計算機技術在檔案有害生物防治工作中的應用

李國強

計算機技術在檔案有害生物防治工作中的應用

李國強

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

計算機技術和人工智能技術的不斷發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，研究了計算機技術在檔案有害生物防治工作中的應用，旨在保護檔案安全，保證信息的完整性，希望為相關研究和實踐提供一些啟示和參考。

計算機技術；檔案管理；有害生物；生物防治

隨著科技的不斷進步，計算機技術在檔案有害生物防治中的應用將會越來越廣泛，主要集中在智能化防治、數據管理和分析方面。例如，采用物聯網、人工智能等技術，實現檔案室內環境智能感知和控制，通過大數據分析等手段，實現對檔案室內有害生物的智能預測和預警，實現真正的智能化防治[1]。計算機輔助識別和監測技術是目前應用最廣泛的一種技術，通過圖像識別、聲波識別、數據處理等技術，能夠對檔案室內的有害生物進行快速、準確的識別和監測。智能化防治技術主要采用智能感知、智能控制、自適應控制等技術，實現對檔案有害生物的無損、智能防治。該技術的優點是能夠適應不同環境、不同有害生物的變化，對有害生物進行精確的防治[2]。本文基于此設計了檔案室有害生物監測系統，以甘肅洮河國家級自然保護區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、數據管理和分析以及自適應控制防治三方面入手，實現計算機技術在檔案有害生物防治工作中的應用，提高防治效果和管理水平。

1 檔案室有害生物防治系統設計

1.1 計算機輔助聲波識別

在檔案室有害生物監測系統設計中，計算機輔助聲波識別是一項重要的技術，用于監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備采集檔案室內的聲波數據，并通過模數轉換器將其轉換為數字信號，每10 m2設置一組。之后對采集到的聲波數據進行濾波、降噪、放大等預處理。其中，濾波可去除噪聲或不需要的頻率成分，以提高數據質量。如果數據中存在噪聲，可使用去噪算法來降低噪聲的影響，以便更好地進行后續分析和處理[3]。利用已知的有害生物聲波數據進行訓練，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，表示分解的層數。在上述過程中，每一層都將信號分成兩個部分，分別對應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信息，適合用于識別瞬態的聲音信號。DWT可以通過快速小波變換（FWT）算法進行實現，使用小波系數的能量或幅值等統計量來描述聲波信號，假設提取到的信號點為，具體如式（2）、式（3）所示。

式（2）、式（3）中，nergy表示小波系數的能量；ean表示小波系數的平均值；h,表示第層的第個小波系數，其中表示分解的層數，表示在該層中的系數位置。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；的取值范圍取決于每個層的系數個數，為正整數。通過以上公式，分析挖掘聲波數據，發現其中的規律和趨勢，得出最終降噪濾波后的數據，以便進一步管理分析。

1.2 數據管理和分析

通過數據挖掘、人工智能等技術可以實現對檔案室有害生物監測系統的數據管理和分析，實現對有害生物的規律研究和預警的功能，能夠對檔案室內有害生物的分布、數量、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，利用機器學習算法，構建人工神經網絡（ANN），將聲音信號分類為有害生物信號和非有害生物的信號。假設是輸入特征向量，是輸出分類結果，W和b分別是第（=1,2,...,）層的權重和偏差，是激活函數，則ANN模型的預測公式為

式（4）中，1是輸入層和隱藏層之間的權重矩陣，2是隱藏層和輸出層之間的權重矩陣，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。通過計算損失函數對網絡中的權重和偏差的偏導數，使用反向傳播算法來更新權重和偏差，以最小化損失函數。重復進行前向傳播和反向傳播的過程，通過多次迭代訓練來優化網絡的權重和偏差。

使用測試集數據評估訓練好的模型的性能。對新的聲音信號數據應用訓練好的模型，通過前向傳播計算得到預測結果。對于二分類問題，根據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。根據預測公式獲得具體的特征數據，將原始數據和特征數據存儲在數據庫中，并建立數據管理系統進行數據儲存[5]。

