检索结果-内蒙古大学图书馆

亚热带农业研究 2020年第4期16卷 247-253页

作者：陈宇吴超武忆寒林思祖福建农林大学林学院福建福州350002 国家林业与草原局杉木工程技术研究中心福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

[目的]了解杉木涩籽研究进展,为研究涩籽的发生机制与性状改良以及种子园良种生产提供参考。[方法]对杉木涩籽形成的影响因素、形态结构、组成成分、生理生化以及分子生物学研究等方面加以综述。[结果]杉木涩籽的形成受内外部因素的共... 详细信息

[目的]了解杉木涩籽研究进展,为研究涩籽的发生机制与性状改良以及种子园良种生产提供参考。[方法]对杉木涩籽形成的影响因素、形态结构、组成成分、生理生化以及分子生物学研究等方面加以综述。[结果]杉木涩籽的形成受内外部因素的共同调控。涩籽形成可分为胚胎败育和涩籽物质积累两个阶段,主要代谢特征为有机大分子含量明显下降、类黄酮类—多酚类代谢物明显增多,并伴随氧化酶系活性下降、脂肪酶活性升高和细胞膜透性升高等生理现象。另外,与类黄酮生物合成有关的一些基因在涩籽中有异常表达。[结论]涩籽限制了杉木种子园优质种子的产量和质量,其发生机理尚不明晰,仍需结合现代先进技术开展深入研究。

关键词：杉木涩籽败育良种生产研究进展

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基于动态时间规整的光伏阵列在线故障检测方法

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电气技术 2020年第7期21卷 42-47页

作者：蔡雨桥林培杰林耀海郑巧程树英福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所福州350108 福建农林大学计算机信息学院福州350002

光伏阵列是太阳能发电站的核心组成部分,对光伏阵列进行在线故障检测是提高整个系统运行效率与安全性的一种有效手段。常见的在线检测方法通常需要监测多种参数,对同一类故障的程度未进行区分。为此,本文提出了一种光伏阵列在线检测和... 详细信息

光伏阵列是太阳能发电站的核心组成部分,对光伏阵列进行在线故障检测是提高整个系统运行效率与安全性的一种有效手段。常见的在线检测方法通常需要监测多种参数,对同一类故障的程度未进行区分。为此,本文提出了一种光伏阵列在线检测和故障程度评估的方法。该方法所需监测的参数只有光伏阵列组串的电流,简明可靠。光伏阵列的实时数据流通过RabbitMQ系统进行传输和存储。使用动态时间规整算法对经预处理后的光伏数据流进行在线检测,能够识别短路故障的故障程度。同时,在一个峰值功率为1.8kW的光伏发电平台进行了实测验证,证明了该方法的有效性。

关键词：光伏阵列数据流在线检测动态时间规整

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福建省品牌鸡蛋消费影响因素研究--以福州、厦门地区为例

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中国家禽 2020年第1期42卷 77-81页

作者：王珊李毓峰傅玮韡郑雯刘金福王智苑福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建省资源环境空间信息统计研究中心福建福州350002 福建省金皇环保科技有限公司福建福州350003 福建农林大学林学院福建福州350002 福建省环境信息中心福建福州350003

以福州、厦门地区品牌鸡蛋消费者为研究对象,运用因子分析法探究影响品牌鸡蛋购买的主要因素,再采用结构方程模型分析鸡蛋消费行为、鸡蛋属性、品牌效应之间相互关系。结果表明:鸡蛋属性和品牌效应直接影响消费者对品牌鸡蛋的购买,此外... 详细信息

以福州、厦门地区品牌鸡蛋消费者为研究对象,运用因子分析法探究影响品牌鸡蛋购买的主要因素,再采用结构方程模型分析鸡蛋消费行为、鸡蛋属性、品牌效应之间相互关系。结果表明:鸡蛋属性和品牌效应直接影响消费者对品牌鸡蛋的购买,此外品牌效应还通过影响鸡蛋属性间接影响消费。在鸡蛋属性方面消费者主要关注安全问题,在品牌效应中消费者主要关注价格因素其次是鸡蛋品牌。因此,企业首先要提高品牌鸡蛋品质,制定合理价格,以加强消费者对品牌鸡蛋的信任程度并促进该行业的健康、可持续发展。

关键词：品牌鸡蛋消费行为因子分析结构方程模型

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基于DenseNet的无人机光学图像树种分类研究

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遥感技术与应用 2019年第4期34卷 704-711页

作者：林志玮丁启禄黄嘉航涂伟豪胡典刘金福福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学林学院福建福州350002 福建农林大学林学博士后流动站福建福州350002 福建省高校生态与资源统计重点实验室福建福州350002

