導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇智能農(nóng)業(yè)論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

2.豐南區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉智能化系統(tǒng)建設

豐南區(qū)在2008年開始建設農(nóng)田灌溉監(jiān)測系統(tǒng)，2010年9月列入全國第二批小型農(nóng)田水利重點縣項目區(qū)。項目建設之初，豐南區(qū)就確立了工程節(jié)水與管理節(jié)水一體建設的目標，把農(nóng)業(yè)灌溉用水監(jiān)測納入項目建設之中，與管灌工程建設緊密結(jié)合起來，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)灌溉的自動化、智能化管理，由傳統(tǒng)粗放管水農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化精準用水農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，取得了很好的效果。農(nóng)業(yè)灌溉監(jiān)測系統(tǒng)的建設，監(jiān)測中心是關(guān)鍵，是整個監(jiān)測系統(tǒng)的中樞。為此，豐南區(qū)建立了2個中心，一個在局機關(guān)，另一個在唐山海森電子公司（企業(yè)自建），兩個監(jiān)測中心并行，同時監(jiān)測，數(shù)據(jù)共享。通過幾年的運用，達到了如下目標：一是建成了全省第一個縣級農(nóng)業(yè)灌溉監(jiān)測系統(tǒng)。以監(jiān)測中心為中樞，智能控制柜為監(jiān)測點，形成了灌溉監(jiān)測網(wǎng)絡。二是實現(xiàn)了對農(nóng)業(yè)灌溉各種數(shù)據(jù)的適時監(jiān)測，利用數(shù)據(jù)指導農(nóng)民灌溉。到2012年底，全區(qū)共有農(nóng)田機井8126眼，目前安裝機井智能控制柜2700多套。機井灌溉智能控制柜設施安裝率達到30%以上，初步形成了農(nóng)用機井灌溉數(shù)據(jù)信息采集及分析。

3.農(nóng)業(yè)灌溉智能化系統(tǒng)應用效果

及注意事項農(nóng)田灌溉監(jiān)測系統(tǒng)的建設，以機井智能控制柜為載體，全面提升用水計量設施。以機井智能控制柜替代傳統(tǒng)井房是建設灌溉監(jiān)測系統(tǒng)的突破口，智能控制柜與傳統(tǒng)井房相比具有占地少、投資小、快速安裝、使用簡便且安全可靠、計量收費公平、準確、可重復使用等優(yōu)點。通過實際運用，達到了如下目標：一是工程形象面貌煥然一新。整齊劃一、新穎別致的機井智能控制柜替代了破舊的老式井房，使整個工程的可視性大幅度提升。二是實現(xiàn)了單一用電計量向水電雙控計量的轉(zhuǎn)型。改變了過去IC卡單一計量電量的方式，使農(nóng)民可以直觀地看到用水情況，增加農(nóng)民的節(jié)水意識。三是操控方便。經(jīng)過簡單的培訓，農(nóng)民可以熟練掌握使用方法。根據(jù)灌溉周期及個人時間要求，隨時進行澆地，改變了過去排隊澆地，爭水、搶水的現(xiàn)象。四是提高強制管理手段，實現(xiàn)用水、繳費自動結(jié)算，解決長期存在的農(nóng)業(yè)灌溉收費難的問題，也為開征農(nóng)業(yè)水資源費打下了基礎。五是大面積推廣機井智能控制柜，為全面建設灌溉監(jiān)測系統(tǒng)奠定了物質(zhì)基礎。農(nóng)業(yè)灌溉智能監(jiān)測系統(tǒng)的應用，為農(nóng)業(yè)灌溉自動化管理提供了良好的信息平臺，同時，也存在一些問題，一是現(xiàn)在部分務農(nóng)人員年齡偏大，利用智能手機操作有一定困難，需要技術(shù)培訓和指導。二是在防偷仿盜方面需要加強管理。三是全面普及需要投入大量資金，目前，國家沒有針對農(nóng)業(yè)灌溉智能監(jiān)測系統(tǒng)的專項資金，致使農(nóng)業(yè)灌溉智能監(jiān)測項目發(fā)展緩慢。

篇2

 

人類社會邁入新的世紀，全球展開了信息技術(shù)革命，并且正以前所未有的方式對社會變革的方向起著決定作用。隨著信息化的深入，信息的數(shù)量以驚人的速度急劇地爆炸性增加。論文參考網(wǎng)。除了廣播、電視、書籍、報紙等各種傳統(tǒng)的信息傳播媒介之外,又出現(xiàn)了國際互聯(lián)網(wǎng)、無線上網(wǎng)、手機上網(wǎng)等新的信息傳遞手段,使信息獲取變得更加多樣復雜，同樣使農(nóng)業(yè)信息獲取的渠道增多。面對“信息爆炸”的時代，如何快速高效的進行網(wǎng)絡中的農(nóng)業(yè)信息獲取成了農(nóng)業(yè)信息工作的首要任務。

在新的環(huán)境下，作為農(nóng)業(yè)信息從業(yè)人員，應掌握更多的從當前網(wǎng)絡中獲取農(nóng)業(yè)信息的手段，下面從六個方面說明如何在當前網(wǎng)絡中進行農(nóng)業(yè)信息獲取。

1、使用專業(yè)的農(nóng)業(yè)信息搜索引擎，是農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的方向。

要在海量信息中找到所需農(nóng)業(yè)信息，就必須用到專業(yè)級的搜索引擎。我國目前現(xiàn)狀，農(nóng)業(yè)信息的獲取還很困難，特別是急需農(nóng)業(yè)科技信息和市場信息的企業(yè)、部門、農(nóng)戶，他們通過綜合搜索引擎，并不能迅速找到自己想要的信息。據(jù)不完全統(tǒng)計，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域現(xiàn)有各種網(wǎng)站近十萬多個，涉及農(nóng)、林、牧、漁、水利、氣象、農(nóng)墾、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)及其它農(nóng)業(yè)部門。在這些海量的信息中，如何搜索一個準確的農(nóng)業(yè)信息是農(nóng)業(yè)人員非常關(guān)注的問題。因此，針對于中文農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡資源研發(fā)專業(yè)化的搜索引擎，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的精確搜索是農(nóng)業(yè)信息搜索引擎發(fā)展方向。

在專業(yè)農(nóng)業(yè)搜索引擎方面，有些網(wǎng)站已經(jīng)走在前列:

世界范圍：(1)農(nóng)業(yè)沖浪(agrisurf.com)。世界上最大的農(nóng)業(yè)專業(yè)搜索引擎，提供分類檢索和關(guān)鍵詞檢索,提供大約20 000多個農(nóng)業(yè)相關(guān)網(wǎng)站和95個國家與地區(qū)的有效鏈接。

(2) Ceres Online

ceresgroup.com/col/

專門提供農(nóng)業(yè)信息。其搜索功能連接到了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的其它專業(yè)人員。日歷數(shù)據(jù)庫列出了幾百個即將到來的農(nóng)業(yè)活動，氣象圖提供了世界各地天氣情況以及熱點信息。論文參考網(wǎng)。

（3）AgEconSearch

agecon.lib.umn.edu/

AgEcon搜索收集，索引包括諸如農(nóng)業(yè)，食品供應，自然資源經(jīng)濟學，環(huán)境經(jīng)濟學，農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易及廣義的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域的學術(shù)研究全文。

國內(nèi)相關(guān)搜索引擎：

(1)農(nóng)搜sdd.net.cn/

農(nóng)搜農(nóng)業(yè)專業(yè)搜索引擎的研發(fā)得到了中國農(nóng)業(yè)科學院“杰出人才工程”經(jīng)費的資助。

(2)搜農(nóng)sounong.net/

中國搜農(nóng)是在國家科技支撐計劃項目和現(xiàn)代農(nóng)村信息化關(guān)鍵技術(shù)研究與示范項目資助下取得的一項重大創(chuàng)新成果，也是第一個面向我國農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)民大戶、農(nóng)業(yè)專業(yè)技術(shù)協(xié)會以及廣大農(nóng)業(yè)科技人員提供農(nóng)業(yè)通用搜索與農(nóng)產(chǎn)品供求、農(nóng)業(yè)實用技術(shù)、政策新聞等專題的搜索服務。

(3)so.ag365.com/365農(nóng)業(yè)搜索

(4)chinanong.com/華農(nóng)在線-中國農(nóng)業(yè)信息搜索引擎

(5)086ny.com/soso/超農(nóng)網(wǎng)農(nóng)業(yè)搜索

(6)3nss.com/Portal/Default.aspx三農(nóng)搜索網(wǎng)

