云计算环境下农业生物多样性控害智能决策方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31371533
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    79.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1301.农业信息学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Using Biodiversity to control crop pests and diseases is the current domestic and international research focus. Cloud computing environments have advantages such as on-demand service, fast and flexible, ultra-large-scale, scalability, versatility and so on.Taking advantage of the above characteristics,combining with the principle of agricultural biodiversity controling of pests and diseases, using the algorithm of multi-objective particle swarm ,the algorithm of evolutionary ,CBR and other methods of Artificial Intelligence,this paper conducts a deep research of critical theories and methods of decision support on agricultural biodiversity controlling pests and diseases under cloud computing environment.Specific research as following:(1) Knowledge dynamic aggregation theory and methods of decision-making on agricultural biodiversity to control pests and diseases under cloud computing environment (2)Time and space configuration model of agricultural biodiversity controlling pests and diseases (3)Collaborative solving mechanism towards agricultural biodiversity controlling pests and diseases under the cloud computing environment.These research above will offer new method and ideas for the solution of decision-making of agricultural biodiversity controlling pests and diseases under cloud computing environment.And this will provide efficient and feasible optimization of intelligent decision support methods for the new approach of harmonious development of Agricultural production and agricultural biodiversity conservation.This project is an useful and innovative exploration of modern information technology on the area of biodiversity and agricultural pest control,which has an important theoretical and practical significance.
生物多样性控制作物病虫害是当前国内外研究的热点。利用云计算环境所具有的按需服务、快速灵活、超大规模、可扩展、通用性等特点,结合农业生物多样性控制病虫害的原理,通过多目标粒子群算法、进化算法和CBR等人工智能方法,深入研究云计算环境下农业生物多样性控害决策支持关键理论与方法,具体研究内容有:(1)云计算环境下农业生物多样性控害决策知识动态聚合理论与方法;(2)农业生物多样性控害时空配置模型及建模方法;(3)云计算环境下面向农业生物多样性控制病虫害决策问题的协同求解方法。以上研究将为云计算环境下农业生物多样性控害决策问题的求解提供新的思路和方法,为探索农业生产与农业生物多样性保护和谐发展的新途径,提供高效、可行的优化智能决策支持方法。本课题研究是现代信息技术在生物多样性和农业病虫害控制研究领域一次有益的具有创新性的探索,具有重要的理论与实践意义。

结项摘要

生物多样性控制作物病虫害是当前国内外研究的热点。利用云计算环境所具有得按需服务、快速灵活、超大规模、可扩展、通用性等特点,结合农业生物多样性控制病虫害的原理,深入研究云计算环境下农业生物多样性控害决策支持关键理论与方法,初步实现了云计算环境下,生物多样性控害决策数据资源基于语义的动态聚合和共享;提出了农业生物多样性控害时空配置模型及建模方法;提出了面向农业生物多样性控制病虫害决策问题的协同求解机制。以上研究成果将为云计算环境下农业生物多样性控害决策问题的求解提供新的思路和方法,是现代信息技术在生物多样性和农业病虫害控制研究领域一次有益的具有创新性的探索,具有重要的理论与实践意义。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(1)
专利数量(19)
Multi-cue Integration Object Tracking Based on Blocking
基于分块的多线索集成目标跟踪
  • DOI:
    10.14257/ijsia.2014.8.3.32
  • 发表时间:
    2014-05
  • 期刊:
    Int.J.Sec.Its.App
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    辜丽川
  • 通讯作者:
    辜丽川
Fragments based tracking with adaptive multi-cue integration
具有自适应多线索集成的基于片段的跟踪
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Comp.Mod.New Technol
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    辜丽川
  • 通讯作者:
    辜丽川
基于物联网技术的农作物种子物流平台建设
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    洛阳理工学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高琪娟;张友华;辜丽川
  • 通讯作者:
    辜丽川
一种基于遗传算法的优化查询方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    吉首大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭庆焱;辜丽川;张友华;曹梦如;章登良
  • 通讯作者:
    章登良
基于输入模糊化的农用履带机器人自适应滑模控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王强;陈黎卿;辜丽川;高雅
  • 通讯作者:
    高雅

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其他文献

语义Web应用研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程与设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    辜丽川;张友华;钟福金
  • 通讯作者:
    钟福金
智能反射面辅助及人工噪声增强的无线隐蔽通信
  • DOI:
    10.11999/jeit211618
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周小波;于辉;彭旭;武庆庆;朱泽德;辜丽川
  • 通讯作者:
    辜丽川
基于二阶矩的SIFT特征匹配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟金琴;檀结庆;李莹莹;辜丽川
  • 通讯作者:
    辜丽川
基于改进残差网络的黑毛猪肉新鲜度识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦俊;王文周;侯金波;孙裴;何屿彤;辜丽川
  • 通讯作者:
    辜丽川
设计模式的一种形式化描述方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    微电子学与计算机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱诚;辜丽川;钟金琴;张友华
  • 通讯作者:
    张友华

其他文献

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AI技术路线图

辜丽川的其他基金

基于知识图谱的农业大数据碎片化知识发现方法研究
  • 批准号:
    31771679
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    59.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
知识网格环境下基于动态数据挖掘与案例推理的农作物生物灾害预决策方法
  • 批准号:
    30800663
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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