利用无人机航拍获得光学影像数据,结合深度学习理论,建立树种识别模型,以期为大规模树种识别提供一种新的方式。首先以福建安溪县为例,采用无人机获取20 m及40 m高度的航拍影像。其次,以树种为对象,对航拍影像进行分割,获得12种树种影... 详细信息

利用无人机航拍获得光学影像数据,结合深度学习理论,建立树种识别模型,以期为大规模树种识别提供一种新的方式。首先以福建安溪县为例,采用无人机获取20 m及40 m高度的航拍影像。其次,以树种为对象,对航拍影像进行分割,获得12种树种影像。最后,结合深度学习理论,采用DenseNet卷积神经网络建立树种识别模型,探讨不同航拍高度以及不同网络深度对树种识别的影响。结果表明:不同航拍高度的树种识别模型,其分类精度均达80%以上,最高精度为87.54%。从航拍影像解析度分析,随着航拍影像解析度的下降,模型识别精度呈现下降趋势,以20 m航拍影像数据建构的树种识别模型,其分类精度高于40 m模型;从模型网络深度分析,随着模型网络层数的增加,模型分类精度出现下降现象,DenseNet121模型分类精度高于DenseNet169模型分类精度。综上所述,基于无人机航拍影像,结合深度卷积神经网络,提出了新的树种识别方式,并以安溪县森林树种识别为例证明了该分类框架的有效性。

关键词：无人机深度学习树种识别光学影像

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近十年来福建兴化湾湿地景观格局及其驱动力分析

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福建师范大学学报（自然科学版） 2020年第1期36卷 104-116页

作者：张党玉孙志高陈冰冰路春燕李家兵福建师范大学地理学国家级实验教学示范中心福建福州350007 福建师范大学地理科学学院福建福州350007 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建师范大学环境科学与工程学院福建福州350007

基于2007~2017年3期Landsat卫星影像构建福建兴化湾湿地景观空间数据库,分析湿地景观的组成及其变化,并应用景观格局指数分析研究湿地景观格局演变趋势.结果表明:2007、2013和2017年,兴化湾湿地面积分别为592.75、578.85和561.65 km^2,... 详细信息

基于2007~2017年3期Landsat卫星影像构建福建兴化湾湿地景观空间数据库,分析湿地景观的组成及其变化,并应用景观格局指数分析研究湿地景观格局演变趋势.结果表明:2007、2013和2017年,兴化湾湿地面积分别为592.75、578.85和561.65 km^2,其在10 a间减少31.10 km^2,降幅为5.25%.2007-2017年间,淤泥质海滩的变化最为剧烈,减少19.72 km^2,变化率为-15.63%;其次为浅海水域,减少6.32 km^2,变化率为-1.72%;再次为水产养殖场,减少5.33 km^2,变化率为-8.49%.尽管红树林湿地面积增加较小(0.28 km^2),但其增长幅度最大,达133.33%,这与此间该区红树林湿地恢复得以重视有关.近10 a来兴化湾湿地景观整体呈破碎化萎缩趋势,且破碎化程度随时间的推移逐步加剧.研究发现,自然气候变化和海平面上升整体对该区湿地的存在产生不利影响,而人类活动,特别是围填海工程是造成近10 a来兴化湾湿地面积减少和景观格局变化的主要驱动因素.

关键词：淤泥质海滩浅海水域红树林人工湿地景观格局兴化湾

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2009–2018年间尼泊尔地区OLR异常信号数据集的内容与研发

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全球变化数据学报（中英文） 2020年第1期4卷 38-45,38-45页

作者：林岭孔祥增李南江晓英福建师范大学数学与信息学院福州350022 福建农林大学数学与计算机科学学院福州350007

研究表明大地震之前由于地表温度的变化会引起长波辐射OLR(Outgoing Longwave Radiation)数据异常,但目前缺乏有效的技术来提取异常。我们提出了一种基于随机传感器和鞅理论的异常数据挖掘算法ADRM (Abnormality Detection based on Ran... 详细信息

研究表明大地震之前由于地表温度的变化会引起长波辐射OLR(Outgoing Longwave Radiation)数据异常,但目前缺乏有效的技术来提取异常。我们提出了一种基于随机传感器和鞅理论的异常数据挖掘算法ADRM (Abnormality Detection based on Randomized Transducer and Power Martingales),经过实验对比能有效挖掘异常。本数据集记录了尼泊尔地区2009-2018年10年间的NOAA卫星的OLR数据和经过异常数据挖掘后的相应数据序列。数据集在地域上,以尼泊尔地震震中为中心的周边地域划分为同样经纬度2.5°×2.5°为单位的25个网格;时间上,定义每个年度是从上一年的9月28日到下一年的9月28日,共计366天,2009-2018年10年的数据。数据集存储为1个.xls文件,数据量为3.92 MB。基于该数据集的研究成果分别发表在《地球信息科学学报》(2018年20卷8期)和《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》(2018年11卷8期)。