2、除了農(nóng)業(yè)搜索引擎外，網(wǎng)絡中農(nóng)業(yè)信息獲取還要有相應的專業(yè)智能瀏覽器。

使用專門開發(fā)的面向農(nóng)業(yè)信息獲取方面的智能瀏覽器，可以借助智能瀏覽器的功能，方便快捷地進行快速搜索、精確搜索，過濾無關(guān)信息，提取農(nóng)業(yè)信息，為廣大農(nóng)民用戶方便快捷地獲取農(nóng)業(yè)信息提供服務。

3、使用在線農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。

農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是運用人工智能的專家系統(tǒng)技術(shù)，匯集農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識、模型和專家經(jīng)驗等，采用合宜的知識表示技術(shù)和推理策略，以信息網(wǎng)絡為載體,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理者提供咨詢服務。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)在現(xiàn)今的網(wǎng)絡條件下變的不適用。現(xiàn)在農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的發(fā)展方向為:在線農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)及實時智能專家系統(tǒng)。

目前國內(nèi)許多專家系統(tǒng)已經(jīng)上線并且在使用過程中起到了良好效果。

（1）esa.org.cn/index.asp

廣西智能農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)，提供作物類、瓜果類、蔬菜類、畜牧類、獸醫(yī)類和水產(chǎn)類等六類十九種在線專家系統(tǒng)。

（2）nbnky.gov.cn:4000

寧波農(nóng)經(jīng)網(wǎng)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，提供了蔬菜病蟲害專家系統(tǒng)、河蟹養(yǎng)殖專家系統(tǒng)、家兔養(yǎng)殖專家系統(tǒng)、海水養(yǎng)殖系列專家系統(tǒng)、網(wǎng)箱養(yǎng)魚專家系統(tǒng)等二十八種在線專家系統(tǒng)。

（3）hebaic.com.cn/index.do?templet=er_zjxt

河北農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣網(wǎng)、河北農(nóng)業(yè)智能信息網(wǎng)專家系統(tǒng)，提供金絲小棗栽培專家系統(tǒng)、養(yǎng)牛管理專家系統(tǒng)、無公害番茄專家系統(tǒng)等三十余種在線專家系統(tǒng)。

（4）zjxt.hzagro.com/

農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng).net，杭州市科技局、杭州市農(nóng)辦主辦提供了水果干果、蔬菜種植、花卉苗木、中藥材、水產(chǎn)養(yǎng)殖、畜禽養(yǎng)殖等類七十余種在線農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。

（5）202.107.249.147/

麗水市農(nóng)業(yè)專家知識系統(tǒng)，提供了花卉苗木、食用菌、筍竹、蔬菜、水產(chǎn)、中藥材、其它等十類八十五種在線農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。

4、進行農(nóng)業(yè)信息智能分析。

農(nóng)業(yè)信息智能分析是應用智能化技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法進行農(nóng)業(yè)信息分析的新的研究領(lǐng)域。它主要是圍繞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品市場、農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理、農(nóng)業(yè)科技中的分析對象, 進行智能化地信息自動采集、存儲、管理、計算、判別等的過程,可模仿、代替專家,解決農(nóng)業(yè)中波動分析、風險識別、早期預測、效果評價等諸多問題。目前農(nóng)業(yè)智能分析技術(shù)在我國已投入實際使用。

（1）農(nóng)業(yè)部的“農(nóng)作物遙感監(jiān)測系統(tǒng)”,通過采用遙感和地理信息系統(tǒng)手段,及時動態(tài)地監(jiān)測農(nóng)作物生長狀況,解決了依賴實地調(diào)查、手工記錄、數(shù)據(jù)上報等傳統(tǒng)信息獲取方式的不足。針對數(shù)據(jù)和信息源不足、渠道不暢等問題,農(nóng)業(yè)系統(tǒng)開展了“農(nóng)產(chǎn)品市場監(jiān)測預警系統(tǒng)”的開發(fā)與應用,定期對糧、油、果、菜、畜產(chǎn)品等主要農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、需求、進出口、市場行情,進行動態(tài)監(jiān)測、分析,為政府部門、生產(chǎn)者和經(jīng)營者提供了決策參考。

（2）中國農(nóng)科院智能化農(nóng)業(yè)預警技術(shù)與系統(tǒng)重點開放實驗室,構(gòu)建了全國農(nóng)產(chǎn)品供求平衡分析預測模型體系框架,開展了12種主要農(nóng)產(chǎn)品的市場供求分析預測。利用網(wǎng)絡抓取技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),已經(jīng)能從海量的信息中獲取市場波動的隱性信息。論文參考網(wǎng)。并建立了主要農(nóng)產(chǎn)品供求信息庫,能對12種主要農(nóng)產(chǎn)品的市場行情進行趨勢分析與展望。

5、使用專業(yè)農(nóng)業(yè)網(wǎng)站、專業(yè)農(nóng)業(yè)論壇、專業(yè)農(nóng)業(yè)交流圈。

傳統(tǒng)的專業(yè)農(nóng)業(yè)網(wǎng)站及專業(yè)農(nóng)業(yè)論壇仍然是廣大農(nóng)民互聯(lián)網(wǎng)上獲取農(nóng)業(yè)信息的主要渠道。另外基于新興的WEB2.0技術(shù)組建的專業(yè)農(nóng)業(yè)交流圈能大大增強訪問者之間的互動也迅速發(fā)展，大有前途。

國內(nèi)專業(yè)農(nóng)業(yè)網(wǎng)站及農(nóng)業(yè)論壇：

（1）202.127.45.50/

中華人民共和國農(nóng)業(yè)部，中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)。

（2）zgny.com.cn/

中國農(nóng)業(yè)網(wǎng)，農(nóng)業(yè)企業(yè)的商務信息平臺。

（3）chinabreed.com/

中國養(yǎng)殖網(wǎng)，最大畜牧行業(yè)門戶網(wǎng)站，提供養(yǎng)殖、飼料、養(yǎng)豬、養(yǎng)雞、養(yǎng)牛、 養(yǎng)羊、家禽、獸藥、特種養(yǎng)殖及畜牧機械相關(guān)信息。

（4）aweb.com.cn/

農(nóng)博網(wǎng)，國家農(nóng)村信息服務示范項目，以“服務農(nóng)業(yè),E化農(nóng)業(yè)”的宗旨，為涉農(nóng)人群提供農(nóng)業(yè)資訊、農(nóng)產(chǎn)品電子商務、農(nóng)業(yè)論壇以及農(nóng)業(yè)人才服務。

（5）12582.com/

農(nóng)信通農(nóng)村信息網(wǎng)，涉農(nóng)生活服務移動互聯(lián)網(wǎng)平臺,提供最新農(nóng)業(yè)信息，化肥、飼料、農(nóng)機等價格行情，農(nóng)民工招聘、就業(yè)信息；食品、水果、蔬菜等農(nóng)產(chǎn)品交易信息，是城鄉(xiāng)互動、鄉(xiāng)村旅游、農(nóng)家樂的綜合展示窗口。

（6）feedtrade.com.cn/

中國飼料行業(yè)信息網(wǎng)，為飼料生產(chǎn)加工、飼料原料貿(mào)易、飼料添加劑及畜牧養(yǎng)殖企業(yè)提供全面的新聞、行情、價格和分析預測等信息資訊服務。

（7）yuanlin.com/

中國園林網(wǎng),提供園林綠化苗木資訊,園林綠化景觀,園林綠化苗木工程,園林綠化設計 ,等方面信息,為相關(guān)園林綠化苗圃企業(yè)提供商鋪,是園林綠化,苗木園藝的專業(yè)園林綠化門戶。

（8）bbs.aweb.com.cn/

中國三農(nóng)論壇，博覽天下農(nóng)事，關(guān)注農(nóng)村、關(guān)心農(nóng)業(yè)、關(guān)愛農(nóng)民。

6、除了以上信息資源外,專題討論組、電子論壇等也可以方便地為相同科學領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)專家提供交流空間,這也是當前網(wǎng)絡獲取農(nóng)業(yè)信息資源的重要方式之一。

參考文獻：

[1]《不同搜索引擎在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應用效果對比》，劉艷華、徐勇?！掇r(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息》2009年08期.

[2]《互聯(lián)網(wǎng)上農(nóng)業(yè)信息資源的整合、利用與管理研究》，嚴方。《華中農(nóng)業(yè)大學》，碩士論文.

