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设施黄瓜专家系统经济效益分析模型研究 被引量:2
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作者 李远新 乔小军 《蔬菜》 2003年第6期34-35,共2页
关键词 设施栽培 黄瓜 专家系统 经济效益分析模型 产值 人工成本 生产资料成本
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协同办公平台数据驱动下的农业科研绩效评价 被引量:3
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作者 李昀 吴华瑞 +3 位作者 李奇峰 顾静秋 李庆学 韩笑 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期122-130,共9页
科研创新成果评价是系统性衡量项目完成质量的重要步骤,它为科研人员激励制度制定、科研资源合理配置提供了重要参考。科研项目投入和产出是实质性的,属于科研绩效评估的定量标准,能够使成果评价更加科学客观。考虑到目前科研单位通常... 科研创新成果评价是系统性衡量项目完成质量的重要步骤,它为科研人员激励制度制定、科研资源合理配置提供了重要参考。科研项目投入和产出是实质性的,属于科研绩效评估的定量标准,能够使成果评价更加科学客观。考虑到目前科研单位通常利用协同办公平台管理项目科研成果,在此基础上研究了针对农业领域的量化的科研创新成果评价指标体系。在1种改进熵-TOPSIS的评价框架下,利用香农熵对设置指标进行加权,然后同时引入曼哈顿距离,余弦距离和灰色关联度优化TOPSIS模型的理想解距离计算方式。实际案例测试结果表明,该方法支持农业科研项目的多指标绩效评价。与其他传统方法相比,能有效捕捉多级评价指标的细节差异,保证评价结果的准确性和客观性,且构建的指标体系可为后续其他科研项目评价和协同办公平台实现评价功能提供可借鉴模式。 展开更多
关键词 农业科研创新 绩效评价 曼哈顿距离 灰色关联 TOPSIS模型
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基于工业CT扫描研究喀斯特地区土壤大孔隙结构特征 被引量:1
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作者 阚晓晴 程金花 《西南林业大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第4期67-75,共9页
以云南省建水县喀斯特地区的天然次生林、人工云南松纯林、灌木及天然草本共4种植被类型为研究对象,利用拓扑原理及工业CT扫描技术,识别研究区4种植被类型条件下的土壤大孔隙网络结构,并结合VG Studio MAX软件,定量分析大孔隙的弯曲度... 以云南省建水县喀斯特地区的天然次生林、人工云南松纯林、灌木及天然草本共4种植被类型为研究对象,利用拓扑原理及工业CT扫描技术,识别研究区4种植被类型条件下的土壤大孔隙网络结构,并结合VG Studio MAX软件,定量分析大孔隙的弯曲度、扭曲度、趋向性等特征。结果表明:4种植被类型的土壤持水量依次为天然草地>灌木>天然次生林>人工云南松纯林,土壤毛管孔隙度依次为灌木>草地>人工云南松纯林>天然次生林,天然草地无深层根系但破碎程度高,人工林20~30 cm深的土壤破碎程度更低,且人工林的累积扭曲度接近天然次生林和天然草地的1.30倍,因此人工恢复后的土壤结构复杂,可有效延长土壤水分的滞留时间。坡下大孔隙在有、无根系的条件下,均具有明显的偏向性,且不对称。4种植被类型的大孔隙偏向性依次为天然次生林>人工云南松纯林>灌木>天然草地。 展开更多
关键词 喀斯特 土壤 CT扫描 大孔隙 弯曲度 趋向性
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面向复杂工作流的农业科研协同办公平台设计 被引量:2
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作者 李昀 吴华瑞 +2 位作者 顾静秋 杨宝祝 朱华吉 《农业与技术》 2019年第22期6-11,共6页
随着计算机的普及和信息化技术的高速发展,协同办公系统在商务领域得到了广泛应用,但在农业领域尤其是农业科研领域的应用较少。与商务领域不同的是,农业科研领域具有截然不同的工作流程和协同办公模式。若套用现成的商业OA系统会出现... 随着计算机的普及和信息化技术的高速发展,协同办公系统在商务领域得到了广泛应用,但在农业领域尤其是农业科研领域的应用较少。与商务领域不同的是,农业科研领域具有截然不同的工作流程和协同办公模式。若套用现成的商业OA系统会出现很多功能的缺陷和流程设计的不匹配,文章提出的农业科研协同办公平台,满足农业科研对平台各个子系统的信息共享和数据独立,同时对办公痕迹进行持久化保存,满足科研工作快速、精准、高效的办公流程。 展开更多
关键词 科研办公 协同办公 工作流 流程管理 农业现代化
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基于蒙特卡洛仿真的小麦仓储环节菌落总数风险评估方法 被引量:9
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作者 王小艺 陈谦 +3 位作者 赵峙尧 熊科 史策 裴鹏钢 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第23期166-171,共6页
小麦是重要的粮食作物,对其食品安全问题的研究具有十分重要的意义。在小麦供应链中,小麦仓储环节是生物性危害物产生的高风险环节,应对其危害物的风险水平进行有效监控和预警。风险评估技术正被大力推动并用于评估因接触食物中的生物... 小麦是重要的粮食作物,对其食品安全问题的研究具有十分重要的意义。在小麦供应链中,小麦仓储环节是生物性危害物产生的高风险环节,应对其危害物的风险水平进行有效监控和预警。风险评估技术正被大力推动并用于评估因接触食物中的生物、化学或物理危害物而对健康生活造成的潜在危害和相关风险。考虑到已有定性和定量风险评估方法的优缺点以及缺少直观明确的风险度量指标等问题,本实验以小麦仓储环节中菌落总数为评估对象,研究一种针对生物性危害物的风险评估方法。首先,建立可以适应不同生长环境的菌落动态生长模型;在此基础上,基于蒙特卡洛仿真对小麦仓储环节中菌落总数概率分布进行定量预测;最后,提出风险度量指标“危害度”,并基于该指标对小麦仓储环节中菌落总数风险进行定量评价。该风险评估方法可以为风险管理和决策部门提供实时、直观的风险评估结果,给风险防控提供理论支持。 展开更多
