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        計算機技術(shù)在檔案有害生物防治工作中的應(yīng)用

        2023-12-26 09:13:34李國強
        廣東蠶業(yè) 2023年11期
        關(guān)鍵詞:適應(yīng)控制檔案室生物防治

        李國強

        計算機技術(shù)在檔案有害生物防治工作中的應(yīng)用

        李國強

        (甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心大峪國家森林公園管理辦公室 甘肅甘南 747600)

        計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展為檔案有害生物防治工作開展提供了全新的機遇,為保護檔案文獻提供了更加高效的手段。文章以甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心大峪國家森林公園管理辦公室為例,研究了計算機技術(shù)在檔案有害生物防治工作中的應(yīng)用,旨在保護檔案安全,保證信息的完整性,希望為相關(guān)研究和實踐提供一些啟示和參考。

        計算機技術(shù);檔案管理;有害生物;生物防治

        隨著科技的不斷進步,計算機技術(shù)在檔案有害生物防治中的應(yīng)用將會越來越廣泛,主要集中在智能化防治、數(shù)據(jù)管理和分析方面。例如,采用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù),實現(xiàn)檔案室內(nèi)環(huán)境智能感知和控制,通過大數(shù)據(jù)分析等手段,實現(xiàn)對檔案室內(nèi)有害生物的智能預(yù)測和預(yù)警,實現(xiàn)真正的智能化防治[1]。計算機輔助識別和監(jiān)測技術(shù)是目前應(yīng)用最廣泛的一種技術(shù),通過圖像識別、聲波識別、數(shù)據(jù)處理等技術(shù),能夠?qū)n案室內(nèi)的有害生物進行快速、準(zhǔn)確的識別和監(jiān)測。智能化防治技術(shù)主要采用智能感知、智能控制、自適應(yīng)控制等技術(shù),實現(xiàn)對檔案有害生物的無損、智能防治。該技術(shù)的優(yōu)點是能夠適應(yīng)不同環(huán)境、不同有害生物的變化,對有害生物進行精確的防治[2]。本文基于此設(shè)計了檔案室有害生物監(jiān)測系統(tǒng),以甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心大峪國家森林公園管理辦公室為例,從計算機輔助聲波識別、數(shù)據(jù)管理和分析以及自適應(yīng)控制防治三方面入手,實現(xiàn)計算機技術(shù)在檔案有害生物防治工作中的應(yīng)用,提高防治效果和管理水平。

        1 檔案室有害生物防治系統(tǒng)設(shè)計

        1.1 計算機輔助聲波識別

        在檔案室有害生物監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計中,計算機輔助聲波識別是一項重要的技術(shù),用于監(jiān)測和識別可能存在于檔案室中的有害生物,如白蟻、蛀蟲等。圖1為計算機輔助聲波識別的基本流程。

        圖1 計算機輔助聲波識別流程

        如圖1所示,計算機輔助聲波識別首先使用聲音傳感器等設(shè)備采集檔案室內(nèi)的聲波數(shù)據(jù),并通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,每10 m2設(shè)置一組。之后對采集到的聲波數(shù)據(jù)進行濾波、降噪、放大等預(yù)處理。其中,濾波可去除噪聲或不需要的頻率成分,以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)中存在噪聲,可使用去噪算法來降低噪聲的影響,以便更好地進行后續(xù)分析和處理[3]。利用已知的有害生物聲波數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,使用離散小波變換(DWT),建立有害生物聲波模型,將聲波信號分解為多個不同頻率的小波分量,并提取每個分量的能量或幅值作為特征。假設(shè)原始信號為(),則其DWT可以表示為

        式(1)中,()表示第層的第個小波系數(shù),表示分解的層數(shù)。在上述過程中,每一層都將信號分成兩個部分,分別對應(yīng)于低頻分量和高頻分量,這種方法能夠提取信號的高頻細節(jié)信息,適合用于識別瞬態(tài)的聲音信號。DWT可以通過快速小波變換(FWT)算法進行實現(xiàn),使用小波系數(shù)的能量或幅值等統(tǒng)計量來描述聲波信號,假設(shè)提取到的信號點為,具體如式(2)、式(3)所示。

        式(2)、式(3)中,nergy表示小波系數(shù)的能量;ean表示小波系數(shù)的平均值;h,表示第層的第個小波系數(shù),其中表示分解的層數(shù),表示在該層中的系數(shù)位置。在一維信號的小波變換中,的取值范圍通常從0到-1,表示從最低頻帶到最高頻帶的層數(shù);的取值范圍取決于每個層的系數(shù)個數(shù),為正整數(shù)。通過以上公式,分析挖掘聲波數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢,得出最終降噪濾波后的數(shù)據(jù),以便進一步管理分析。