篇3

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A DOI：10，3969/J.issn.1003-6970.2013.03.001

本文著錄格式：[1]郭平，劉波，沈岳，農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織推送關(guān)鍵技術(shù)綜述[J].軟件，2013，34（3）：1-6

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、下一代互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長，“信息過載”問題愈來愈嚴重，推薦系統(tǒng)（recommender systems）被認為可以有效的緩解此難題，幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)感興趣信息，滿足個性化需求。

近年來，我國在農(nóng)業(yè)個性化知識服務服務領(lǐng)域從本體論、語義網(wǎng)、知識工程角度開展了廣泛的研究，成果主要體現(xiàn)在三個方面：以搜索引擎為代表的知識檢索系統(tǒng)，需回答大量預設問題進行知識推理的專家系統(tǒng)，特定領(lǐng)域應用系統(tǒng)，它們在各自的場合都發(fā)揮了積極作用。然而知識檢索系統(tǒng)不能滿足用戶個性化需求，專家系統(tǒng)的應用很難普及，特定領(lǐng)域應用開發(fā)成本高和重用難度大。物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘云服務提供知識服務云實現(xiàn)物理世界的“感知控”，知識服務云的研究主要集中在制造和圖書情報領(lǐng)域，云環(huán)境下的農(nóng)業(yè)個性化知識服務的研究尚處于起步階段，主要集中在服務模式的構(gòu)建與展望。

本文是對科技部科技支撐課題“農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化關(guān)鍵技術(shù)集成與示范”（2011BAD21803）與“農(nóng)村物聯(lián)網(wǎng)綜合信息服務科技工程”（2012BAD35800）研究成果的總結(jié)，也是對農(nóng)業(yè)云推薦系統(tǒng)研究的升華。

1 農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送的提出

1.1 農(nóng)業(yè)信息資源特點

我國自“十一五”時期以來，農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展取得了顯著成效，主要表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化基礎設施不斷完善、業(yè)務應用深入發(fā)展、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中逐步推廣應用等方面。從中央到省，市、縣建立了“三農(nóng)”綜合信息服務平臺，涉農(nóng)企業(yè)、組織和科研院所也積極搭建了各具特色的農(nóng)業(yè)信息服務平臺，目前正向鄉(xiāng)鎮(zhèn)村發(fā)展。農(nóng)村信息員隊伍及以農(nóng)業(yè)綜合信息服務站和農(nóng)業(yè)合作社為代表的農(nóng)村信息服務機構(gòu)發(fā)展迅速，“三電合一”、“農(nóng)民信箱”、“農(nóng)村熱線”等信息服務模式應用深入。云計算利用海量的存儲能力把農(nóng)業(yè)信息資源形成高度集成和虛擬化的計算資源一“農(nóng)業(yè)知識聚合云”，支持用戶在任意位置、使用各種終端方便獲取信息，但由于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域生態(tài)區(qū)域性和過程復雜性及農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡和農(nóng)民文化的多層次性也帶來了“信息過載”、“資源隱晦”“資源迷向”等問題。

1.2 農(nóng)業(yè)云環(huán)境下大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送

物聯(lián)網(wǎng)和云計算背后是大數(shù)據(jù)，在云計算模式下，用戶不確定的、智能的交互，個性化需求更加多元化，信息交互行為更加頻繁；在大量用戶通過社會標注達成共識的過程中，逐漸形成不同社區(qū)，涌現(xiàn)出群體智能，形成“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”。利用云的海量存儲、群體涌現(xiàn)智能、強大的計算能力和物聯(lián)網(wǎng)感知控優(yōu)勢，可以提供面向用戶復雜分析計算，實現(xiàn)業(yè)務重點由面向應用和資源的傳統(tǒng)信息服務，轉(zhuǎn)變?yōu)榛趯Ａ哭r(nóng)業(yè)知識進行動態(tài)劃分，有目的、主動、定制、自組織推送給有需求的農(nóng)業(yè)用戶，為農(nóng)業(yè)用戶提供實時性、個性化知識服務，指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程。

首先以Hadoop+MapReduce+HBaSe分布式框架為處理平臺，對“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”，融合用戶興趣偏好和社交網(wǎng)絡進行建模，將這些多元用戶信息充分融入推送系統(tǒng)會更好產(chǎn)生推薦結(jié)果；將推薦對象“農(nóng)業(yè)知識聚合云”按農(nóng)業(yè)知識高維性、多樣性、多層次性特征分類聚類為各種知識塊靜態(tài)和動態(tài)元數(shù)據(jù)；通過智能算法推薦和社會網(wǎng)絡推薦為用戶發(fā)現(xiàn)個性化內(nèi)容；根據(jù)用戶的地理位置、用戶服務的評價以及云基礎服務提供商信息將預測值最高的服務推送給用戶實現(xiàn)與物理世界的互動（如圖1）。

從以上分析可知，農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送的關(guān)鍵技術(shù)有用戶興趣模型、推薦對象模型，推薦算法、數(shù)據(jù)挖掘四個部分，以下分別對這幾項技術(shù)進行論述。

1.2.1 用戶興趣模型

用戶興趣建模是個性化服務技術(shù)的基礎和核心，包括數(shù)據(jù)收集、模型表示、模型學習與模型更新。用戶興趣建模的方法有很多，常用的有向量空間模型、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、用戶一項目評價矩陣、基于案例的表示、基于本體論的表示、基于加權(quán)關(guān)鍵詞的表示，基于社會網(wǎng)絡的表示等。幾乎每種表示形式都是以一種私有形式進行知識表示，此外一些表示技術(shù)還依賴于模型學習，如廣泛使用的基于向量空間模型的表示與TF-IDF學習技術(shù)聯(lián)系在一起。表示形式的私有性和對學習技術(shù)的依賴性阻礙了用戶模型在系統(tǒng)間的共享，這種共享對于減少用戶建模工作量，提高推薦算法啟動效率具有重要意義。因此開發(fā)獨立于模型學習技術(shù)的通用用戶模型表示技術(shù)是目前研究中熱點，基于語義網(wǎng)和社交網(wǎng)絡的用戶模型在這方面表現(xiàn)了優(yōu)勢。

用戶的興趣或需求會隨時間、情景發(fā)生變化，結(jié)合長期和短期興趣及興趣的變化用戶興趣建模的重點，目前的更新機制很難及時跟蹤用戶興趣的變化，有更好的學習效率和動態(tài)變化適應能力的建模是未來的重要研究方向，國內(nèi)外大量的文獻對此展開了研究，遺忘函數(shù)、時間窗、用戶興趣的漂移特性等被提出。

在湖南農(nóng)業(yè)云中，基于呼叫中心、互聯(lián)網(wǎng)，手機報、手機短信，電視廣播等用戶在多應用系統(tǒng)中形成的興趣偏好和社交網(wǎng)絡特征，提出“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”建模思路：以圖論模型表示用戶“興趣圖”數(shù)據(jù)和“社交圖”數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)典的局域世界演化理論，綜合考慮實際情況中用戶之間的多重關(guān)系和關(guān)系的強弱程度，以用戶之間相似度為節(jié)點連接概率因素，生成動態(tài)多維網(wǎng)絡，進行用戶數(shù)據(jù)的挖掘和更新；結(jié)合農(nóng)業(yè)本體，在多維社交網(wǎng)絡的基礎上，將基于農(nóng)業(yè)本體的區(qū)域用戶興趣融合在云計算平臺上進行處理。

1.2.2 推薦對象模型

推薦本質(zhì)上是將推薦對象的特征與用戶的興趣偏好進行推薦計算，所以推薦對象的描述和用戶的描述密切相關(guān)。推薦系統(tǒng)應用不同領(lǐng)域，它推薦的對象也就各不相同，目前，湖南農(nóng)業(yè)云主要是文本性數(shù)據(jù)；不同的對象，特征也不相同，目前沒有一個統(tǒng)一的標準來進行統(tǒng)一描述，主要有基于內(nèi)容、分類、聚類的方法。

基于內(nèi)容的方法是從對象本身抽取信息表示對象，常見的是向量空間模型，使用最廣泛的是加權(quán)關(guān)鍵詞矢量方法進行特征選取，使用TFIDF計算每個特征的權(quán)值。向量空間模型對模型中的特征詞進行權(quán)重估計（TF-IDF）過程中不考慮特征詞之間的相關(guān)性，直接用特征詞作為維度構(gòu)建文檔向量，降低了文檔向量對文檔概念表達的準確性以及對不同類型文檔的區(qū)分能力。

基于分類的方法是把推薦對象放入不同類別，把同類文檔推薦給對該類文檔感興趣的用戶。主要有兩種，一種是基于知識工程的方法，使專家的類別知識直接編碼為分類規(guī)則，正確率和召回率高，但工作量大；近期研究最多的是另一種一機器學習，根據(jù)訓練樣本集建立分類器，方法有很多，常見的有概率分類、貝葉斯回歸分析、決策樹分類器、決策規(guī)則分類器、Rocchio分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡分類器、支持向量機（SVM）、分類器融合、Boosting分類器、k最近鄰方法（KNN）等。

