农业消息网络名词解释是什么 (农业网络信息)

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• 主效应模型名词解释
• 生物系统建模 名词解释

农业消息网络名词解释是什么

农业消息系统温习资料一、名词解释1.消息技术:是指失掉、处置、传递、存储、经常使用消息的技术，是能够裁减人们的消息配置的技术。

2.消息采集技术:消息采集技术指能有效地裁减人类觉得器官的感知域、灵敏度、分辨力和作用范围的技术，包括传感、测量、识别和遥感遥测技术等，但目前宽泛经常使用的关键是传感技术、遥测技术、遥感技术和环球卫星定位技术等。

3.消息传递技术:消息传递技术也称通讯技术，是传导神经网络配置的加长，包括数字程控替换技术，综合业务数字通讯网、光纤通讯、数字移动通讯、卫星通讯、消息高速公路等，用于迅速、准确、有效地传递消息。

4.消息处置技术:消息处置技术就是运行计算机配件、软件及数字传输网，对消息启动文字、图形、特色识别，消息与替换码之间的转换，消息的整顿、加工、生成，以及应用数据库、常识库成功消息存储和积攒的技术。

5.消息控制技术:消息控制技术的配置是依据输入的指令消息（决策消息）对外部事物的静止形态和方式实施干预，是效应器官配置的裁减加长。

关键包括浮现技术、人机接口技术、遥控技术、智能控制技术、机器人技术等。

数字地球：是以地球为对象，以天文坐标为依据，以计算机技术，多媒体技术和大规模存储技术为基础，以宽带网络为纽带，由海量地球消息组成的多分辨、多尺度、多时空，并能用多维空间形容的虚构地球。

物联网：指经过射频识别、红外感应、环球定位系统、激光扫描器等消息传感设备，按商定的协定，把任何东西与互联网衔接起来，启动消息替换的通讯，以成功智能化识别、定位、跟踪、监控和治理的一种网络。

数字农业：用数字化消息技术，对农业所触及的对象和环节启动数字化表白、设计、控制和治理，是数字地球的通常与常识在农业上的拓展和粗浅。

6.农业消息技术：指应用消息技术对农业消费、运营治理、策略决策环节中的人造、经济和社会消息启动采集、存贮、传递、处置和剖析，为农业钻研者、消费者、运营者和治理者提供资料查问、技术咨询、辅佐决策和智能调控等多项服务的技术的总称。

7.农田气象：农田气象普通指距农田低空几米内的空间气象，是各种生物、植物和微 生物赖以生活的空间气象。

8.设备农业：设备农业是指在驳回各种资料建成的、具备肯定的温度和其它环境因子调控设备的半敞开式空间里启动农业消费的方法，分为设备栽培和设备养殖两大类。

遥感：在远离被测物体或现象的位置上，经常使用肯定的仪器设备接纳，记载物体或现象反射或发射的电磁波消息，经过对消息的传输、加工、处置及解释，对物体及现象的性质及其变动启动探测和识别的通常和技术。

9.遥感技术：遥感技术是一种失掉地球表层各类地物消息、测量与判定指标地物性质或个性的综合性探测技术，已宽泛运行于资源与环境考查与监测、军事运行、市区布局等多个畛域。

10.遥感图像处置：是在计算机系统允许下对遥感图像加工的各种技术方法的统称。

11.高光谱遥感：是指将遥感成像技术和光谱剖析技术联合，应用几百乃至上千个小于10nm电磁波波段从地表指标物体失掉延续光谱曲线，从而构成图像和光谱合一的高精度遥感方法。

12.天文消息系统：是以天文空间数据库为基础，在计算机软配件的允许下，运用系统工程和消息迷信的通常，成功空间数据的采集、治理、处置、剖析、建模和显示等配置，以提供治理、决策等所需消息的技术系统。

13.天文消息：是以天文空间数据库为基础，在计算机软配件的允许下，运用系统工程和消息迷信的通常，成功空间数据的采集、治理、处置、剖析、建模和显示等配置，以提供治理、决策等所需消息的技术系统。

14.天文数据：是指表征天文圈或天文环境固有要素或物质的数量、品质、散布特色、咨询和法令的数字、文字、图像和图形等的总称，是各种天文特色和现象间相关的符号化示意15.数字地图：是指与传统的地图相区别的、在GIS 中以数据库方式保管的天文消息。

