上逐渐引入先进的信息技术来提高农业生产效率和质量,形成了智慧农业种植模式。文章对智慧农业的发展现状和未来发展趋势进行调查研究,介绍了云圃智慧农业种植模式和云圃APP(以下简称“云圃”)的基本概念... 随着科学技术的快速发展,在农业上逐渐引入先进的信息技术来提高农业生产效率和质量,形成了智慧农业种植模式。文章对智慧农业的发展现状和未来发展趋势进行调查研究,介绍了云圃智慧农业种植模式和云圃APP(以下简称“云圃”)的基本概念与技术特点以及在寻甸回族彝族自治县(以下简称“寻甸县”)蔬菜业的应用,但笔者通过分析发现,其在应用和推广中仍面临着技术普及与应用不均衡、数据安全问题待完善、技术短板仍存在、产销衔接不畅等方面的困境,在此基础上提出了加大知识普及和提升应用水平、瞄准关键技术攻关,提升应用能力、加强数据隐私和安全保障、拓宽市场营销渠道,加强产销衔接的解决对策,为我国农业现代化发展提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 智慧农业 乡村振兴 数据驱动 发展挑战
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基于轻量级大语言模型的茶叶智能问答方法
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作者 裴国权 钱雪英 +3 位作者 周兵 王白娟 刘自高 吴文斗 《农业工程学报》 北大核心 2025年第15期174-182,共9页
通用大语言模型在茶叶智能问答垂直领域存在专业性不足、行业知识覆盖不全面、部署成本高等问题,该研究提出了一种轻量级茶叶智能问答模型ChatTea。研究以茶叶种植、加工及病虫害防治等领域的专业知识为基础,结合通用大语言模型和人工... 通用大语言模型在茶叶智能问答垂直领域存在专业性不足、行业知识覆盖不全面、部署成本高等问题,该研究提出了一种轻量级茶叶智能问答模型ChatTea。研究以茶叶种植、加工及病虫害防治等领域的专业知识为基础,结合通用大语言模型和人工半监督方法构建高质量问答语料库,并在Meta-LLaMA-3.1-8B-Instruct模型上通过低秩矩阵微调训练ChatTea模型。试验结果显示,ChatTea在双语评估得分(BLEU-4)、单字重叠率(ROUGE-1)、双字重叠率(ROUGE-2)和最长公共子序列重叠率(ROUGE-L)四项评估指标上分别达到21.73%、43.68%、21.33%和37.26%,相较基座模型分别提升了18.58、26.14、17.22、27.69个百分点,每秒训练步数从2.90提升至18.40。ChatTea在提升专业问答能力的同时兼具轻量化特性,为茶叶及其他农作物领域的智能问答方法构建提供了思路。 展开更多
关键词 智能问答 大语言模型 茶叶 LLAMA 轻量级 垂直领域
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作物生产智能装备潜在安全风险分析
8
作者 李文罡 马自飞 +3 位作者 万傲霆 李彤 李靖 冯迪 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第10期318-324,共7页
作物生产智能装备以其精准化、高效化的作业优势,极大地提升农业生产效率和质量,为现代农业的发展注入强大动力。然而,在带来诸多益处的同时,作物生产智能装备也潜藏着数据泄露、智能模型不透明、设备故障等诸多安全风险,若不加以重视... 作物生产智能装备以其精准化、高效化的作业优势,极大地提升农业生产效率和质量,为现代农业的发展注入强大动力。然而,在带来诸多益处的同时,作物生产智能装备也潜藏着数据泄露、智能模型不透明、设备故障等诸多安全风险,若不加以重视和应对,可能会对农业生产造成严重的不良影响。但是,针对作物生产智能装备安全风险分析方面的研究尚未发现。鉴于此,深入分析作物生产智能装备的潜在安全风险,如数据安全风险、智能模型安全风险、智能装备故障风险以及智能装备操作人员安全风险。同时,针对这些安全风险提出相应的应对策略:应用新兴技术保障数据安全、加强模型的可靠性与可解释性、提升智能装备的软硬件系统以及操作人员的专业培训等。旨在为保障作物生产的安全和可持续发展提供有益的参考和借鉴,具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 农业智能装备风险 作物 数据安全风险 智能模型风险 模型偏差 风险应对策略