研究文本聚類的最初目的是為了提高信息檢索的查全率和查準率，近年來，文本聚類用于自動產(chǎn)生文本的多層次的類，并利用這些新生成的類對新文本進行效率較好的歸類，已經(jīng)提出了大量的文本聚類算法。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維和海量文本時效率不很理想。針對這樣的問題，將聚類分析與計算智能理論，并行計算、云計算等相結(jié)合，設計出高效的并行聚類算法，己經(jīng)成為一個比較流行的研究思路。

在湖南農(nóng)業(yè)知識云數(shù)據(jù)模型中，將能更好反映特征詞相關(guān)性的超圖模型引入，將文檔中提取的特征項表示為圖中節(jié)點，特征詞條之間的關(guān)系構(gòu)成圖中邊，用邊上權(quán)值表示相關(guān)聯(lián)特征項之間共現(xiàn)程度。通過對文本圖模型K最近鄰劃分實現(xiàn)降維降噪的粗粒度數(shù)據(jù)切片；對切片后數(shù)據(jù)反映用戶興趣如地域、時間、訴求等多維度特征的智能聚類，實現(xiàn)細粒度的聚合與分割。

“農(nóng)業(yè)知識聚合云”模型算法建立在基于MapReduce處理的大規(guī)模圖上，得到各種知識塊靜態(tài)和動態(tài)元數(shù)據(jù)。

1.2.3 推薦算法

推薦算法是整個推薦系統(tǒng)中核心部分，大量的論文和著作都關(guān)注了這個方面。目前，基本包括以下幾種：基于內(nèi)容過濾推薦、協(xié)同過濾推薦、基于關(guān)聯(lián)推薦、基于知識推薦、基于效用推薦、基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)推薦、基于聚類推薦、基于社會網(wǎng)絡分析推薦、混合型推薦等。通過對眾多推薦算法進行比較分析，各種算法都有優(yōu)缺點（如表1）：

各種推薦方法都有各自的優(yōu)缺點，在實際問題中采用多種策略進行混合推薦，主要有兩種混合思路：推薦結(jié)果混合和推薦算法混合。目前大部分的推薦算法都是混合推薦算法，主要還是以協(xié)同理論為核心，再配合其他算法的優(yōu)點或交叉學科的理論來改善推薦的質(zhì)量。另外基于社會網(wǎng)絡個性化推薦算法研究是一個趨勢，基于社會網(wǎng)絡的推薦是協(xié)同過濾的延伸，通過考察結(jié)點之間（用戶和用戶之間或產(chǎn)品之間）的相關(guān)性和結(jié)點之間的信任度可以獲得比一般協(xié)同推薦更高推薦效果，如文獻提出將社會網(wǎng)絡關(guān)系結(jié)合到推薦算法中?？v觀國內(nèi)外在推薦算法上的研究，主要集中在基于用戶顯性評分數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾算法上，對基于非顯性評分行為數(shù)據(jù)場景下的研究卻顯得有點不足。目前在擴展性問題上學術(shù)研究不是很具有針對性，主要集中在通過各種交叉學科中的方法來對用戶進行聚類或?qū)π袨閿?shù)據(jù)進行降維、壓縮等縮短推薦的項目集或減少計算量，從而提升算法的性能；有關(guān)基于云平臺上的推薦算法研究目前主要集中于協(xié)同過濾算法MapReduce化。而實際應用中，己出現(xiàn)利用分布式集群解決算法擴展性方法，如Google News的推薦算法就是部署在分布式環(huán)境下，從而滿足海量數(shù)據(jù)下的推薦服務。

根據(jù)農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送實際情況將推薦結(jié)果和推薦算法混合，提出“三層推薦”策略：在豐富的知識塊云元數(shù)據(jù)基礎上，將知識塊屬性和用戶興趣行為基于頻繁模式的知識關(guān)聯(lián)撮合推薦；通過復雜網(wǎng)絡聚類算法識別一個用戶多個社區(qū)興趣，融合“興趣圖”和“社交圖”協(xié)同過濾推薦，突破算法推薦的局限性，讓用戶信任的朋友圈子為其發(fā)現(xiàn)和推薦內(nèi)容，取得社交推薦的時效性和算法推薦的長尾性之間的互補，從而針對每個社區(qū)成員提供精準個性化推薦；根據(jù)基礎設施服務供應商、用戶所在的地理位置以及用戶對服務可用性評價值的相似性等，將大量用戶云終端聚類為一定數(shù)量的社區(qū)，提高云端推送服務的有效性，最終形成通過大眾參與，支持云間變換，集電信網(wǎng)、廣播電視網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)合一的自組織區(qū)域推送，較有效地處理一般推薦算法中存在的稀疏性、冷啟動以及大規(guī)模實時計算的問題。

1.2.4 云計算下個性化數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘采用了多種領(lǐng)域中的思想，包括來自統(tǒng)計學的抽樣、估計、假設檢驗以及人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術(shù)和學習理論。隨著數(shù)據(jù)挖掘的不斷發(fā)展，也采用了包括最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、可視化、信息檢索、云計算、并行計算等技術(shù)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，云計算下的個性化數(shù)據(jù)挖掘的目標，就是通過云計算中心，向用戶提供針對其即時演化需求的數(shù)據(jù)挖掘SaaS（Software as aService，軟件即服務）服務，其基礎問題主要為：對于用戶不同的數(shù)據(jù)挖掘需求以及針對用戶特點進行個性推薦的建模和表征；數(shù)據(jù)挖掘算法適應云計算的并行分布式化；使數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和算法能夠支持云間變換并形成一種面向用戶、即時組合的、變粒度的云服務，其中數(shù)據(jù)挖掘的云服務化是研究的難點。

（1）云計算下個性推薦的建模和表征

云下的個性推薦建模和表征與傳統(tǒng)上個性化推薦明顯的不同在于海量異構(gòu)大數(shù)據(jù)和用戶間群體涌現(xiàn)的社交網(wǎng)絡，它們本質(zhì)上形成了多個頂點的大規(guī)模圖。云計算可以為大規(guī)模個性化提供技術(shù)支撐，云服務本身也有大規(guī)模個性化定制應用需求，目前研究兩者結(jié)合的文獻還很少，張澤華從計算資源的角度基于復雜系統(tǒng)理論對云計算聯(lián)盟體系結(jié)構(gòu)進行建模，并基于蟻群優(yōu)化算法和復雜系統(tǒng)理論進行了負載均衡研究；郭昱就有效處理客戶需求信息該如何選擇與分布云計算平臺中的關(guān)鍵節(jié)點問題，提出了基于云計算的大規(guī)模定制客戶需求模型。趙東杰對復雜網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)挖掘與群體智能有效結(jié)合進行了探索研究。農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織推送通過“農(nóng)業(yè)知識聚合云”分解的靜態(tài)、動態(tài)知識元數(shù)據(jù)和“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”形成的興趣圖、社交圖基于用戶行為和知識元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)撮合，通過人工智能和社交圈子幫助用戶發(fā)現(xiàn)內(nèi)容，實現(xiàn)搜索和推薦的無縫結(jié)合，為智能個性化推薦實現(xiàn)“內(nèi)容找人”愿景。

（2）算法并行分布式與高性能計算

對于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，典型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)大致分為三類：基于MapReduce模型的分布式并行處理系統(tǒng)、基于BSP模型的分布式并行處理系統(tǒng)和分布式圖數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘算法現(xiàn)在的發(fā)展趨勢是基于云計算的并行數(shù)據(jù)挖掘，它的同一個算法可以分布在多個節(jié)點上，多個算法之間是并行的，多個資源實行按需分配，而且分布式計算模型采用云計算模式，數(shù)據(jù)用DFS或者HBASE，編程模式采用MapReduce這種方式。Bhaduri等整理了一個十分詳盡的并行數(shù)據(jù)挖掘算法文獻目錄，包含了關(guān)聯(lián)規(guī)則學習、分類、聚類、流數(shù)據(jù)挖掘四大類分布式數(shù)據(jù)挖掘算法，同時還包括分布式系統(tǒng)、隱私保護等相關(guān)的研究工作。

2 基于云計算推薦系統(tǒng)研究的重點、難點與熱點

2.1 云環(huán)境下用戶偏好獲取安全與可信問題

推薦系統(tǒng)中，用戶數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質(zhì)量問題，影響用戶模型的精確度、可用性，導致問題的根本原因在于用戶對隱私和安全的考慮。而云環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全與隱私是用戶非常關(guān)心的問題。既能得到準確用戶信息而提高推薦系統(tǒng)性能，又能有效保護用戶信息同時檢測并能預防推薦攻擊（一些不法的用戶為了提高或降低某些對象的推薦概率，惡意捏造用戶評分數(shù)據(jù)而達到目的）將是未來推薦系統(tǒng)的一個重要研究方向。

