14、农产品质量安全危机特征解析与管理建议

农产品质量安全危机特征解析与管理建议

1. 农产品质量安全危机现状

近年来,诸如“镉大米”“烂果门”等一系列农产品质量安全危机事件频发,不断突破消费者的心理防线。基于S - O - R理论,消费者对农产品质量安全危机的反应各不相同。目前,对农产品质量安全危机特征的研究多为主观归纳且较为分散,缺乏系统性和严谨性。因此,有必要系统分析农产品质量安全危机的特征,以帮助农业企业及时遏制不良影响。

2. 研究方法与目的

本研究采用内容分析法,旨在全面明确中国农产品质量安全危机的特征集,丰富相关理论研究成果。内容分析法是对文献内容进行客观、系统的定量分析,其过程包括将媒体上的文本和非定量信息转化为定量数据,建立有意义的类别来分析信息的某些特征。主要步骤有样本提取、分析单元选择、类别建立与编码、定量处理。

3. 研究过程
  • 样本集的建立 :由于全面调查所有农产品质量安全危机信息难度较大,本研究选取2004 - 2018年有权威报道的农产品质量安全危机事件,最终确定105个典型危机事件作为研究样本。
  • 分析单元的选择 :以农产品质量安全危机及互联网媒体报道的事件为分析单元,期望从更高层面探寻农产品质量安全危机的共同特征,为降低危机爆发率提供决策依据。
  • 类别建立与编码
    • 类别构建 :依据互斥性、直观性和全面性原则,基于普遍危机特征研究成果构建类别。通过筛选相关文献,初步形成13个关键抽象特征,包括突然性、不确定性、
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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