为从源头保证猪肉及产品的质量安全,基于.NET技术和GAP(Good Agricultural Practices)管理理念,运用面向对象的分析与设计方法,采用Windows XP Professional平台、SQL Server 2000数据库、Visual *** 2005开发环境和C#开发语言,设计并...
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为从源头保证猪肉及产品的质量安全,基于.NET技术和GAP(Good Agricultural Practices)管理理念,运用面向对象的分析与设计方法,采用Windows XP Professional平台、SQL Server 2000数据库、Visual *** 2005开发环境和C#开发语言,设计并开发了生猪健康养殖网络信息管理系统。系统包括猪场管理、猪群管理、饲料管理、兽药疫苗管理、疾病防治、统计分析、GAP管理和系统管理等八个模块。系统界面友好、结构合理、安全性高,在CHINAGAP标准指导下实现生猪的健康养殖。系统已在北京某养殖场示范应用,通过应用本系统提高了企业生产效率,降低了养殖成本,保证了生猪在生长过程中的健康,能从源头上保障并提高猪肉及猪产品质量,同时可为猪肉质量追溯提供基础数据支持。
为了提高近红外光谱快速检测烟草尼古丁含量的精度和稳定性,利用遗传算法结合最小二乘支持向量回归建立了回归预测模型。最小二乘支持向量回归（least squares support vector regression,LSSVR）模型建立过程中,采用遗传算法对LSSVR参...
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为了提高近红外光谱快速检测烟草尼古丁含量的精度和稳定性,利用遗传算法结合最小二乘支持向量回归建立了回归预测模型。最小二乘支持向量回归（least squares support vector regression,LSSVR）模型建立过程中,采用遗传算法对LSSVR参数进行自动优化。相比于常规最小二乘支持向量机、神经网络和遗传偏最小二乘法等建立的回归预测模型,遗传算法结合最小二乘支持向量回归法建立的回归预测模型的相关系数（R）、交互验证均方根误差（RMSE）和预测均方根误差（RMSEP）3个指标值显示其模型泛化能力最强,预测效果最好。研究结果表明,应用遗传算法结合最小二乘支持向量回归是一种快速准确的建模方法,为烟草尼古丁含量的近红外测定和近红外光谱数据的处理提供了新的方法与途径。
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