2.2 模型過擬合問題

過擬合現(xiàn)象是指系統(tǒng)推薦給用戶的對象與用戶剛剛看過的不是太相似或者太不相關(guān)。過擬合（過學習）的問題本質(zhì)上來自于數(shù)據(jù)的不完備性，這在實際應用中是無法完全避免的。在于興趣偏好獲取方式或隱私等原因使用戶沒有對足夠多類別的對象進行評價。目前解決的主要方法是引入隨機性，使推薦算法收斂到全局最優(yōu)或者逼近全局最優(yōu)，關(guān)于既要保證推薦的多樣性，又不能與用戶看過的對象重復或毫不相關(guān)這一問題的研究是推薦系統(tǒng)研究的一個難點和重點。

2.3 稀疏性與冷啟動問題

稀疏性和冷啟動問題困擾推薦系統(tǒng)很長時間了，前者的解決辦法主要過濾和降維。目前針對冷啟動問題提出了一些解決方法，主要分為兩大方面，一是直接利用傳統(tǒng)協(xié)同過濾的評分數(shù)據(jù)結(jié)合特定的方法進行解決，二是新用戶或新項目的內(nèi)容屬性信息與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾評分數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法進行改善冷啟動問題。稀疏性與冷啟動問題一直是推薦系統(tǒng)研究的一個難點和重點。

2.4 數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和算法智能服務化

將數(shù)據(jù)挖掘算法融入針對海量用戶的使用記錄和計算資源間協(xié)作進行優(yōu)化組合，利用這些特性通過大眾參與的交互作用，提高云間服務的智能性、有效性將是大數(shù)據(jù)時代推薦系統(tǒng)研究的一個制高點。將數(shù)據(jù)挖掘任務及其實現(xiàn)算法服務化，通過SaaS方式向云計算中心索取所需的相應的數(shù)據(jù)挖掘，這可能是目前突破數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ密浖褂瞄T檻過高、普通大眾難以觸及、企業(yè)用戶使用成本太大、挖掘算法和結(jié)果難以實時得到評價和相應修改等問題的最有希望的解決方案之一，也是數(shù)據(jù)挖掘走向互聯(lián)網(wǎng)大眾、走向?qū)嵱没闹匾囊徊健?/p>

2.5 大數(shù)據(jù)處理與增量計算問題

目前對大數(shù)據(jù)的研究仍處于一個非常初步的階段，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來巨大挑戰(zhàn)，尤其算法如何快速高效地處理推薦系統(tǒng)海量和稀疏的數(shù)據(jù)成為迫在眉睫的問題。當產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)時，算法的結(jié)果不需要在整個數(shù)據(jù)集上重新進行計算，而只需考慮增量部分，對原有的結(jié)果進行微調(diào)，快速得到準確的新結(jié)果，是增量計算的理想狀態(tài)。但一般而言，隨著信息量的增多，算法的誤差會累積變大，最終每過一段時間還是需要利用全局數(shù)據(jù)重新進行計算。一個特別困難的挑戰(zhàn)是如何設計一種能夠保證其誤差不會累積的算法，也就是說其結(jié)果與利用全部數(shù)據(jù)重新計算的結(jié)果之間的差異不會單調(diào)上升，要達到這種程度，還有很長的路要走。

結(jié)束語：

隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長，搭載在云計算平臺的自組織區(qū)域推送具有它天然的優(yōu)勢：云的海量存儲使得推薦系統(tǒng)能有效獲取訓練數(shù)據(jù)；云的分布式計算能力提供了較高的響應能力；海量用戶的使用記錄和計算資源問大眾參與的交互涌現(xiàn)，最終形成自組織優(yōu)化組合的智能個性化云推送。因此，農(nóng)業(yè)云自組織區(qū)域推送具有重要的研究意義和廣闊的應用前景，對云環(huán)境下其他領(lǐng)域的個性化推送應用具有借鑒意義，但目前存在大量問題需要進行深入細致的研究。

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篇4

李道亮教授向《中國科技財富》介紹，近年來，我國農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展雖然迅速，但仍然存在一些問題。主要表現(xiàn)在，農(nóng)業(yè)信息技術(shù)產(chǎn)品不成熟、服務體系整體的不完善、缺乏相應的激勵和鼓勵政策及產(chǎn)業(yè)體系、農(nóng)業(yè)信息化機制不健全和聯(lián)產(chǎn)承包責任制規(guī)模比較小，組織化程度低等方面。要解決這些問題，李道亮教授認為，應當呼吁對農(nóng)業(yè)信息化的政策支持；國家應當有意識地扶持一兩個龍頭企業(yè)轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)信息化的研究與生產(chǎn)，加快農(nóng)業(yè)信息技術(shù)及產(chǎn)品熟化與轉(zhuǎn)化；調(diào)動三大電信運營商積極對農(nóng)業(yè)信息化的投入；同時還要大力推動農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營。

篇5

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篇6

【關(guān)鍵詞】智能溫室 電氣工程 設計與實現(xiàn)

溫室與電氣自動化技術(shù)相結(jié)合形成智能溫室，既自動化溫室。其以計算機控制為核心，結(jié)合各類電動化技術(shù)分別由遮陽系統(tǒng)控制陽光照射面積和時間，噴滴灌系統(tǒng)控制濕度，風扇系統(tǒng)控制溫室溫度，移動苗床系統(tǒng)控制栽種面積與密度等多種系統(tǒng)組合。

1 智能溫室電氣工程現(xiàn)狀及問題

1.1 智能溫室的現(xiàn)狀

我國處于急速發(fā)展的階段，由于改革開放，我國吸收來自外界很多先進的技術(shù)，促進我國科學技術(shù)的發(fā)展，從而促進我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我國智能溫室電氣工程利用當代傳感器技術(shù)、電子技術(shù)、通訊技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)和采集技術(shù)等多種電氣工程的先進技術(shù)共同構(gòu)建智能溫室的各個系統(tǒng)。智能溫室的電氣工程與農(nóng)業(yè)種植技術(shù)相結(jié)合現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)品連續(xù)生產(chǎn)并且高產(chǎn)量高品質(zhì)的目標。

智能溫室為農(nóng)業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)建良好的生長環(huán)境，避免受到季節(jié)、溫度、濕度等客觀條件限制的同時，也避免多種化學污染。隨著自動化的不斷深化，農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的成本不斷降低，從而整體提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的經(jīng)濟效益;當代技術(shù)的加入，智能溫室通過信息采集系統(tǒng)反應的全面精確的數(shù)據(jù)信息，加深對智能溫室的控制力度和完善其管理體系。

1.2 智能溫室的問題

我國近幾年的智能溫室技術(shù)主要引進國外的先進技術(shù)，由于市場的需求，我國對于智能溫室的功能正在不斷開發(fā)和研究中，不斷完善智能溫室的各項功能。我國目前智能溫室存在以下缺點：一是建立溫室結(jié)構(gòu)標準體系。現(xiàn)今我國智能溫室結(jié)構(gòu)沒有明確的國家標準，普遍遵循企業(yè)自身制定的標準，其結(jié)構(gòu)往往各個不相同，從而導致農(nóng)業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量沒有統(tǒng)一的標準;二是智能溫室監(jiān)控軟件的引用。我國目前沒有比較適合我國環(huán)境的溫室監(jiān)控系統(tǒng)，雖然引進的溫室監(jiān)控軟件、設備成本過高，不符合市場經(jīng)濟的盈利原則，還存在不適合我國溫室環(huán)境和季節(jié)氣候標準的測定。除此之外，大多數(shù)溫室監(jiān)控軟件不具備采集溫室環(huán)境各個因素相互影響之間的信息數(shù)據(jù)，實際上環(huán)境中各個因素之間是相互影響，相互的制約的關(guān)系，彼此之間呈現(xiàn)動態(tài)的變化趨勢，其造就的環(huán)境因素作用于溫室中的農(nóng)產(chǎn)品，鼓勵人們積極開發(fā)研究智能溫室的各個功效。