关键词： OLR 尼泊尔数据挖掘异常信号地球信息科学学报 IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

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基于FC-DenseNet的低空航拍光学图像树种识别

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国土资源遥感 2019年第3期31卷 225-233页

作者：林志玮涂伟豪黄嘉航丁启禄周铮雯刘金福福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 福建农林大学林学博士后流动站福州350002 福建省高校生态与资源统计重点实验室福州350002

使用低空遥感图像进行图像识别为森林调查和监测提供了新的技术契机。基于无人机低空航拍光学图像,以福建省安溪县崩岗区为研究区,建立FC-DenseNet模型进行树种识别。首先,利用Dense模块提取树种图像特征并增强深层网络信息,透过下采样... 详细信息

使用低空遥感图像进行图像识别为森林调查和监测提供了新的技术契机。基于无人机低空航拍光学图像,以福建省安溪县崩岗区为研究区,建立FC-DenseNet模型进行树种识别。首先,利用Dense模块提取树种图像特征并增强深层网络信息,透过下采样模块降低图像维度,凸显图像的纹理特征和光谱特征;然后,使用上采样模块还原预测图至原始图像大小,并融合浅层Dense模块信息的丰富特征;最后,采用Softmax分类器实现像素分类,完成树种识别。结果显示,基于低空航拍光学图像,FC-DenseNet模型能够准确区分植被与非植被,定位其空间分布特征,其中,FC-DenseNet-103模型的二分类识别精度为92.1%,表明FC-DenseNet模型加深网络深度后具有较好的识别效果;将植被与非植被细分为13类,FC-DenseNet-103模型的平均识别正确率达到75.67%。研究结果表明,基于低空航拍光学图像建立的FC-DenseNet模型具有较高的树种分类精度。由于低空航拍光学图像的成本较低,数据获取费用小,时间周期短,可便于森林资源调查和森林树种检测,为深度学习在树种识别领域的应用提供了新思路。

关键词： FC-DenseNet 光学图像树种识别无人机深度神经网络

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微分中值命题一般证法的改进

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数学学习与研究 2019年第16期 2-3页

作者：张萸李德新福建农林大学计算机与信息学院

本文给出证明微分中值命题时构造辅助多项式的一般公式,构造'等值多项式'并加以应用.

关键词：等值多项式法微分中值问题

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MATLAB编程嵌入《数值分析》课程教学实践

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高教学刊 2019年第18期5卷 118-119,123页

作者：林玉蕊黄习培龚志伟滕忠铭福建农林大学计算机与信息学院

文章分析《数值分析》课程教学中存在的问题,尝试从理论、实践教学各个环节着手,通过算法实例运用MATLAB编程实现算法并嵌入本课程教学的全过程。

关键词：数值分析教学方法教学改革

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耕作深度对蔗地土壤物理性状及甘蔗产量的影响

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应用生态学报 2019年第2期30卷 405-412页

作者：罗俊林兆里阙友雄李诗燕姚坤存姜永张华陈建峰福建农林大学农业农村部福建甘蔗生物学与遗传育种重点实验室福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002 来宾市利拓农业服务有限公司广西来宾546100

探讨蔗地机械化耕作深度对耕层土壤物理性状及甘蔗产量构成因子的影响,阐明深松作业的针对性土壤区位和障碍因子,可为甘蔗良好耕层的构建和土壤改良策略的制定提供科学依据.本研究设置3种深松作业深度(35、40和45 cm),以不深松为对照,... 详细信息

探讨蔗地机械化耕作深度对耕层土壤物理性状及甘蔗产量构成因子的影响,阐明深松作业的针对性土壤区位和障碍因子,可为甘蔗良好耕层的构建和土壤改良策略的制定提供科学依据.本研究设置3种深松作业深度(35、40和45 cm),以不深松为对照,对蔗地土壤物理性状(紧实度、容重、含水率、孔隙度、三相容积率)和甘蔗产量构成因素及蔗茎产量等指标进行研究.结果表明:耕作作业深度与蔗地土壤结构特性及甘蔗产量的改善提升效应呈显著正相关.深松能够打破犁底层,显著降低土壤紧实度和容重,减小机械作业相应的贯入阻力和抗剪强度,尤其对20～30 cm土层的上述因子具有显著改善效应,对甘蔗高产意义重大.深松显著提高了30 cm以内土层的液相容积率,增大了土壤水分库容,使10～30 cm土层的水分指标显著改善.10～30 cm土层是深松对耕层土壤固相容积率改善效应最显著的区位.耕作深度的增加对甘蔗有效茎数、株高、蔗茎产量及蔗糖含量具有显著的促进效应.鉴于蔗区当前较普遍的机具装备水平,我国适宜蔗区实施机械化深松的作业深度标准应不小于40 cm.

关键词：甘蔗蔗地深松土壤物理性状产量

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