智慧设施园艺旨在将现代化技术应用于设施农业生产中,实现生产的自动化、数字化、网络化和智能化。为全面了解智慧设施园艺国内外研究动向、前沿和热点议题,采用文献计量学方法,以Web of Science中核心论文集为检索平台,依据2002—2022...智慧设施园艺旨在将现代化技术应用于设施农业生产中,实现生产的自动化、数字化、网络化和智能化。为全面了解智慧设施园艺国内外研究动向、前沿和热点议题,采用文献计量学方法,以Web of Science中核心论文集为检索平台,依据2002—2022年智慧设施园艺领域781篇研究文献分析全球研究趋势、主要研究内容及前沿热点。结果表明,智慧设施园艺在2017年后迅速发展,2018—2022年发文量占发文总量的74.56%;总体上智慧设施园艺呈现以农学和工程学为主导的多学科交叉研究方向,发文量最多的5个国家依次为中国、美国、韩国、西班牙和意大利;我国发文量进入世界前15的机构有中国农业大学、农业农村部、中国科学院、南京农业大学和北京市农林科学院,占前15机构发文量的32.34%;聚类分析发现,智慧设施园艺研究聚焦于基于自动化技术的水肥管控和机器人作业,基于物联网监测耦合机器学习和视觉技术的作物生长监测,以及温室能源管理系统,其中计算机视觉技术作为一项涉及模式识别、图像处理和机器学习的技术,实现设施园艺作物生长监测、病虫害识别及品质监测等,是近年来智慧设施园艺研究的前沿热点。展开更多
为解决我国大型联合收割机制造质量数据管理无序、质量问题可追溯性差等问题,基于质量BOM(也称QBOM,Quality Bill of Material)研究质量数据管理方法,通过分析质量BOM与其他BOM成员关系,构建制造质量BOM体系数据模型,并以此为基础构建...为解决我国大型联合收割机制造质量数据管理无序、质量问题可追溯性差等问题,基于质量BOM(也称QBOM,Quality Bill of Material)研究质量数据管理方法,通过分析质量BOM与其他BOM成员关系,构建制造质量BOM体系数据模型,并以此为基础构建大型联合收割机制造质量数据库。基于多色集理论研究数据库视图创建及权限管理方案,最终开发制造质量信息平台,为大型联合收割机制造质量追溯、管理提供数据支撑。展开更多
文摘智慧设施园艺旨在将现代化技术应用于设施农业生产中,实现生产的自动化、数字化、网络化和智能化。为全面了解智慧设施园艺国内外研究动向、前沿和热点议题,采用文献计量学方法,以Web of Science中核心论文集为检索平台,依据2002—2022年智慧设施园艺领域781篇研究文献分析全球研究趋势、主要研究内容及前沿热点。结果表明,智慧设施园艺在2017年后迅速发展,2018—2022年发文量占发文总量的74.56%;总体上智慧设施园艺呈现以农学和工程学为主导的多学科交叉研究方向,发文量最多的5个国家依次为中国、美国、韩国、西班牙和意大利;我国发文量进入世界前15的机构有中国农业大学、农业农村部、中国科学院、南京农业大学和北京市农林科学院,占前15机构发文量的32.34%;聚类分析发现,智慧设施园艺研究聚焦于基于自动化技术的水肥管控和机器人作业,基于物联网监测耦合机器学习和视觉技术的作物生长监测,以及温室能源管理系统,其中计算机视觉技术作为一项涉及模式识别、图像处理和机器学习的技术,实现设施园艺作物生长监测、病虫害识别及品质监测等,是近年来智慧设施园艺研究的前沿热点。
文摘为解决我国大型联合收割机制造质量数据管理无序、质量问题可追溯性差等问题,基于质量BOM(也称QBOM,Quality Bill of Material)研究质量数据管理方法,通过分析质量BOM与其他BOM成员关系,构建制造质量BOM体系数据模型,并以此为基础构建大型联合收割机制造质量数据库。基于多色集理论研究数据库视图创建及权限管理方案,最终开发制造质量信息平台,为大型联合收割机制造质量追溯、管理提供数据支撑。