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改进ShuffleNet V1算法的咖啡豆分级方法研究
9
作者 赵玉清 焦雨杰 +3 位作者 李宏 王天允 李嘉舜 张悦 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期194-203,共10页
针对目前咖啡豆存在分级困难、识别准确率低的问题,提出一种融合注意力机制的ShuffleNet V1咖啡豆分级模型(ECA—ShuffleNet MLP)。模型以ShuffleNet V1为主干网络,删去输入层的最大池化层,在ShuffleNet Unit第二个普通卷积后加入ECA注... 针对目前咖啡豆存在分级困难、识别准确率低的问题,提出一种融合注意力机制的ShuffleNet V1咖啡豆分级模型(ECA—ShuffleNet MLP)。模型以ShuffleNet V1为主干网络,删去输入层的最大池化层,在ShuffleNet Unit第二个普通卷积后加入ECA注意力机制,同时添加一个多层感知器模块(MLP)作为分类头,并采用Fusion Loss作为损失函数。相比AlexNet、VGG16、MobileNet V1、MobileNet V2、ResNet34和ResNet50模型,在自建咖啡豆数据集上的试验结果表明:ECA—ShuffleNeMLP模型的咖啡豆分级平均准确率为97.84%,分别提高8.49、5.41、3.85、2.71、4.16和3.20个百分点。在公开咖啡豆数据集上的试验结果表明:ECA—ShuffleNet MLP模型分级平均准确率分别提高3.75、1.00、10.00、2.75、0.08和1.25个百分点。在自制咖啡豆分级分拣试验平台上的试验结果表明:当输送带运行速度为50 mm/s时,识别准确率和抓取成功率为84.00%和82.67%。ECA—ShuffleNet MLP模型具有分级准确率高和模型轻量化的优点,易于部署在硬件设备上,具有较好的泛用性。 展开更多
关键词 咖啡豆 深度学习 分级 注意力机制 多层感知器
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基于EBS-YOLO v7的轻量化葡萄病害识别方法
10
作者 杨宏宇 谢小龙 +1 位作者 郭容 张佳进 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第5期165-174,共10页
为了解决葡萄病害检测过程中存在的识别精度低、模型计算复杂度高及参数量大等问题,提出一种基于EBS-YOLO v7的轻量化葡萄病害识别方法。该方法使用EfficientNet轻量化网络结构替换YOLO v7主干网络,使模型在降低计算量及参数量的同时保... 为了解决葡萄病害检测过程中存在的识别精度低、模型计算复杂度高及参数量大等问题,提出一种基于EBS-YOLO v7的轻量化葡萄病害识别方法。该方法使用EfficientNet轻量化网络结构替换YOLO v7主干网络,使模型在降低计算量及参数量的同时保持检测精度;在主干网络不同尺度特征输出层嵌入BiFormer注意力机制,强化模型对病害区域特征的提取能力,提高对细节、全局信息的理解能力;采用SIoU(SCYLLA交并比)损失函数作为边界框损失函数,加快模型收敛速度并提高边界框预测精度。结果表明,EBS-YOLO v7模型的准确率、召回率、平均精度均值分别达到97.4%、96.2%、98.3%,相较于YOLO v7模型分别提高了2.4、2.3、2.8百分点,参数量、计算量分别减少至原模型的32.5%、20.0%。与SSD、Faster-RCNN、YOLO v5模型相比,改进模型的平均精度均值分别提高6.0、11.9、7.2百分点,且参数量、计算量也均低于其他模型。研究结果显示,EBS-YOLO v7模型在保持高检测精度的同时,大幅降低了计算资源的消耗,可为葡萄病害的精准快速识别提供技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 病害识别 轻量化 YOLO v7 注意力机制 SIoU
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基于GIS的县域马铃薯种植施肥推荐研究—以云南省寻甸回族彝族自治县为例 被引量:2
