摘要：本文给出存在集团检验误差时的集团抽样检验接受概率计算公式,该公式可用于设计抽样方案、分析集团检验错误对抽样方案的影响.采用计算机模拟抽样检验的方法对给出的公式加以验证,证明了该所给公式的正确性.同时通过对集团检验错误存在与否的抽样检验特征(OC)曲线的比较,指出:以往的集团抽样检验方案设计,都是在假设无检验误差前提下设计的,在抽样检验中,若存在检验错误,会严重影响抽样检验的接收概率,使抽样检验结果不能客观地反映检验批的质量.

摘要：本文简要论述了农业专家系统的研究现状、计算机多媒体技术在桑树病虫害防治中的应用,提出了系统的设计思路,并讨论了多媒体桑树病虫害防治专家系统的应用前景。

摘要：从江苏省养蚕、制种生产环境调控和物联网技术应用的现状出发,针对现有农业模式的弊端以及农业物联网控制环节的滞后性,设计一种基于深度学习的物联网蚕室环境管理系统。利用神经网络结合CNN深度学习算法对数据样本不断学习训练,除了实现远程智能控制、信息共享外,最重要的是不仅实现了对蚕桑环境因子的进一步精确整定,还提高了整个系统的快速响应能力以及鲁棒性。

摘要：为了保证蚕种质量 ,提出了家蚕微粒子病母蛾抽样检查的五次抽样方案。理论计算、计算机模拟和实际检验的结果证明 ,通过适当的设计 ,可以找到与现行二次抽样方案抽样特征曲线相近的五次抽样方案 ,即具有相近的生产方风险和使用方风险 ,而使平均镜检次数明显减少。五次抽样方案的操作步骤相对繁琐 。

摘要：养蚕面临环境控制复杂、劳动力紧张、技术管理粗放等问题,特别是养蚕环境和技术监控方式,不能满足规模化、省力化现代蚕业的发展需求。开发一种基于物联网和深度学习的养蚕智能监控系统,通过物联网实时记录、监控养蚕环境因子和养蚕进程状态,利用卷积神经网络算法不断学习、训练得到预测模型,该模型可结合养蚕实际,准确理解养蚕操作对象和具体场景,实时调节环境因子、输出养蚕技术方案,可以达到高效、精准养蚕的目的。