2 智能溫室控制系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

智能溫室系統(tǒng)的控制系統(tǒng)主要分為氣候和營養(yǎng)液監(jiān)控系統(tǒng)兩部分組成。氣候監(jiān)控系統(tǒng)主要是對農(nóng)作物所處的外界環(huán)境進行監(jiān)控，例如溫室中的濕度、溫度、CO2含量、光照、風速等多種環(huán)境中會影響農(nóng)作物生長的外界因素進行全面的監(jiān)控，形成動態(tài)的數(shù)據(jù)圖，隨時將環(huán)境控制在對農(nóng)作物生長最有利的狀態(tài);營養(yǎng)液的控制系統(tǒng)主要根據(jù)不同農(nóng)作物所需的奪中國營養(yǎng)元素的含量控制，為農(nóng)作物創(chuàng)建良好的生長環(huán)境，確保農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和品質(zhì)?？刂葡到y(tǒng)的構(gòu)件由五部分組成：

2.1 上位機的設計與實現(xiàn)

上機位是以計算機為核心創(chuàng)建完善的監(jiān)控系統(tǒng)，在計算機屏幕上呈現(xiàn)相關(guān)的時間以及對應的測量值和其動態(tài)曲線圖，還要設計報警系統(tǒng)以及各個環(huán)結(jié)構(gòu)件的運行狀態(tài)，使其管理者隨時了解溫室中相關(guān)數(shù)據(jù)信息，保持溫室的最佳狀態(tài)。對于溫室中出現(xiàn)的故障、關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息、報警系統(tǒng)所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息，要定時對其進行儲存，并且將其打印成紙質(zhì)的形式，對其進行存檔，防止由于外界因素丟失數(shù)據(jù)，加強溫室的控制力度和便于檢修人員對數(shù)據(jù)信息的調(diào)用。設定操作人員的權(quán)限，允許其根據(jù)農(nóng)作的不同設定相關(guān)參數(shù)，并且有權(quán)在出現(xiàn)故障時強制停止。

2.2 下位機系統(tǒng)

下位機是接受上位機中所顯示的數(shù)據(jù)信息，并且對其數(shù)據(jù)信息進行分析處理。下位機相對于上位機是一個相對獨立的個體，其操作人員同樣可以對溫室中的相關(guān)數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和調(diào)整。下位機通過多種精密科學數(shù)據(jù)的處理，并且通過傳輸機構(gòu)將分析結(jié)果傳輸給上位機，通過復雜程序的設定，對下位機下達相關(guān)指令，下位機嚴格按照指令行運行，實現(xiàn)溫室中全面的監(jiān)控系統(tǒng)。

2.3 通信通道的設計

通訊通道的設計是以穩(wěn)定、便捷為主旨，確保各項功能的有效實施和對溫室的控制力度。系統(tǒng)中通信通道采取RS485接口連接，該接口由于雙接口、抗干擾功能和傳輸距離長的優(yōu)勢能夠穩(wěn)定、便捷傳輸。RS232接口其無論是穩(wěn)定性、傳輸距離還是快捷方式都不及RS485，這類非平衡的傳輸方式適用于PC機之間的鏈接，因此上位機和下位機之間的通訊方式根據(jù)其通信的方式特點選擇不同的通信方式，并且實現(xiàn)兩種通信方式之間的相互轉(zhuǎn)換，保證信息之間的穩(wěn)定、便捷的傳輸效率。

2.4 信號采集電路的設計

信號采集電路是根據(jù)各種傳感器對于溫室環(huán)境的測量和敏感度所獲取的信息數(shù)據(jù)傳輸給上位機并對溫室實施綜合性的監(jiān)控功能，既實現(xiàn)對于溫室環(huán)境和營養(yǎng)液的監(jiān)控功能。為了保證數(shù)據(jù)信息的精確性和高效性，傳感器靈敏程度至關(guān)重要，同時其采集電路也要具有很強的抗干擾性和簡約的特點，既選擇數(shù)字型傳感器則符合以上要求，經(jīng)常被使用，同時為了保證各個數(shù)據(jù)信息之間不相互影響，從而設定為并聯(lián)電路和各種信息的模擬轉(zhuǎn)換器，保證數(shù)據(jù)信息的順利傳輸。

2.5 執(zhí)行部分的設計

智能溫室的電器工程是通過天窗和遮陽簾開、關(guān)和角度，的電機來控制溫室中農(nóng)作物的光照面積和程度;通風電機控制其通風狀況;加熱設備控制溫室的溫度;噴淋設備控制溫室內(nèi)的濕度;CO2開放閥控制室內(nèi)CO2的含量;營養(yǎng)液的施放閥和營養(yǎng)液的配方保證營養(yǎng)液的平衡等各項執(zhí)行部分為農(nóng)作物創(chuàng)建良好的生長環(huán)境，從而提升農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。

3 結(jié)束語

綜上所述，智能溫室是提升農(nóng)業(yè)事業(yè)的有效手段，其打破季節(jié)、時間和環(huán)境各項的客觀因素，為農(nóng)作物創(chuàng)建最佳的生長環(huán)境。智能溫室是由各類電氣工程實現(xiàn)對室內(nèi)的溫度、濕度、光照、二氧化碳含量和營養(yǎng)液的釋放量和成分配置等功能。其技術(shù)的不斷完善推動農(nóng)業(yè)事業(yè)的不斷進步。

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篇7

2甘肅省農(nóng)業(yè)信息化評價指標體系的建立

信息化指標體系是信息化水平測算與評價的重要依據(jù)。使用信息化指標體系，可以定量衡量甘肅省信息化水平，為制定信息經(jīng)濟和社會發(fā)展計劃提供科學、量化依據(jù)。按照農(nóng)業(yè)信息化理論和研究方法，確定描述農(nóng)業(yè)信息化環(huán)境、信息網(wǎng)絡硬件建設、農(nóng)業(yè)信息技術(shù)應用、農(nóng)業(yè)信息資源及農(nóng)業(yè)信息人力資源等5個指標，對一級指標、二級指標進行評測，建立甘肅省農(nóng)業(yè)信息化評價指標體系（見表1），同時，為保證所得數(shù)據(jù)的準確性，以指標體系當中的農(nóng)業(yè)信息化貢獻率為例，利用數(shù)學模型對所得數(shù)據(jù)進行分析優(yōu)化。

3數(shù)據(jù)來源與研究方法

3.1數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)模型建立是以甘肅省農(nóng)業(yè)信息化評價指標中基準層1中的第一項農(nóng)業(yè)信息化貢獻率為例，選取2003-2011年甘肅省農(nóng)業(yè)信息化對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出貢獻率作為實驗數(shù)據(jù)，統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源為《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》、《甘肅發(fā)展年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計資料。3.2研究方法通過MATLAB運算，利用基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機回歸（leastsquaressupportvectorre-gression,下稱LSSVR）算法對甘肅省農(nóng)業(yè)信息化貢獻率的進行研究，以期提高農(nóng)業(yè)信息化投入對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻的評價精度。3.2.1LSSVR算法LSSVR算法的基本思想，是選擇一非線性映射：Z=φ（x），將n維輸入i維輸出樣本向量從原空間映射到高維線性特征空間F構(gòu)造最優(yōu)線性回歸函數(shù)[2,9-11]：y（x）＝w·φ（x）＋b（1）式中，w為線性回歸系數(shù)，b為偏移量，φ（·）為非線性映射函數(shù)。為了獲取最小二乘支持向量回歸機系數(shù)w和b，將以下函數(shù)最小化：（2）其中，R（w）為結(jié)構(gòu)風險，εi為容許誤差，τ為正則化因子，用于控制對超出誤差樣本的懲罰程度。引入拉格朗日乘子αi解決上述優(yōu)化問題：其中，αi為拉格朗日乘子，αi≥0。根據(jù)優(yōu)化條件：，，，，分別將（3）式對w、b、εi、αi進行偏導，并消除w、εi，得到線性方程組：（4）采用徑向基核函數(shù)，，σ＞0。所獲得的最小二乘支持向量回歸機回歸函數(shù)為：（5）3.2.2粒子群優(yōu)化LSSVR參數(shù)最小二乘支持向量回歸機訓練參數(shù)的選取對預測結(jié)果有較大影響。對此，筆者采用混合智能算法，用粒子群優(yōu)化算法選取最小二乘支持向量回歸機訓練參數(shù)。粒子群算法是基于群體智能隨機優(yōu)化算法，采用“群體”和“個體”的概念，通過群體間粒子間的合作與競爭產(chǎn)生群體智能指導優(yōu)化搜索[11]。其基本原理為隨機初始化一群粒子，將其中第i個粒子定義為：Xi＝（xi1，xi2，…，xim），將粒子i的當前飛行速度定義為：Vi＝（vi1，vi2，…，vim），粒子i所經(jīng)歷的最好位置Pi＝（pi1，pi2，…，pim）。然后，通過迭代尋找最優(yōu)解。在每一次迭代中，粒子通過個體極值和全局極值來更新自己?；玖Ｗ尤簝?yōu)化算法的進化方程可描述為：vij（t＋1）＝w·vij（t）＋c1·r1·（pij（t）－Xij（t））＋c2·r2·（pgj（t）－Xij（t））（6）Xij（t＋1）＝Xij（t）＋vij（t＋1）（7）（6）式中，w為慣性權(quán)值，r1、r2為0與1之間均勻分布的隨機數(shù)，c1、c2為加速因子，t為進化迭代數(shù)，pij（t）為個體極值，pgj（t）為全局極值。定義的適應度函數(shù)（F）為：（8）（8）式中，yi為實際值，為預測值，M為訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量。3.2.3PSO優(yōu)化的LSSVR算法（PSO-LSSVR）采用最小二乘支持向量機進行回歸建模時，核函數(shù)參數(shù)、正則化因子τ的取值是一個非常關(guān)鍵的問題，τ控制對超出誤差的樣本的懲罰程度(τ>0)，反映了支持向量之間的相關(guān)程度。所以、τ的取值非常關(guān)鍵，取值不當會帶來很大誤差。具體過程略，設計算法實現(xiàn)步驟如下（見圖1）：3.3農(nóng)業(yè)信息化評價分析甘肅省農(nóng)業(yè)信息化投入量基本呈波浪式增長趨勢（見圖2），2011年甘肅省農(nóng)業(yè)信息化投入量為32.5億元（表2），在西北五省中排第2位，但是總投入量占全國的0.15%，低于全國平均值的一半。PSO-LSSVR模型評估優(yōu)化農(nóng)業(yè)信息化貢獻率結(jié)果見表3。