        1.2 數(shù)據(jù)管理和分析

        通過數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)可以實現(xiàn)對檔案室有害生物監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和分析,實現(xiàn)對有害生物的規(guī)律研究和預(yù)警的功能,能夠?qū)n案室內(nèi)有害生物的分布、數(shù)量、種類等信息進行全面的管理和分析,有助于提高工作效率和防治效果[4]。

        將計算機輔助聲波識別提取到的有害生物聲音信號的特征,利用機器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),將聲音信號分類為有害生物信號和非有害生物的信號。假設(shè)是輸入特征向量,是輸出分類結(jié)果,Wb分別是第(=1,2,...,)層的權(quán)重和偏差,是激活函數(shù),則ANN模型的預(yù)測公式為

        式(4)中,1是輸入層和隱藏層之間的權(quán)重矩陣,2是隱藏層和輸出層之間的權(quán)重矩陣,1為輸入層和隱藏層之間的偏差,2是隱藏層和輸出層之間的偏差。通過計算損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差的偏導(dǎo)數(shù),使用反向傳播算法來更新權(quán)重和偏差,以最小化損失函數(shù)。重復(fù)進行前向傳播和反向傳播的過程,通過多次迭代訓(xùn)練來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差。

        使用測試集數(shù)據(jù)評估訓(xùn)練好的模型的性能。對新的聲音信號數(shù)據(jù)應(yīng)用訓(xùn)練好的模型,通過前向傳播計算得到預(yù)測結(jié)果。對于二分類問題,根據(jù)輸出層的概率值進行閾值判定,例如,大于0.5,判定為有害生物;小于0.5,判定為非有害生物。根據(jù)預(yù)測公式獲得具體的特征數(shù)據(jù),將原始數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中,并建立數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)儲存[5]。

        在檔案室監(jiān)測數(shù)據(jù)中,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù),挖掘出有害生物出現(xiàn)的條件和環(huán)境因素之間的關(guān)系,如溫度、濕度、光照等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中需要計算支持度,以此構(gòu)建關(guān)聯(lián),其中支持度的計算公式為

        式(5)中,和是兩個項集,req(∪)表示同時包含和的事務(wù)數(shù),表示總的事務(wù)數(shù)。根據(jù)支持度可以得出數(shù)據(jù)挖掘中的置信度和提升度,以此確定出現(xiàn)有害生物的規(guī)律,系統(tǒng)會自動對有害生物的數(shù)量、分布和活動規(guī)律進行分析。使用Matplotlib數(shù)據(jù)可視化工具,將數(shù)據(jù)可視化,并生成數(shù)據(jù)報告和分析結(jié)果,通過預(yù)警系統(tǒng)提前預(yù)警。

        1.3 自適應(yīng)控制防治

        自適應(yīng)控制防治技術(shù)可以實現(xiàn)對檔案有害生物的無損、智能防治,適應(yīng)不同環(huán)境、不同有害生物的變化,對有害生物進行精確的防治。在自適應(yīng)控制防治中,主要有感知、判斷、控制、執(zhí)行四個步驟,具體步驟如下所示:

        (1)感知是指對檔案室內(nèi)環(huán)境和有害生物的信息進行采集和處理,使用各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備對溫度、濕度、氧氣濃度、有害生物種類等進行監(jiān)測和采集。通過傳輸和存儲設(shè)備將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進行處理和分析。

        (2)判斷是指對采集到的數(shù)據(jù)進行分析和判斷,判斷當(dāng)前環(huán)境和有害生物的情況,根據(jù)分析結(jié)果判斷是否需要進行防治。

        (3)控制是指根據(jù)判斷結(jié)果,采取措施控制有害生物的數(shù)量和活動,針對不同的有害生物和環(huán)境,可以采用不同的控制手段,如控制溫濕度、提醒人為驅(qū)蟲、噴施藥劑等,實現(xiàn)對有害生物的精確控制。

        (4)執(zhí)行是指實施控制措施并監(jiān)測效果。通過采集和處理數(shù)據(jù),對控制效果進行監(jiān)測和評估,以便對防治措施進行調(diào)整和優(yōu)化。

        其中,將傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行分析處理,得到檔案室內(nèi)環(huán)境的狀態(tài)和趨勢,觀察溫度是否升高、濕度是否增加[5]。之后使用聲波傳感器對檔案室內(nèi)的聲波信號進行監(jiān)測,識別有害生物的存在和活動情況。根據(jù)數(shù)據(jù)分析和有害生物監(jiān)測的結(jié)果,設(shè)計PID自適應(yīng)控制策略,對有害生物進行精確的防治,PID控制器的公式為