模型：指驳回简化、形象和类比的示意方法，以文字、图形、图像、符号、实物和数学公式的方式来形容主观环球钻研对象的系统形态和运转环节的一种钻研方法。

计算机模拟模型：指经过结构一个繁难但能反映物理环球中实在对象的数学形象形容模型，驳回计算机模拟被钻研对象的出现、开展环节，为了解现象、提醒机制、发现法令、预测未来提供有效的工具。

16.作物成长模型：其全称为作物成长模拟模型（Crop Growth Simulation Model），简称为 作物模型（Crop Model），是指能定量地和灵活地形容作物成长、发育和产量构成的环节及其对环境反响的计算机模拟程序。

17.虚构事实：是应用三维图形生成技术、多传感交互技术以及高分辨显示技术，以仿真的方式生成三维真切的虚构环境，经常使用者戴上不凡的头盔、数据手套等传感设备，或应用键盘、鼠标等输入设备，便可以进入虚构空间，成为虚构环境的一员，启动实时交互，感知和操作虚构环球中的各种对象，从而取得身临其境的感触和体会。

18.虚构农业：是以农业畛域钻研对象(农作物、畜、禽、鱼、农产品市场、资源高效应用等)为外围，驳回先进消息技术手腕，成功以计算机为平台的钻研对象与环境因子交互作用，以种类改良、环境变革、环境顺应、增产等为目的技术系统，其成绩应接受通常的测验。

19.人工智能：是指钻研人类智能优惠的法令，应用计算机结构一团体工系统来模拟人类思索疑问，使计算机具备人类智能行为，以成功人类脑力休息智能化的技术。

20.专家系统：就是一种在相关畛域中具备与人类专家等同处置疑问才干的智能程序系统，能够应用人类专家的常识和处置疑问的方法来处置该畛域的复杂疑问。

21.准确农业：是指精细、准确的农业。

22.农业机器人：农业机器人是一种以农产品为操作对象、兼有人类部分消息感知和四肢执行配置、可重复编程的柔性智能化或半智能化设备。

能够部分模拟人类智能的农业机器人则成为智能型农业机器人。

二、填空题四大导航系统包括美国环球定位系统、俄罗斯格洛纳斯系统、欧洲伽利略系统、中国北斗系统。

卫星发射基地甘肃酒泉、山西太原、四川西昌、海南文昌。

消息技术类容包括消息采集技术、消息传递技术、消息处置技术、消息控制技术，区分对应人体的觉得器官、传导神经网络、思想器官和效应器官。

1.消息技术是指以微电子技术、计算机技术和通讯技术为关键手腕开发和应用消息资源的高技术群。

2.现代传感技术包括传感器技术、雷达技术、遥测技术和传感器技术。

3.数字地球概念是美国前副总统戈尔提进去的。

4.农业消息技术包括农业数据库与治理消息系统、天文消息系统、农业遥感监测、环球定位系统、农业决策允许系统、农业专家系统、作物模拟模型、农业消息网络、农业智能控制技术等。

5.罕用传感器有热敏传感器、光敏传感器、湿敏传感器、压力传感器、位移传感器、电化学传感器和生物传感器等。

6.数据治理技术教训了人工治理、文件系统和数据库系统三个阶段。

7.两实体间的咨询可分为一对一咨询、一对多咨询、多对多咨询。

8.罕用的数据模型有档次模型、网状模型和相关模型。

9.按遥感平台高度可将遥感技术分为低空遥感、航空遥感和航天遥感。

10.农业灾祸监测包括水灾遥感监测、水患遥感监测和火灾遥感监测。

11.虚构农业关键包括虚构植物、虚构生物、虚构细胞、虚构仪器、虚构农田、虚构农场等。

三、简答题1.什么是狭义数字农业？答：狭义的“数字农业”，即农业消息化，是指运用数字地球技术成功农业要素(生物要素、 环境要素、技术要素、社会经济要素等)和农业环节(消费、治理、储运、流通等)的数字化、 网络化、智能化以及智能化，构成数字驱动的农业消费治理体系。