在檔案室監測數據中，通過關聯規則挖掘技術，挖掘出有害生物出現的條件和環境因素之間的關系，如溫度、濕度、光照等。關聯規則挖掘中需要計算支持度，以此構建關聯，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數，表示總的事務數。根據支持度可以得出數據挖掘中的置信度和提升度，以此確定出現有害生物的規律，系統會自動對有害生物的數量、分布和活動規律進行分析。使用Matplotlib數據可視化工具，將數據可視化，并生成數據報告和分析結果，通過預警系統提前預警。

1.3 自適應控制防治

自適應控制防治技術可以實現對檔案有害生物的無損、智能防治，適應不同環境、不同有害生物的變化，對有害生物進行精確的防治。在自適應控制防治中，主要有感知、判斷、控制、執行四個步驟，具體步驟如下所示：

（1）感知是指對檔案室內環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測設備對溫度、濕度、氧氣濃度、有害生物種類等進行監測和采集。通過傳輸和存儲設備將采集到的數據傳輸至數據管理系統進行處理和分析。

（2）判斷是指對采集到的數據進行分析和判斷，判斷當前環境和有害生物的情況，根據分析結果判斷是否需要進行防治。

（3）控制是指根據判斷結果，采取措施控制有害生物的數量和活動，針對不同的有害生物和環境，可以采用不同的控制手段，如控制溫濕度、提醒人為驅蟲、噴施藥劑等，實現對有害生物的精確控制。

（4）執行是指實施控制措施并監測效果。通過采集和處理數據，對控制效果進行監測和評估，以便對防治措施進行調整和優化。

其中，將傳感器采集到的數據進行分析處理，得到檔案室內環境的狀態和趨勢，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的聲波信號進行監測，識別有害生物的存在和活動情況。根據數據分析和有害生物監測的結果，設計PID自適應控制策略，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。如果監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；如果監測到有害生物數量減少，可以適當減少防治措施的強度或頻率，以避免對檔案室內環境產生影響，提高防治效果。

2 應用成效

2.1 應用環境

為驗證檔案室有害生物監測系統是否在檔案有害生物防治工作中產生作用，實驗選擇在甘肅洮河國家級自然保護區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計的系統，硬件設備包括RaspberryPi 4B單板計算機、VISSONIC議朗嵌入式麥克風陣列、VOCs紅外線攝像機、GQXA全自動氣象站等。實驗室內放置有文件柜、檔案柜、檔案盒等存儲文物的物品，通過該系統對存儲物品周圍的環境溫度、濕度和空氣中的聲音進行監測，實現對有害生物（如蟲類、霉菌等）的監測和預警。

2.2 應用結果

系統對甘肅洮河國家級自然保護區管護中心大峪國家森林公園管理辦公室的環境進行了持續一周的監測和分析，時間為2023年4月1日—2023年4月7日，具體收集到的數據如表1所示。

表1 檔案室環境監測分析數據

從表1可以看出，從2023年4月1日開始，系統開始監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日均監測到有害生物。此種情況下，系統會通過警報和推送通知用戶，并自動采取防治措施。同時，系統能夠對環境的溫、濕度進行分析，幫助用戶及時發現溫、濕度過高或過低的情況，并進行相應的調整，以確保存儲物品的安全。系統采集一周內的監測數據，對防治前和采取防治措施后的有害生物數量進行對比分析，結果如表2所示。

表2 防治措施前后的有害生物數量對比

從數據分析結果可以看出，采取防治措施后，有害生物的數量明顯減少，平均減少了67%，說明系統采取的防治措施對于有害生物的控制效果顯著。

3 結語

計算機技術在檔案有害生物防治工作中具有廣闊的應用前景。文章以甘肅洮河國家級自然保護區管護中心大峪國家森林公園管理辦公室為例，設計了檔案室有害生物監測系統，使用離散小波變換進行計算機輔助聲波識別，構建人工神經網絡對數據做出管理和分析，設計PID自適應控制策略達到自適應控制防治，實現計算機技術在檔案有害生物防治工作中的應用。此項工作的成功不僅依賴計算機技術本身，還有賴于專家、技術人員、政府部門等多方的合作，只有充分發揮各方的優勢，共同推進該領域的研究和應用，才能真正實現檔案有害生物的無損、智能防治。

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

[2]丁雙玫.傳統的檔案有害生物防治技術現代化[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構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。