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作者 赵红波 郜鲁涛 《云南农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2020年第2期332-337,352,共7页
【目的】对寻甸回族彝族自治县(以下简称寻甸县)马铃薯种植区土壤养分空间分布状况进行研究,为该区马铃薯施肥决策制定提供科学依据。【方法】根据寻甸县土壤养分采集点数据情况和马铃薯生长对土壤养分的要求,以氮、磷、钾3个土壤养分... 【目的】对寻甸回族彝族自治县(以下简称寻甸县)马铃薯种植区土壤养分空间分布状况进行研究,为该区马铃薯施肥决策制定提供科学依据。【方法】根据寻甸县土壤养分采集点数据情况和马铃薯生长对土壤养分的要求,以氮、磷、钾3个土壤养分因子为研究对象,结合云南省1∶25万地理信息数据,借助地理信息系统(GIS)空间分析技术,采用反距离权重空间插值方法,对采样点数据进行空间插值;参考马铃薯土壤养分划分方法,利用ArcMap软件计算得到肥力等级分布图。【结果】寻甸回族彝族自治县马铃薯种植过程中对钾肥需求量较高,约有62%的地区速效钾含量处于中等水平;约有78%的地区碱解氮处于比较丰富状态,约有21%的地区处于中等级别;有效磷丰富等级面积约占33%,中等水平面积约占66%。研究结果针对具体村镇推荐合理施肥,并制作了云南省寻甸回族彝族自治县马铃薯施肥区划专题图。【结论】本研究得出的氮、磷、钾的施肥推荐模型,为实现研究区域的马铃薯科学施肥提供科学依据,对马铃薯绿色发展有一定的价值。 展开更多
关键词 GIS 空间插值 马铃薯
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基于改进YOLO11s-Broiler的复杂环境下笼养鸡全生长周期行为识别模型
12
作者 陈晨 卢筱磊 +2 位作者 陈柚青 徐若雪 邱靖 《云南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期44-56,共13页
【目的】为解决鸡只行为识别中因背景复杂多变、聚合遮挡、多尺度目标及运动模糊导致的误识别问题,研究提出了一种基于改进YOLO11s全生长周期鸡只行为识别模型(YOLO11s-Broiler)。【方法】通过引入边缘特征聚合模块(sobel-edge feature ... 【目的】为解决鸡只行为识别中因背景复杂多变、聚合遮挡、多尺度目标及运动模糊导致的误识别问题,研究提出了一种基于改进YOLO11s全生长周期鸡只行为识别模型(YOLO11s-Broiler)。【方法】通过引入边缘特征聚合模块(sobel-edge feature aggregation,SEFA)和CSP-双卷积特征细化模块(dualconv feature refinement,DCFR)优化主干网络,使用ADown模块替换跨步卷积下的采样模块,设计了包含重卷积多阶段特征聚合(repconv multi-stage feature aggregation,RMSFA)、上下文特征校准(context feature calibration,CFC)及空间特征校准(spatial feature calibration,SFC)模块的双重特征校准金字塔网络(double calibration feature pyramid network,DCFPN)结构,构建鸡只行为识别模型。采集笼养鸡全生长周期的探索、喘息、修饰等7种行为图像数据,并对数据集进行扩增,利用改进模型对鸡只行为进行试验分析。【结果】引入SEFA、CSP-DCFR等模块后,平均精度均值(mean average precision,mAP)均有提升,最多提高了2.2%;改进模型在育雏期、育成期、育肥期及综合测试集的mAP分别达到93.9%、89.2%、89.2%和90.9%,相较于基准模型YOLO11s分别提高了2.6%、2.6%、2.0%和2.2%;与其他8种目标检测模型相比,改进模型的mAP值最高,计算复杂度和参数量明显降低。【结论】改进后的YOLO11s模型具有准确率高、泛化性强、鲁棒性好等优点,可为复杂环境下全生长周期家禽的行为识别和现代化养殖管理提供有益参考。 展开更多
关键词 复杂环境 改进YOLO11s-Broiler 笼养鸡 全生长周期 行为识别
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基于Bayes估计的受限空间探测数据融合算法 被引量:2