篇8

 

新形勢下，要建設現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，需要依靠有文化、懂技術(shù)、會經(jīng)營的新型農(nóng)民。必須充分發(fā)揮農(nóng)村的人力資源優(yōu)勢，大幅度增加人力資源開發(fā)投入，全面提高農(nóng)村勞動者素質(zhì)，為推進新農(nóng)村建設提供強大的人力智力支持。循環(huán)農(nóng)業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要內(nèi)容和發(fā)展模式，需要培育具有新理念、掌握新技能的新型農(nóng)民。但目前，我國農(nóng)村勞動力中大部分人基本上屬于體力型和經(jīng)驗型農(nóng)民，不具備現(xiàn)代化大生產(chǎn)所需要的初級技術(shù)能力。農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平不能滿足加快農(nóng)業(yè)科技進步的需要，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益不高，如何培養(yǎng)新型農(nóng)民也成為當今社會局解決的問題。我認為要培養(yǎng)新型農(nóng)民應從以下幾個方面入手：

一、政府要加大對農(nóng)村人力資源開發(fā)的投入力度

政府要加大對農(nóng)村人力資源建設的投入，在經(jīng)費上給予大力支持。要增加教育投資力度，鼓勵社會增加教育投入，尤其是鼓勵和宣傳一部分富裕農(nóng)民集資捐助教育。同時政府為農(nóng)民提供入學貸款、為大學生到農(nóng)村創(chuàng)業(yè)提供融資、信貸等優(yōu)惠。農(nóng)民要提高認識、轉(zhuǎn)變觀念、參與循環(huán)農(nóng)業(yè)發(fā)展，需要的是信息和充分的供給。政府需對現(xiàn)有農(nóng)業(yè)信息傳播體系進行集成整合，完善循環(huán)農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)絡建設，提高網(wǎng)站質(zhì)量，擴充循環(huán)農(nóng)業(yè)信息量，讓農(nóng)民與時俱進；要加強信息標準化建設，構(gòu)建智能化農(nóng)村社區(qū)信息平臺，促進循環(huán)農(nóng)業(yè)信息資源共享和開發(fā)利用，全面、高效、快捷的為農(nóng)民提供信息咨詢服務；促進農(nóng)村信息化進程，加快信息進村入戶，把政府上網(wǎng)工程的重點放在村組兩級，不斷提高農(nóng)村基層適應市場，把握農(nóng)業(yè)、科技發(fā)展前沿動態(tài)的能力，增強其參與農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展的積極性和自覺性。

二、從根本上轉(zhuǎn)變農(nóng)民的思想觀念

首先觀念更新是發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的重要前提。農(nóng)民的思想意識和價值觀直接影響著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。要轉(zhuǎn)變農(nóng)民傳統(tǒng)、保守的思想觀念農(nóng)業(yè)論文農(nóng)業(yè)論文，樹立循環(huán)農(nóng)業(yè)發(fā)展理念，增強廣大農(nóng)民群眾實施循環(huán)農(nóng)業(yè)的積極性和自覺性，為循環(huán)農(nóng)業(yè)的實施建立強大的社會基礎。因此，在農(nóng)村教育、宣傳中，要將轉(zhuǎn)變其思想觀念放在首位，應適時引導他們拋棄傳統(tǒng)的小農(nóng)意識，走出安于現(xiàn)狀、不思進取的誤區(qū)，自覺融入發(fā)展市場經(jīng)濟和建設現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的大潮，使之感到知識經(jīng)濟時代已經(jīng)到來，生產(chǎn)勞動不再是單純的體力消耗，而是“技能加體能”、知識加勤勞”的復合型支出。其次發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，需要農(nóng)業(yè)勞動者不斷學習新知識、掌握新技能。農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟是知識經(jīng)濟，農(nóng)民群眾要樹立“知識致富”的理念。21世紀，知識就是經(jīng)濟，誰擁有了知識，誰就擁有了財富。沒有知識的土地是貧瘠的，農(nóng)業(yè)人力資源開發(fā)，就是要讓農(nóng)民掌握知識，運用知識，耕耘土地，創(chuàng)造財富。開發(fā)農(nóng)民的潛能，在生產(chǎn)中，變“體力勞動為主”為“腦力勞動為主”，運用各種工具輔助勞動，運用各種知識指導勞動，知識致富。第三，直接面向農(nóng)民群眾的基層領(lǐng)導干部在轉(zhuǎn)變農(nóng)民思想觀念上具有表率作用核心期刊目錄龍源期刊。在農(nóng)村現(xiàn)實生活中，一旦正確的政策路線確定后，干部隊伍便起著關(guān)鍵性作用。他們直接影響著政策路線的正確實施。因此，轉(zhuǎn)變落后的思想觀念，首先是要轉(zhuǎn)變農(nóng)村干部的思想觀念。各級干部要以科學發(fā)展觀為指導，辯證地認識經(jīng)濟增長與環(huán)境保護的關(guān)系，轉(zhuǎn)變把增長簡單等同于發(fā)展的觀念。在發(fā)展道路上，要徹底改變片面追求GDP增長而忽視資源和環(huán)境問題的傾向，樹立資源意識和環(huán)保意識。要深刻認識發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟對于落實科學發(fā)展觀、實現(xiàn)經(jīng)濟和社會可持續(xù)發(fā)展、全面建設小康社會的重要性、必要性和緊迫性，牢固樹立農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展觀念。

三 加強農(nóng)民循環(huán)農(nóng)業(yè)基礎知識和科技知識的教育與培訓

循環(huán)農(nóng)業(yè)的實施，需要更多的農(nóng)業(yè)高新技術(shù)和現(xiàn)代管理技術(shù)，而這些技術(shù)又需要有較多文化和科技知識的農(nóng)民才能掌握。因此，有必要建立一個以基礎教育為依托，以農(nóng)村職業(yè)教育為主體，以科技普及、培訓和推廣為重點的農(nóng)村教育體系，造就一批有知識、懂技術(shù)、會管理的新型農(nóng)民，提高農(nóng)村勞動力的整體素質(zhì)。在當前農(nóng)村正規(guī)教育資源有限的情況下，應大力發(fā)展農(nóng)業(yè)短期培訓和科技普及教育，加速農(nóng)民知識化進程。要改革農(nóng)村基礎教育模式，在義務教育中加大循環(huán)農(nóng)業(yè)基礎知識和科技知識內(nèi)容比重，同時制定優(yōu)惠政策，鼓勵農(nóng)業(yè)專業(yè)畢業(yè)生，退休科技工作者到農(nóng)村創(chuàng)辦職業(yè)技術(shù)教育或科技進修學校，傳播循環(huán)農(nóng)業(yè)的科技知識和經(jīng)營管理知識。

四 發(fā)展農(nóng)民合作組織，為循環(huán)農(nóng)業(yè)提供組織保障

在社會主義市場經(jīng)濟條件下發(fā)展農(nóng)業(yè)，客觀上要求農(nóng)民再次走上合作制的道路，即農(nóng)民在經(jīng)營上自己組織起來，按照生產(chǎn)的需要組織不同形式、不同

摘要在“民辦、民管、民受益”的基本原則下，搞好辦點示范農(nóng)業(yè)論文農(nóng)業(yè)論文，同時，建立上下工作指導機構(gòu)，搞好示范推廣、培訓等工作。