关键词 食品安全 危害物 蒙特卡洛仿真 菌落总数 风险评估
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基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法 被引量:23
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作者 韩旭 赵春江 +2 位作者 吴华瑞 朱华吉 张燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期177-188,共12页
针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on A... 针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on Attention Mechanism,MSFF-AM-CNNs)的番茄叶片缺素图像分类方法。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 缺素 蔬菜 多尺度特征融合 注意力机制 卷积神经网络
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水培番茄、黄瓜营养液管理专家系统的构建 被引量:6
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作者 王尧 宋卫堂 乔晓军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期254-257,共4页
针对无土栽培的技术核心——营养液管理,构建了水培番茄、黄瓜的营养液管理专家系统,以促进无土栽培技术在中国大面积的推广和应用。该文详细介绍了该专家系统的设计目标、结构和功能设计的过程以及知识库的构成;构建了番茄、黄瓜在不... 针对无土栽培的技术核心——营养液管理,构建了水培番茄、黄瓜的营养液管理专家系统,以促进无土栽培技术在中国大面积的推广和应用。该文详细介绍了该专家系统的设计目标、结构和功能设计的过程以及知识库的构成;构建了番茄、黄瓜在不同生育期对氮、磷、钾、钙等大量元素的吸收模型,组成动态模型库;优化了番茄、黄瓜在逆境(高温、低温、寡照等)生长条件下对营养液的管理。在大量搜集水培知识和营养液管理数据的基础上,基本实现了对水培番茄、黄瓜不同生育期的营养液浓度(EC),酸碱度(pH),氮(N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)等营养元素浓度,以及营养液温度、溶解氧浓度的管理和决策。 展开更多
关键词 专家系统 番茄 黄瓜 管理和决策 营养液
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面向政治领域的事理图谱构建 被引量:15
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作者 白璐 周子雅 +3 位作者 李斌阳 刘宇涵 邵之宣 吴华瑞 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期66-74,82,共10页
事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复... 事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复杂,相关研究十分有限。该文旨在构建面向政治领域的事理图谱,针对政治事件抽取中存在的语料匮乏、标准缺失等问题,制定了一套面向政治领域的事件分类标准,构建了一套政治领域的事件语料库。同时,该文分别提出了一种融合注意力机制的字嵌入修正神经网络的Pipeline模型和一种基于BERT+BiLSTM的Joint模型进行事件触发词和论元抽取,并在该语料库上进行实验。实验结果表明,两种模型在事件触发词与论元抽取任务中,F1指标较基线模型均有较大提升。 展开更多
关键词 事理图谱 字嵌入修正神经网络 事件抽取
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基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计 被引量:29
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作者 邓颖 吴华瑞 朱华吉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期200-207,共8页
柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期... 柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期的柑橘树冠图像为样本进行花朵实例的识别及分割,通过对Mask R-CNN主体卷积部分和掩膜分支部分的优化,实现对复杂结构图像中密集小尺度柑橘花朵目标的高效检测、获取图像中可见花数量。结果显示,该方法花量识别神经网络的平均精度为36.3,花量计算误差为11.9%,对比未优化Mask R-CNN网络在训练和识别的时间效率上均有显著提升。该研究解决了柑橘花量统计难度高的问题,有助于柑橘早期测产和落花监测,并为花量控制提供决策依据。 展开更多
关键词 图像处理 目标检测 算法 花朵识别 花量计算 实例分割 残差神经网络
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