        式(6)中,()為PID控制器的輸出變量,()為輸入變量與期望值之間的誤差,p、i、d為控制器的三個參數(shù)。如果監(jiān)測到有害生物活動頻繁,可以增加自動防治措施的強度或頻率;如果監(jiān)測到有害生物數(shù)量減少,可以適當(dāng)減少防治措施的強度或頻率,以避免對檔案室內(nèi)環(huán)境產(chǎn)生影響,提高防治效果。

        2 應(yīng)用成效

        2.1 應(yīng)用環(huán)境

        為驗證檔案室有害生物監(jiān)測系統(tǒng)是否在檔案有害生物防治工作中產(chǎn)生作用,實驗選擇在甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心大峪國家森林公園管理辦公室進行。該辦公室采用本文設(shè)計的系統(tǒng),硬件設(shè)備包括RaspberryPi 4B單板計算機、VISSONIC議朗嵌入式麥克風(fēng)陣列、VOCs紅外線攝像機、GQXA全自動氣象站等。實驗室內(nèi)放置有文件柜、檔案柜、檔案盒等存儲文物的物品,通過該系統(tǒng)對存儲物品周圍的環(huán)境溫度、濕度和空氣中的聲音進行監(jiān)測,實現(xiàn)對有害生物(如蟲類、霉菌等)的監(jiān)測和預(yù)警。

        2.2 應(yīng)用結(jié)果

        系統(tǒng)對甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心大峪國家森林公園管理辦公室的環(huán)境進行了持續(xù)一周的監(jiān)測和分析,時間為2023年4月1日—2023年4月7日,具體收集到的數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 檔案室環(huán)境監(jiān)測分析數(shù)據(jù)

        從表1可以看出,從2023年4月1日開始,系統(tǒng)開始監(jiān)測有害生物是否存在,其中,4月1日、4月3日、4月6日、4月7日均監(jiān)測到有害生物。此種情況下,系統(tǒng)會通過警報和推送通知用戶,并自動采取防治措施。同時,系統(tǒng)能夠?qū)Νh(huán)境的溫、濕度進行分析,幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)溫、濕度過高或過低的情況,并進行相應(yīng)的調(diào)整,以確保存儲物品的安全。系統(tǒng)采集一周內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù),對防治前和采取防治措施后的有害生物數(shù)量進行對比分析,結(jié)果如表2所示。

        表2 防治措施前后的有害生物數(shù)量對比

        從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出,采取防治措施后,有害生物的數(shù)量明顯減少,平均減少了67%,說明系統(tǒng)采取的防治措施對于有害生物的控制效果顯著。

        3 結(jié)語

        計算機技術(shù)在檔案有害生物防治工作中具有廣闊的應(yīng)用前景。文章以甘肅洮河國家級自然保護區(qū)管護中心大峪國家森林公園管理辦公室為例,設(shè)計了檔案室有害生物監(jiān)測系統(tǒng),使用離散小波變換進行計算機輔助聲波識別,構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)做出管理和分析,設(shè)計PID自適應(yīng)控制策略達到自適應(yīng)控制防治,實現(xiàn)計算機技術(shù)在檔案有害生物防治工作中的應(yīng)用。此項工作的成功不僅依賴計算機技術(shù)本身,還有賴于專家、技術(shù)人員、政府部門等多方的合作,只有充分發(fā)揮各方的優(yōu)勢,共同推進該領(lǐng)域的研究和應(yīng)用,才能真正實現(xiàn)檔案有害生物的無損、智能防治。

        [1]陳菲.科技發(fā)展背景下檔案有害生物防治研究的變化與挑戰(zhàn)[J].中國檔案,2022(4):66-67.

        [2]丁雙玫.傳統(tǒng)的檔案有害生物防治技術(shù)現(xiàn)代化[J].中國檔案,2022(2):66-67.

        [3]方志華.新建檔案庫房實用評價指南(一)[J].中國檔案,2022(1):79.

        [4]吳榕.有害生物綜合防治中圍護結(jié)構(gòu)在檔案保護上的運用[J].檔案管理,2021(3):76-77.

        [5]荊秀昆.檔案有害生物防治之一:檔案館害蟲防治[J].中國檔案,2020(1):81.

        G273.3

        A

        2095-1205(2023)11-62-03

        10.3969/j.issn.2095-1205.2023.11.19

        李國強(1989—),男,漢族,陜西山陽人,大專,助理工程師,研究方向為林業(yè)。

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