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柱头外露棉花柱长度与花器长度的相关及温度的影响 总被引：5，自引：0，他引：5
试验结果表明：具有柱头外露长度在10mm以上的长花柱柱头外露棉，其雌蕊、花柱和果柄都长，成极显著正相关。特别是柱头外露棉的果柄越长其柱头外露的长度也愈长，在育种上有一定的应用价值。此外，高温能促进柱头外露棉花柱的伸长，且会降低自交成铃率，但人工辅助授粉可以提高长花柱类的棉花自交成铃率。 相似文献
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基于规则组和模糊推理的中国枣病害专家系统 总被引：2，自引：1，他引：2
中国枣专家系统是人工智能和信息技术在农业上的具体应用，应用了“规则架 规则体”的规则组知识表示方法，并结合中国枣病虫害诊断实例，阐述了产生式推理和模糊推理相结合的综合推理策略。 相似文献
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计算机科学与技术专业实践教学改革研究——以河北农业大学信息科学与技术学院为例 总被引：1，自引：1，他引：0
加强高校的实践教学,提高学生的实践能力,以适应社会发展的要求是将来高校改革的方向。分析了计算机科学与技术专业实践教学存在的问题和不足,研究了计算机科学与技术专业培养方案,采用多种方式优化实践教学内容,改革实践教学模式,以培养实践能力较强的应用型人才。 相似文献
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针对传统测量重量的方法不适于产前作物产量预测的问题,提出1种通过线性回归模型利用菜花三维模型特征属性得到菜花重量的方法。本研究利用Kinect获得菜花三维模型,再通过获取的菜花三维模型的长、宽、高、最大横截面积和体积等属性建立重量预测模型。引用相对误差、决策系数R2作为模型预测精度的评价指标,对线性回归模型正则化得到的岭回归、LASSO模型进行比较分析。结果表明,正则化后模型的泛化能力更强,LASSO模型对菜花重量的预测精度更高。 相似文献
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农业院校大数据专业课程体系建设研究 总被引：2，自引：1，他引：1
随着大数据技术的不断发展及其在各行各业的广泛应用,大数据正式上升为国家战略,但能掌握和应用大数据技术的创新人才仍是稀缺资源,培养大数据相关人才成为最为紧迫的问题。面对当前的现状和挑战,介绍了在高校中设置大数据相关课程和专业的必要性和迫切性。阐述了在农业院校开设大数据专业课程的理论基础,并结合河北农业大学的专业特色,从师资队伍、实验、实践、科研条件等方面介绍了开设大数据专业的现有基础。从培养目标、培养要求、培养模式、实践性教学环节等角度入手,讨论并探索了农业大数据专业人才培养方案。 相似文献
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基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级 总被引：1，自引：1，他引：0
精准判断梨花疏密程度是自动疏花的基础。为了更好地判断梨花密度,该研究提出了基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级方法。该方法首先提取梨花位置坐标,获取需要聚类的数据点。其次,为了实现梨花图像的密度分级,针对原有密度峰值聚类算法在梨花密度分级中的不足,结合梨花密度分级需求,改进了对聚类中心的选取方式,通过4组局部密度和中心偏移距离分割阈值将决策图划分为4部分来选取聚类中心,分别对应高、中、低密度以及无需疏花处理等4个等级,实现了对疏密合理的梨花图像的准确分级。最后,针对只有团状分布、稀疏分布及大尺度特写的梨花分布聚类分级不准确的问题,改进了两点间的距离dij参数的计算方法,统一梨花尺度大小和密度分级标准,对所有分布类型的梨花图像均能实现合理的密度分级。试验结果表明,该研究算法能够适应不同尺度大小的梨花图像,预测准确率为94.89%,密度分级准确率达到94.29%,可实现自然环境下局部花簇的密度分级,为机器智能疏花提供了技术支持。 相似文献
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介绍一种基于GA-BP学习算法的人工神经网络,利用神经网络具有的自适应性、并行性、鲁棒性以及分类能力强等优势,构造玉米品种学习和识别系统。选用3层BP网络自动识别玉米品种,遗传算法进行粗精度的学习以选取网络权值,用BP算法完成给定精度的学习,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷。结果表明,提出的GA-BP学习算法有效提高了BP算法的收敛速度。 相似文献
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提出了培养具有计算机与农学复合型知识结构人才模式研究的必要性 ,并在更新教学内容、优化课程体系、加强教学实践等方面进行了有益的尝试 ,取得了良好的教学效果。 相似文献