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作者 张伟利 杨喆 +2 位作者 孙晓海 刘铭 韩成浩 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期658-664,共7页
针对单个传感器采集信息不准确的问题,提出一种基于Bayes估计的受限空间探测数据融合算法.首先,通过分析探测信号的组成结构,利用滤波、限幅、阶跃信号去除等方法,解决了信号干扰问题,提高了特征参量的显著性;其次,结合数据融合架构的... 针对单个传感器采集信息不准确的问题,提出一种基于Bayes估计的受限空间探测数据融合算法.首先,通过分析探测信号的组成结构,利用滤波、限幅、阶跃信号去除等方法,解决了信号干扰问题,提高了特征参量的显著性;其次,结合数据融合架构的动态性特征,给出合理假设,组合先验网络与转移网络,共同建立动态Bayes网络模型,得到融合目标函数;最后,通过引入正态分布研究探测值的不确定性,将探测节点视为似然函数,推导融合后的最大后验概率,以融合加权平均误差比为指标,通过“两两相遇”的方式实现多类型探测数据融合.仿真实验结果表明,该算法解决了信号冗余问题,数据融合效果较好,火灾整体漏报次数较少,数据融合时间最高值仅为2.4 s. 展开更多
关键词 动态Bayes网络 受限空间 数据融合 正态分布
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基于Stacking集成算法的中国南方地区粮食产量预测
14
作者 马滇璟 赵家松 +3 位作者 严伟榆 段光俊 刘振洋 吴绍天 《湖北农业科学》 2025年第5期155-159,184,共6页
基于中国南方地区1998—2022年安徽省、湖北省、湖南省、江苏省和四川省的粮食产量及11个维度的相关因素数据,构建基于Stacking集成算法的BP-SVR-Stacking粮食产量预测模型,并将其与BP神经网络模型和SVR模型进行对比分析。结果表明,BP-S... 基于中国南方地区1998—2022年安徽省、湖北省、湖南省、江苏省和四川省的粮食产量及11个维度的相关因素数据,构建基于Stacking集成算法的BP-SVR-Stacking粮食产量预测模型,并将其与BP神经网络模型和SVR模型进行对比分析。结果表明,BP-SVR-Stacking模型的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均低于BP神经网络模型和SVR模型,说明BP-SVR-Stacking模型的预测能力优于单一的机器学习模型。相较于BP神经网络模型和SVR模型,BP-SVR-Stacking模型的决定系数(R^(2))分别提高了0.124和0.122,说明BP-SVR-Stacking模型具有良好的拟合能力和预测性能。 展开更多
关键词 Stacking集成算法 粮食产量 中国南方 预测
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基于ArcGIS地统计分析模块的土壤养分与pH值空间变异分析——以云南省寻甸县为例 被引量:3
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作者 齐伟恒 彭琳 +1 位作者 郜鲁涛 叶丹 《江苏农业科学》 2018年第23期287-291,共5页
为揭示土壤养分空间变异情况,实现土地的可持续利用,基于地理信息科学(geographic information system,简称GIS)和地统计学原理相结合的方法对云南省昆明市寻甸回族彝族自治县的土壤有效磷含量、速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH... 为揭示土壤养分空间变异情况,实现土地的可持续利用,基于地理信息科学(geographic information system,简称GIS)和地统计学原理相结合的方法对云南省昆明市寻甸回族彝族自治县的土壤有效磷含量、速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH值进行空间变异研究。通过土壤样本采样与分析,测定不同成分的含量,利用地统计分析模块进行空间变异分析;有效磷含量、速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH值变异系数各不相同,都呈中等变异,4种养分的变异系数在64%~79%之间,而pH值变异系数比较低,为12. 