它是对农业各个子系统(种 植业、养殖业、水产业、林业)的各种环节(生物、环境、经济)片面成功数字化的农业。

要 求在农业的各个部门(消费、科研、教育、行政、加工、流通、服务等)片面的成功数字化与 网络化治理。

2.什么是狭义数字农业？答：狭义的“数字农业”，即准确农业或精细农业，是指将遥感、天文消息系统、环球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、智能化技术等高新技术与天文学、农学、生态学、 植物生理学、土壤学等基础学科无机地联合起来，在农业消费环节中对农作物、土壤从微观 到微观的启动实时监测，以成功对农作物成长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环 境启动活期消息失掉，生成灵活空间消息系统，对农业消费中的现象、环节启动模拟，到达 正当应用农业资源，降落消费老本，改善生态环境，提高农作物产品和品质的目的高新技术 系统。

3.数字农业有哪些关键内容？答：数字农业技术的内容关键包括农业要素(生物要素、环境要素、技术要素、社会经济要 素)的数字消息化、农业环节的数字消息化(数字化实施，数字化设计)，农业治理的数字信 息化。

其实质是把消息技术作为开展农业消费劲的关键要素，将工业可控消费和计算机辅佐 设计的思想引入农业，经过计算机、空间消息技术、网络通讯、电子工程技术与农业机械的 融合，成功对农业的消费、农产品加工、储运、流通与市场配送、消息服务以及农业资源环 境等整个畛域启动数字化设计、可视化表白和智能化控制，使农业依照人类的需求指标开展。

4.数字农业的实质和外围是什么？答：其实质是把消息技术作为开展农业消费劲的关键要素，将工业可控消费和计算机辅佐 设计的思想引入农业，经过计算机、空间消息技术、网络通讯、电子工程技术与农业机械的 融合，成功对农业的消费、农产品加工、储运、流通与市场配送、消息服务以及农业资源环 境等整个畛域启动数字化设计、可视化表白和智能化控制，使农业依照人类的需求指标开展。

