农业科技职称论文发表浅论农业科技灰色关联熵

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　　1引言

　　农业的发展变化时刻受着农业科技的影响,探讨农业科技发展变化的相关影响因素就显得很重要。在这方面,国内的学者无论从理论上还是实践上都进行了深入广泛的研究,并取得了比较有意义的研究成果,肯定了农业发展进程中科技因素的重要性。

　　目前的研究方法更多集中在农业科技的评价、测度,也通过建立相关指标来探究农业科技的发展情况,目前比较常用的评价农业科技发展情况方法有测算贡献率的比较法、单一指标评价法以及总体评价方法,这些方法能比较全面的衡量某一时期农业科技的发展水平。刘明、王克林提出目前我国农业现代化进程测度的支撑技术———多指标综合测度法的优化方案,来实现对农业现代化进程时空上动态特征的量化分析。

　　卢亚丽、傅新红提出了区域农业科技进步测度模型的设计的依据和应该遵循的原则,并构造了一个测度模型。以上研究仅从测度和评价的角度对农业科技的发展变化进行了研究,为了能更深入的研究农业科技的发展变化情况,本文将以系统思想为研究基础,结合灰色系统理论来探讨农业科技系统的发展变化状况。

　　2基于灰关联熵的农业科技系统演化方向判别模型

　　2.1农业科技系统的有序性分析

　　由于农业科技时刻都在发展进步中,因此整个农业科技系统充满随机和不确定性,在对农业科技系统分析的时候,把其看作是一类灰色系统,根据灰色系统理论中的关联分析原理,来做定量描述分析,揭示农业科技发展水平和合理阈值之间的关联程度,获得的关联系数越大,就表示系统的有序性越强,所以计算性越强。

　　但由于农业科技系统的多目标性,所获得的关联系数也比较多,不能很好的反映农业科技系统整体的变化规律,为了解决这个问题,可以将这种关联系数的变化规律用熵来表述,通过不同时段系统熵的变化来对其演化方向进行判别。

　　2.2农业科技系统的灰色关联熵

　　(1)有关的模型。农业科技系统演化发展的灰色关联系数:设时间序列为xi=(xi(1),xi(2),…,xi(m)),xi(m)表示在第m年第i个指标的数值。首先:要获得每个数列的初值像,令X′i=Xi/xi(1)=(x′i(1),x′i(2),…,x′i(m)),i=1,2,…,n。第二步:获得序列差的值。有Δi(k)=|x′o(k)-x′i(k)|,Δi=(Δi(1),Δi(2),…,Δi(m)),i=1,2,…,n。第三步,来求两极的最大差与最小差。

　　因此,记M=maximaxkΔi(k),m=miniminkΔi(k)。最后,获得所需要的关联系数γoi(k)=m+ζMΔi(k)+ζM,ζ∈(0,1),i=1,2,…,n;k=1,2,…,m。(1)按照信息熵的概念做如下定义:定义1:设数列X=(x1,x2,…,xn),xi≥0,且?xi=1,称函数?nxilogxi为序列X的灰熵,xi为属性信息。定义2:设X为比较列,Y为参考列,Rj={ζ(x(k),y(k))}k=1,2,…,n,则映射Map:Rj→Pj,Pi=ζ(x(i),y(i))/?nζ(x(i),y(i)),Pi?Pj,i=1,2,…,n为灰色关联系数分布映射,映射值称为分布的密度值。根据灰熵定义,以及灰关联分布映射,灰关联熵可以表示为:S(t)=-?ni=1PilogPi(2)式中S(t)为农业科技系统在第t时段的灰色关联熵,它表示此时刻农业科技系统的状态,系统状态发生变化,相应熵值也就发生变化。

　　由于农业科技系统耗散性的特点,系统能量不会消失,与外界进行着物质与能量的交换,总熵有增有减,由熵的有序度联系可知,农业科技系统的演变方向即可良性化,也可恶性化,这取决于系统熵的变化机制。

　　为此,可以借助熵的变化理论建立农业科技系统演化方向的判别模型,作为检验和判断系统演变规律的方法。ΔS=S(m)-S(n)(3)其中,S(m)为系统在m时点的熵值,S(n)为系统在n时点的熵值,而两者之差即为两个时间段下农业科技系统与外界发生能量和物质交换所引起的熵变,根据熵变值ΔS的大小,即可判断农业科技系统演化过程中所处的状态以及演化的方向:当ΔS>0时,系统出现了熵增,系统无序状态增大,此时系统的演化循环处于恶性。当ΔS<0时,系统出现了熵减,系统有序度状态增强,此时系统的循环演化处于良性,并且此时系统最稳定。当ΔS=0时,表明系统在某段时间间隔内熵无变化,此时系统状态和初始状态一致。

　　3实证研究

　　为了能更清楚的认识农业科技系统演化发展的状况,就有必要通过实证分析来论证。由于农业科学技术一直在发展更新,因此整个农业科技系统的演化也在不断进行。农业科学技术的进步有很多方面可以体现出来,为了论证的方便,本文选取两个大的类别:农业机械技术和农业生物化学技术。能表征这两方面技术发展水平的指标比较多,为了能较全面的反映农业科技演化的情况,本文从众多的指标中选取有代表性的,同时参考以下几个方面:

　　(1)指标的选取必须尽量全面、完整,而且所选取的指标能根据不同的要求来考查。

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