农林高校大学计算机基础课程案例教学模式改革

围绕培养农林高校应用型创新性人才培养目标,针对大学计算机基础课程具有应用性强和注重学生实践能力的教学特点,采用案例教学法,探讨大学计算机基础课程案例教学改革方案,构建切实提高学生计算机应用能力的教学过程.从而提高该课程的整体教学质量,为现代化大农业服务培养高素质人才,更好地适应快速发展的信息社会.     

基于改进投影寻踪技术和模糊神经网络的未受精种蛋检测模型

考虑基于计算机视觉技术的未受精种蛋无损检测中特征参数之间关系的复杂性和模糊性等因素,提出了一种基于改进投影寻踪模型和模糊神经网络相结合,作为种蛋是否受精品质归属的决策系统.利用量子投影寻踪技术对种蛋图像的复杂形状特征向量进行提取降维,给出了计算最佳投影方向的一种改进量子遗传算法;并且利用模糊神经网络的自动学习决策推理规则,实现了种蛋是否受精品质归属的无损检测.结果表明:该模型速度快且稳定,精度高且鲁棒性好,简单易于实现,精度达到99.37％,满足实际检测要求.     

基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型

为解决大豆病害无损采集的非线性失真图像与病种之间映射关系的问题,将数字图像处理技术与神经网络推理机制相结合,提出了基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型.通过自制标定模板无损采集大豆病害数字图像,利用双线性投影映射算法校正病害图像的几何失真,同时计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征参数,以此多维特征指标为基础,应用神经网络的强自适应性自动取得大豆病种推理规则,建立大豆病害自动诊断模型.仿真试验表明:大豆病害的失真图像校正精度达到99%以上,其病害种类诊断准确率为98.33%,实现了大豆病害自动诊断和精确测报.     

基于Web技术的高校监考安排系统的设计与应用

针对现今高校人工分派监考工作所带来的任务繁重,低效,错误率高等弊端,本文设计了基于Web技术的高校监考安排系统.通过对系统中不同角色的分析,建立了角色间的关系.经测试,该系统可以较好地应用于教务监考安排工作.     

“大学计算机基础”课程考核方法的改革与实践

为提高学生实际操作能力和信息素养,以农林院校各专业实际应用为导向,构建了一套“大学计算机基础”课程的考核评价体系。该体系提出了将考核方法从单一化向多元化、教考合一和线上线下相结合的综合考核模式。教学实践表明,新型考核方法具有可应用性,取得了良好的课堂教学效果,培养了学生利用信息技术解决问题的实际操作能力,为“大学计算机基础”的教学改革提供借鉴。     

高校计算机文化基础课教学改革

<正>1当前高校计算机文化基础教育面临的形势和任务目前,大学新生入学时所具备计算机知识差异性很大,也就是说少数学生在高中时代已经掌握计算机基本技能,在经济欠发达地区的学生连电脑也没见过.目前,高校计算机文化基础教育中计算机文化层次的教学内容将会逐步下移到中小学,但由于各地区发展的不平衡,在今后一段时间,新生入学的计算机水平会呈现出更大的差异.近年来,围绕如何上好大学计算机课程这一问题,从自身的实际出发,在计算机文化基础课程的教学中,进行了一些有益的探索,取得了一定的成绩.     

基于多维度光谱特征波长提取大豆冠层SPAD值估算模型

应用多种光谱特征波长段提取技术,研究了全生育期大豆冠层的近红外光谱曲线特性,提出了基于多维度光谱特征波长提取的大豆冠层叶绿素相对含量(SPAD值)估算模型.在大豆冠层原始近红外光谱曲线中,优选多元散射校正预处理和偏最小二乘回归法建模.经多元散射校正预处理后,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA),提取大豆冠层的光谱特征波长数量分别为22,51和12个.以此特征波长为基础,利用偏最小二乘回归法和多元线性回归法(MLR),分别建立大豆冠层SPAD值估算模型.结果表明CARS-MLR模型试验效果较好,该模型校正样本和预测样本SPAD值的均方根误差分别为5.67和5.94,平均值约为5.81.     

植物叶片失真图像校正方法的研究

为解决作物叶面积的准确、高效测量问题,以大豆叶片为例,应用计算机视觉技术对大豆叶面积测量中校正图像的问题进行了研究,提出了基于投影模型校正法.实验验证结果表明,该方法利用较少的特征点对就能很好地校正叶片图像,解决了非线性校正问题,并且图像信息量损失小.     

遗传算法在高校排课系统中的应用

给出了高校教务管理系统中排课问题的数学模型,提出基于遗传算法的解决方案.结果表明,该算法能比较有效地解决排课问题.