数字农业的外围，一是数字化一致处置农业疑问，二是最大限制地开发农业消息资源， 三是农业消息的集成与共享。

5.数据采集治理系统包括哪些基本配置？答：数据采集治理系统具备如下基本配置：（1）时钟配置。

时钟是系统智能运转的中枢， 系统定时采集、分时操作都按时钟的节奏启动。

（2）消息采集配置。

可为定时采集、实时 采集；单项采集、多项采集。

（3）数据处置配置。

包括数据预处置和数据二次处置，前者 指数字滤波、A/D 转换、标度转换、线性化处置等，后者指数据运算、数据变换、图形处 理等。

（4）数据存储配置。

可以存储实时采集的数据和历史数据。

（5）控制配置。

可以实 现现场环境的调控，成功消费治明智能化。

（6）自诊断配置。

能成功系统超限报警、形态 自检、智能复位等自诊断配置。

（7）消息输入配置。

能繁难地与外界替换消息，如图形显 示、报表打印、硬拷贝等。

目前，数据采集治理系统可分为集中数据采集处置系统、集散 型数据采集治理系统、散布式数据采集与治理网络等，区分适宜于小型、中型和大型系统 的数据采集与治理。

6.农田气象中关键采集哪些消息？答：（1）土壤热通量消息采集（2）空气温度消息采集（3）空气湿度消息采集（4）太阳辐射消息采集。

（5）日照时数消息采集。

（6）风速与风向消息采集。

（7）降雨消息采集。

（8）气压消息采集。

（9）蒸发消息采集。

成功空气温度、空气湿度、光辐射、低空风速以及土壤热通量等气象消息的采集。

7.与传统低空考查方法相比，遥感技术有什么特点？答：与传统低空考查方法相比，遥感技术具备以下特点：（1）综合性。

遥感技术蕴含遥感消息的接纳、记载、传输和处置等多个技术环节，涉 及电磁学、机电仪器制作学、消息技术和图象识别技术等多学科内容。

（2）微观性。

遥感技术并重于大范围、大尺度失掉低空以及肯定深度的人造资源和生 态环境的消息，为人造资源和生态环境治理和决策部门提供服务。

（3）时效性。

不同类型的遥感卫星能够短期内周期性地重复搜集大气、陆地和陆地动 态变动消息，提高了观测的时效性，对天气预告、火灾、水患等灾情监测十分关键。

（4）经济性。

与传统的人工考查方法相比，遥感技术是一项投入相对小、综合效益大 的技术。

美国陆地卫星的经济投入与取得的效益比为1：80。

（5）主观性。

遥感取得的地物电磁波个性可以主观和实在地反映地质、地貌、土壤、 植被、水文等特色，可以较大水平地扫除人为搅扰。

（6）局限性。

遥感技术所应用的电磁波仅是其中的几个波段范围，尚有许多谱段的资 源有待进一步开发。

此外，遥感成像的空间分辨率和光谱分辨率也有待于进一步提高。

8.遥感估产的关键内容有哪些？答：预算收获面积、监测作物长势、预测农作物的产量是农业消费治理的关键内容。

遥感估 产具

主效应模型名词解释

主效应模型（Main Effects Model）是一种统计模型，关键用于剖析在实验中不同要素（或称为自变量）对照应变量（或因变量）的独立影响。

在这种模型中，咱们关键关注每个要素在不思索其余要素影响的状况下，如何独自影响照应变量。

主效应模型是实验设计中的一个基本概念，尤其在因子设计中尤为关键。

在因子设计中，实验者会扭转一个或多个因子的水平，以观察这些变动如何影响实验结果。

主效应模型就是用来剖析这些因子对实验结果独立影响的统计工具。

模型特点1. 独立性假定：主效应模型假定各要素对照应变量的影响是独立的，即一个要素的效果不受其余要素水平变动的影响。

2. 线性相关：通常假定要素与照应变量之间存在线性相关，虽然在某些状况下，这种相关或者是非线性的。

3. 易于因为模型关注每个要素的主效应，因此结果通常比拟直观，易于解释和沟通。

运行举例假定咱们正在启动一项农业实验，目的是钻研不同种类的肥料（要素A）和灌溉量（要素B）对作物产量（照应变量）的影响。

咱们可以经常使用主效应模型来区分剖析肥料种类和灌溉量对作物产量的独立影响。

假设实验结果显示，某种肥料在一切灌溉水平下都清楚提高了作物产量，那么咱们就可以说这种肥料对作物产量有一个清楚的主效应。

留意事项虽然主效应模型在很多状况下都很有用，但它也有局限性。

特意是当要素之间存在交互作用时（即一个要素的效果依赖于另一个要素的水平），仅关注主效应或者会造成误导性的论断。

在这种状况下，或者须要经常使用更复杂的模型，如交互效应模型，来更准确地形容数据。

生物系统建模 名词解释

1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本疑问是比拟两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一疑问蕴含了以下几个意义:从相互堆叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种实验条件下从探测数据(probe data)当选择物理和基因图存贮,遍历和比拟数据库中的DNA序列比拟两个或多个序列的相似性在数据库中搜查相关序列和子序列寻觅核苷酸(nucleotides)的延续发生形式找出蛋白质和DNA序列中的消息成分序列比对思索了DNA序列的生物学个性,如序列部分出现的拔出,删除(前两种简称为indel)和代替,序列的指标函数取得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,部分对齐,代沟处罚等.两个序列比对常驳回灵活布局算法,这种算法在序列长度较小时实用,但是关于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太实用,甚至驳回算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启示式方法的引入势在肯定,驰名的BALST和FASTA算法及相应的改良方法均是从此前提登程的.2, 蛋白质结构比对和预测基本疑问是比拟两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与配置是亲密相关的,普通以为,具备相似配置的蛋白质结构普通相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具备多种配置,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的选择了蛋白质的3维结构.普通以为,蛋白质有四级不同的结构.钻研蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以了解生物的配置,寻觅dockingdrugs的指标,农业上取得更好的农作物的基因工程,工业上无应用酶的分解.间接对蛋白质结构启动比对的要素是因为蛋白质的3维结构比其一级结构在退化中更稳固的保管,同时也蕴含了较AA序列更多的消息.蛋白质3维结构钻研的前提假定是内在的氨基酸序列与3维结构逐一对应(不肯定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构法令登程来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范围.同源建模用于寻觅具备高度相似性的蛋白质结构(超越30%氨基酸相反),后者则用于比拟退化族中不同的蛋白质结构.但是,蛋白结构预测钻研现状还远远不能满足实践须要.3, 基因识别,非编码区剖析钻研.