65%;有效磷含量、速效钾含量和pH值最佳理论模型为高斯模型,有机质、全氮含量的理论模型为指数模型;有效磷块金系数为85%,表明寻甸回族彝族自治县土壤空间相关性很弱,受耕作制度、施肥总量和随机因素影响较大;速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH值表现中等空间相关性,是结构性因素和随机性因素共同影响导致的。制作出各养分含量和pH值分布图,可以更直观地了解寻甸回族彝族自治县土壤养分的分布情况;结合当地实际作物种植情况提出合理的施肥建议,改善当地不合理的耕作方式和施肥配比,实现土地资源的可持续发展。 展开更多
关键词 GIS 地统计学 空间变异 寻甸回族彝族自治县 土壤 养分含量 PH值
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智慧农业背景下的植物表型组学研究进展 被引量:11
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作者 杨文庆 刘天霞 +4 位作者 唐兴萍 徐国富 马喆 杨贺凯 吴文斗 《河南农业科学》 北大核心 2022年第7期1-12,共12页
我国农业正处于由传统农业转向现代化农业的关键阶段,智慧农业是现代化农业发展的重要体现,是未来农业发展的必然趋势。智慧农业旨在将物联网、人工智能以及大数据等现代信息技术与传统农业深度结合,使农业生产实现智能化、绿色化、标... 我国农业正处于由传统农业转向现代化农业的关键阶段,智慧农业是现代化农业发展的重要体现,是未来农业发展的必然趋势。智慧农业旨在将物联网、人工智能以及大数据等现代信息技术与传统农业深度结合,使农业生产实现智能化、绿色化、标准化、数字化。植物表型组学是研究植物表现型特征的科学,是智慧农业发展的关键技术之一,其通过采集细胞、器官、组织、植株以及群体各层面的表型数据,从海量数据中提取可重复性高、可信度高的重要性状信息,为基因挖掘、作物育种和农业生产过程精准管理提供数据支持和方法支撑。从表型数据采集、分析以及国内外植物表型分析平台建设方面综述了智慧农业背景下植物表型组学的发展现状,概述了植物表型组学研究在智慧农业生产中的应用,最后对植物表型组学未来发展趋势做出展望。 展开更多
关键词 智慧农业 植物表型组学 成像技术 深度学习 农业生产管理 精准育种
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基于关联规则与多元线性回归的云南省甘蔗产量预测模型 被引量:5
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作者 刘振洋 赵家松 +1 位作者 胡仁傑 刘笠溶 《广东农业科学》 CAS 2022年第12期160-166,共7页
【目的】构建云南省甘蔗产量预测模型,对云南省甘蔗主产区甘蔗产量进行预测。【方法】选取云南省5个甘蔗主产区的甘蔗种植数据和地区气象数据作为研究对象,使用关联规则算法对研究区水库数、氮肥用量、磷肥用量、钾肥用量、复合肥用量... 【目的】构建云南省甘蔗产量预测模型,对云南省甘蔗主产区甘蔗产量进行预测。【方法】选取云南省5个甘蔗主产区的甘蔗种植数据和地区气象数据作为研究对象,使用关联规则算法对研究区水库数、氮肥用量、磷肥用量、钾肥用量、复合肥用量、地膜使用量、甘蔗种植面积、年均气温、年降水量9个影响因素进行分析,得出5个甘蔗产量的强关联因素作为样本特征,将样本特征代入多元线性回归算法,构建产量预测模型。【结果】根据测试集验证结果显示,使用多元线性回归算法构建甘蔗产量预测模型,普洱、临沧、红河、文山、德宏地区模型的准确率分别为81.1%、89.3%、67.8%、85.3%、73.7%;使用关联规则算法与多元线性回归算法构建甘蔗产量预测模型,普洱、临沧、红河、文山、德宏地区模型的准确率分别为95.4%、92.8%、97.9%、94%、91.4%,关联规则算法对模型准确率的提升分别为14.3%、3.5%、30.1%、8.7%、17.7%。【结论】关联规则算法可提升多元线性回归产量预测模型的准确率,该模型在云南省的5个甘蔗主产区均表现出较好的预测效果,为甘蔗产量预测提供了新的方法。 展开更多
关键词 甘蔗产量 关联规则 多元线性回归 预测模型 产量预测 样本特征筛选