五 有組織地轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力

大量的剩余勞動力滯留于土地上將會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，無助于人力資本存量的提高，也會造成諸多社會不安定因素。有組織地精農(nóng)村剩余勞動力向城市轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展將產(chǎn)生深遠而積極的意義，也將為農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展創(chuàng)作有力的條件。其一，農(nóng)村勞動力進城務工將增加他們的收入，隨著收入的增加，農(nóng)民工將有更多的資金投資于教育、健康，人力資本存量會有較大提高。其二，農(nóng)村勞動力在城市務工期間，用人單位將給予他們一定的培訓機會。在工作的過程中，通過干中學，農(nóng)民工也將進一步提高職業(yè)技能和專業(yè)知識。其三，農(nóng)村勞動力在城市工作生活過程中，會接受更多有價值的信息，這將有助于改變存留于部分農(nóng)民身上的封閉意識和小富即安的保守思想，使農(nóng)村勞動力更具進取精神、開拓意識。隨著思想觀念的轉(zhuǎn)變、文化知識和職業(yè)技能的積累、生產(chǎn)資金的增加，農(nóng)民采用先進技術(shù)和新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的主動性和能力也得到了提高，增強了農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展動力。為了促進農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移，目前最迫切的工作是改變傳統(tǒng)的城鄉(xiāng)分割戶籍制度，消除各項對農(nóng)村勞動力務工的歧視性規(guī)定，加強農(nóng)民工崗前培訓，建立信息完備的勞動力市場，引導農(nóng)民工有序、有組織地轉(zhuǎn)移。

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【中圖分類號】G642 【文獻標識碼】A 【文章編號】1006－9682（2012）06－0063－02

一、引 言

物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IOT）又稱傳感網(wǎng)，指的是將無處不在的末端設備和設施，包括具備“內(nèi)在智能”的傳感器、移動終端、工業(yè)系統(tǒng)、樓控系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)和“外在使能”的各種資產(chǎn)、攜帶智能終端的個人與車輛等，通過各種無線或有線的通訊網(wǎng)絡實現(xiàn)互聯(lián)互通，從而提供安全可控乃至個性化的實時監(jiān)控、定位溯源、報警聯(lián)動、遠程控制、安全防范等管理和服務功能，實現(xiàn)任何智能物體間的“管、控、營”一體化。物聯(lián)網(wǎng)是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)和移動通信之后的又一次信息產(chǎn)業(yè)的革命性發(fā)展。目前物聯(lián)網(wǎng)被正式列為國家重點發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)具有產(chǎn)業(yè)鏈長、涉及多個產(chǎn)業(yè)群的特點，其應用范圍幾乎覆蓋了各行各業(yè)。并且隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將催生新的產(chǎn)業(yè)，形成新的經(jīng)濟增長點，其發(fā)展前景十分可觀。鑒于此，2010年8月，教育部審批通過了35所高校獲批開設物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)專業(yè)，新設專業(yè)將自2011年開始招生。在2011年，又有27所高校設置的“物聯(lián)網(wǎng)”專業(yè)通過了教育部的審批。

二、教學實踐與教學方法的初步探索

筆者所在的大學還未申報物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)，但與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相關(guān)的支撐專業(yè)門類比較齊全，如信息與通信工程、電子科學技術(shù)、計算機科學與技術(shù)、控制工程及測控技術(shù)及儀器等專業(yè)?；诖耍P者在2011年連續(xù)兩個學期開設了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)導論的公選課，學生選課非常踴躍，170人的選課規(guī)模每次都爆滿，從這可以看出當前本科生對物聯(lián)網(wǎng)等新生技術(shù)具有非常強的學習欲望。針對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的特點，在現(xiàn)有教學技術(shù)的基礎上，對教學方案進行了初步探索。

1．合理選擇教材

筆者結(jié)合選課學生的特點：不僅有理工科學生，還有社會科學類學生，選擇了周洪波博士所編寫的《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、應用、標準和商業(yè)模式》一書。此書以通俗易懂的方式，指導學生了解物聯(lián)網(wǎng)世界，且不需要較強的專業(yè)背景，適應不同專業(yè)的學生。

2．嚴格修訂教學大綱，合理安排教學內(nèi)容。

教學大綱不僅是進行教學內(nèi)容及進度的依據(jù)，也是考試考查的依據(jù)，更是教學質(zhì)量評估的依據(jù)。一個好的教學大綱，非常有利于教學質(zhì)量的提高。在教學內(nèi)容上，首先講述物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與機遇，讓同學們明白物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)無論是在經(jīng)濟、生活以及國家戰(zhàn)略上都有非常重要的前景。讓同學們掌握互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及它們的區(qū)別與聯(lián)系，并了解基于四大技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)支柱產(chǎn)業(yè)群，分別為RFID從業(yè)人員、傳感網(wǎng)從業(yè)人員、M2M人群以及工業(yè)信息化人群；其次，著重講述物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈，即Device、Connect以及Manage（DCM）三層系統(tǒng)，或者也可稱之為感知層、網(wǎng)絡層和應用層。讓學生了解物聯(lián)網(wǎng)的通訊與連接，包括短距離無線通訊技術(shù)、長距離無線通訊技術(shù)、短距離有線通訊技術(shù)和長距離有線通訊技術(shù)。在物聯(lián)網(wǎng)應用方面，通過物聯(lián)網(wǎng)在城市市政管理、農(nóng)業(yè)園林、醫(yī)療保健、智能樓宇和交通運輸?shù)确矫婧屯瑢W們進行交流和探討。并通過介紹各種傳感器的原理與技術(shù)，讓同學們對整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有更進一步的了解。

3．教學方法和教學互動

物聯(lián)網(wǎng)是個實用性很強、發(fā)展前景很廣的技術(shù)。將來物聯(lián)網(wǎng)會發(fā)展到什么程度，對人類的科技和生活會產(chǎn)生什么影響，都是一個未知數(shù)。因而在教學過程中，筆者非常注意和學生互動，讓同學們發(fā)揮自己的想象力，盡量去描繪50年，甚至100年后因物聯(lián)網(wǎng)的存在，人們的生活所發(fā)生的翻天覆地的變化。在上課過程中，筆者既有講述的環(huán)節(jié)，有和學生互動的環(huán)節(jié)，更有讓學生分組討論的環(huán)節(jié)。筆者希望此課程是個開放的課程，學生不僅能學到知識，更能發(fā)揮自己的主觀能動性。同時，通過運用多媒體等途徑來呈現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)所存在的問題和發(fā)展前景，請同學們利用已有知識，并發(fā)揮自己的想象嘗試提出解決方案，設置懸念，然后抓住重點、熱點作深入分析，最后上升為理論知識。從而使課程生動形象，對錯分明，環(huán)環(huán)相扣，印象深刻，氣氛活躍。當然，這種講課方式有一個前提，那就是建立在師生間平等、相互理解的基礎上。這種授課方式，就是師生間的相互溝通，實現(xiàn)這種溝通，理解是基礎，也即心靈交融，才能實現(xiàn)交往、溝通。

4．考核方式

為了適應物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應用型人才培養(yǎng)目標的要求，筆者在考核方式上突出強調(diào)學生對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基本概念掌握和發(fā)展前景設想，同時考查學生的論文寫作能力，從而實現(xiàn)對學習過程的督促與考核，客觀完整地評價學生的學習效果。在考核的評價標準上學生的成績由學生上課過程中的討論報告、出勤率和最終課程論文三個部分組成。其中討論報告占20%，出勤率占20%，最終課程論文占60%。這種考核方式既能讓學生進一步了解物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，又能發(fā)揮學生的想象力和主動性，并能讓學生初步掌握科技論文的寫作格式和寫作方法。

三、結(jié)束語

物聯(lián)網(wǎng)是一個新興的產(chǎn)業(yè)和技術(shù)，筆者依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的特點，結(jié)合我校應用型人才的培養(yǎng)目標，從物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)設置的現(xiàn)狀、教學內(nèi)容、教學方法和考核方式等方面進行了初步的探討。經(jīng)過幾個學期的教學探索，摸清了教學規(guī)律，優(yōu)化了教學過程，改進了教學方法，使學生具有合理的知識結(jié)構(gòu)，理論與實踐相結(jié)合，從而具有解決實際問題的能力、開放的思維和協(xié)作能力，能夠暢想未來，把握經(jīng)濟、社會和科學發(fā)展的大趨勢，以適應社會經(jīng)濟和本科生教育信息化發(fā)展的需要，成為能夠適應21世紀新挑戰(zhàn)的復合型高端人才。

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