基因识别的基本疑问是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的准确位置.非编码区由内含子组成(introns),普通在构成蛋白质后被摈弃,但从实验中,假设去除非编码区,又不能成功基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传言语,既蕴含在编码区,又隐含在非编码序列中.剖析非编码区DNA序列目前没有普通性的指点方法.在人类基因组中,并非一切的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已成功编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜查如此大的基因序列是难以构想的.侦测明码区的方法包括测量明码区明码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子退化和比拟基因组学分子退化是应用不同物种中同一基因序列的异同来钻研生物的退化,构建退化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可经过相关蛋白质的结构比对来钻研分子退化,其前提假定是相似种族在基因上具备相似性.经过比拟可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中独特的,哪些是不同的.早期钻研方法常驳回内在的要素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为退化的依据.近年来较多形式生物基因组测序义务的成功,人们可从整个基因组的角度来钻研分子退化.在婚配不同种族的基因时,普通须处置三种状况:Orthologous: 不同种族,相反配置的基因；Paralogous: 相反种族,不同配置的基因；Xenologs: 无机体间驳回其余方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一畛域常驳回的方法是结构退化树,经过基于特色(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来成功.5, 序列堆叠群(Contigs)装配依据现行的测序技术,每次反响只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就驳回了短枪(shortgun)方法,这就要求把少量的较短的序列整体构成了堆叠群(Contigs).逐渐把它们拼接起来构成序列更长的堆叠群,直至失掉完整序列的环节称为堆叠群装配.从算法档次来看,序列的堆叠群是一个NP-齐全疑问.6, 遗传明码的来源通常对遗传明码的钻研以为,明码子与氨基酸之间的相关是生物退化历史上一次性偶然的事情而形成的,并被固定在现代生物的独特后人里,不时延续至今.不同于这种解冻通常,有人曾区分提出过选用提升,化学和历史等三种学说来解释遗传明码.随着各种生物基因组测序义务的成功,为钻研遗传明码的来源和测验上述通常的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,配置,相互作用以及与各种人类疾病之间的相关,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物消息学中的极为关键的钻研畛域.为了克服某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以应用分子对齐算法,在计算机上设计克服剂分子,作为候选药物.这一畛域目的是发现新的基因药物,有着渺小的经济效益.8.生物系统的建模和仿真随着大规模实验技术的开展和数据累积，从全局和系统水平钻研和剖析生物学系统，提醒其开展法令曾经成为后基因组时代的另外一个钻研 热点-系统生物学。

目前来看，其钻研内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳固性剖析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性剖析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。

以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模言语在迅速开展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机环节（Neural Comput，2007，3262-92）、团圆灵活事情系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统剖析中曾经失掉应 用。

很多模型的建设自创了电路和其它物理系统建模的方法，很多钻研试图从消息流、熵和能量流等微观剖析思想来处置系统的复杂性疑问（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。

当然，建设生物系统的通常模型还须要很长期间的致力，如今实验观测数据虽然在海量参与，但是生物系统的模型辨 识所须要的数据远远超越了目前数据的产出才干。

例如，关于期间序列的芯片数据，采样点的数量还无余以经常使用传统的期间序列建模方法，渺小的实验代价是目前系 统建模关键艰巨。

系统形容和建模方法也须要开创性的开展。

9.生物消息学技术方法的钻研生物消息学不只仅是生物学常识的繁难整顿和、数学、物理学、消息迷信等学科常识的繁难运行。

海量数据和复杂的背景造成机器学习、统 计数据剖析和系统形容等方法须要在生物消息学所面临的背景之中迅速开展。

渺小的计算量、复杂的噪声形式、海量的时变数据给传统的统计剖析带来了渺小的艰巨， 须要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类剖析（Qual Life Res，2007，1655-63）等愈加灵敏的数据剖析技术。

高维数据的剖析须要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特色空间的紧缩技术。

在计算机算法的开发中，须要充沛思索算法的期间和空间复杂度，经常使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可成功性。

10, 生物图像没有血统相关的人，为什么长得那么像呢？外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血统相关的人像点为什么重合？有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，宿愿专家解答。

11, 其余如基因表白谱剖析,代谢网络剖析;基因芯片设计和蛋白质组学数据剖析等,逐渐成为生物消息学中新兴的关键钻研畛域;在学科方面,由生物消息学衍生的学科包括结构基因组学,配置基因组学,比拟基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子盛行病学和环境基因组学,成为系统生物学的关键钻研方法.从如今的开展不美观出,基因工程曾经进入了后基因组时代.咱们也有应答与生物消息学亲密相关的如机器学习,和数学中或者存在的误导有一个清楚的意识.