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基于GIS的云南省苹果种植适宜性区域划分研究 被引量:6
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作者 吴星雨 杨林楠 费凡 《湖北农业科学》 2022年第8期42-48,55,共8页
为研究云南省苹果种植适宜性区域,从云南省1∶25万地理信息数据、全国90 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据、云南省109个气象站1981—2010年气候资料和125个县市的日照时间及土壤信息中,选取气候、地形和土壤3个方面10个指标作为评价因... 为研究云南省苹果种植适宜性区域,从云南省1∶25万地理信息数据、全国90 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据、云南省109个气象站1981—2010年气候资料和125个县市的日照时间及土壤信息中,选取气候、地形和土壤3个方面10个指标作为评价因子。采用层次分析法求取因子权重,利用空间插值法和重分类得出分布结果。按照最适宜、适宜、次适宜和不适宜的区域划分,制作云南省苹果种植区划图。结果表明,云南省种植苹果潜力大,可以进一步发展苹果种植产业。特别是昭通、丽江、昆明和曲靖等部分地区为云南省苹果种植的适宜区,这些地区昼夜温差大、日照充足、降水量丰沛,可以满足苹果生长发育所需的环境。 展开更多
关键词 苹果 ARCGIS 土地适宜性评价 栅格插值法 云南省
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人工神经网络在农业病害预测中的应用 被引量:5
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作者 陈民 胡雪琼 +4 位作者 鲁韦坤 周文文 陈亚平 李晓君 曹志勇 《现代农业科技》 2020年第21期136-140,共5页
人工神经网络是属于机器学习领域中的监督学习,利用神经网络的非线性逼近能力,对病害的发生时间、感染程度以及病害迁移方向进行预测。相比于传统的病害预测方式,人工神经网络具有实时性高、精度高、容错性强等特点,为农业现代化提供了... 人工神经网络是属于机器学习领域中的监督学习,利用神经网络的非线性逼近能力,对病害的发生时间、感染程度以及病害迁移方向进行预测。相比于传统的病害预测方式,人工神经网络具有实时性高、精度高、容错性强等特点,为农业现代化提供了另一种技术支撑。本文通过研究资料发现,农业病害的发生与气候有巨大的关系,可结合这点并利用神经网络的强大学习能力对历史病害数据与发生程度进行分类处理,最后再利用已训练好的网络模型预测未来病害的发生趋势。 展开更多
关键词 农业病害 预测 人工神经网络
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基于NEZHA-UniLM模型的农业领域问题生成技术研究 被引量:2
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作者 黎芬 费凡 彭琳 《湖北农业科学》 2022年第16期186-192,共7页
为解决农业领域问答数据集缺乏以及目前大多采用端到端模型用于问题生成任务等不足,通过系列数据爬取、清洗、过滤和标注等工作,构建农业领域问题生成数据集,同时研究了基于NEZHA-UniLM预训练模型的农业领域问题生成。与其他基准模型相... 为解决农业领域问答数据集缺乏以及目前大多采用端到端模型用于问题生成任务等不足,通过系列数据爬取、清洗、过滤和标注等工作,构建农业领域问题生成数据集,同时研究了基于NEZHA-UniLM预训练模型的农业领域问题生成。与其他基准模型相比,NEZHA-UniLM模型的BLEU-4和Rouge-L达到0.3830和0.5839。相较于未加对抗训练的预训练模型,其BLEU-4和Rouge-L分别提升了0.0689和0.1138。与基准模型NQG进行对比,BLEU-4和Rouge-L分别提升了0.1953和0.1517。结果表明,该模型不仅有效缓解生成问题与答案匹配度低、生成问题漏词或者多词和曝光误差等问题,还能有效提高生成问题的质量。 展开更多
关键词 自然语言处理 NEZHA-UniLM预训练模型 对抗训练 问题生成
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