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以河北省承德市塞罕坝机械林场为试验区域,设置37块实测样地;以随机森林模型、自适应遗传算法为基础,构建随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法(RF-LOOCV-AGA),对高维小样本合成孔径雷达(SAR)数据特征集同时进行特征选择和回归估计;利用试验地大地2号(ALOS-2)全极化数据提取121个高共线性特征,结合实测样地数据,构建高共线性高维小样本数据集,并应用随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法、随机森林算法、逐步回归法,分析全极化合成孔径雷达数据估算森林地上生物量时,因样地较少、影响因素维数多存在的高共线性;探索在算法层面各极化分解参数之间存在的高共线性及小样本林业数据回归估计泛化能力。结果表明:随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法从121个高共线性特征集中筛选出含19个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.906 9、均方根误差为14.184 0 t/hm2、相对均方根误差为11.70%;逐步回归法从121个高共线性特征集中筛选出含7个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.777 0、均方根误差为23.075 9 t... 相似文献
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试验旨在研究中草药饲料添加剂对鸡蛋的品质及储藏性能的影响。选取28周龄的健康海兰褐蛋鸡1 000只,随机分2组,每组5个重复,每个重复100只鸡。对照组蛋鸡饲喂基础日粮,试验组在基础日粮中添加0.2%中草药添加剂。预试期7 d,正式试验期60 d。结果显示:与对照组相比,试验组蛋鸡发病率显著降低(P<0.05)。与对照组相比,试验组鸡蛋蛋黄中粗蛋白质含量显著增加(P<0.05),粗脂肪含量显著降低(P<0.05);蛋清中粗脂肪含量显著降低(P<0.05);鸡蛋的胆固醇含量显著降低(P<0.05)。与对照组相比,试验组鸡蛋哈夫单位、蛋清高度、蛋壳强度显著提高(P<0.05),蛋清pH值显著降低(P<0.05)。在4℃储藏条件下,0~20 d储藏期间,试验组鸡蛋哈夫单位显著高于对照组(P<0.05)。在35℃储藏条件下,第20 d试验组鸡蛋哈夫单位、蛋清高度显著高于对照组(P<0.05)。研究表明,日粮中添加0.2%的中草药添加剂对蛋鸡生产性能、鸡蛋营养成分、蛋品质及鸡蛋储藏性能具有一定的改善作用。 相似文献
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[目的]对沈氏栎组培快繁技术进行初步研究,以期为该物种的快速繁殖和优良性状的保持奠定基础。[方法]以引自北美的沈氏栎(Quercus shumardi'Shumard Oak')为试验材料,从外植体接种试验、试管苗的增殖与生根等技术环节进行了探索,研究沈氏栎瓶内培养技术体系。[结果]用作外植体的理想材料为带腋芽茎段;最佳灭菌方式是用75%的酒精消毒1 min后再用0.1%升汞消毒6 min;试管苗增殖(诱导丛生芽)的最佳培养基为MS+6-BA 0.80 mg/L+NAA 0.45 mg/L;诱导生根的最佳培养基组合为1/2 MS+NAA 0.40mg/L;瓶苗培养的理想温度为26~28℃。[结论]该研究初步建立了沈氏栎瓶内培养技术体系,同时为该物种的快速繁殖和优良性状的保持奠定基础。 相似文献
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根据当前云计算服务数据的发展趋势,在介绍云计算和云存储概念的基础上,分析云存储数据存在的主要安全问题,提出确保云计算服务数据安全的存储对策,为云计算服务数据在互联网及其他领域的安全储存提供技术方面的借鉴。 相似文献
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本文通过分析安溪茶文化旅游的开发现状,指出其中的一些问题,阐述安溪茶文化旅游的优势特点,并提出合理的模式开发策略。 相似文献
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高产奶牛的营养和饲养 总被引:1,自引:0,他引:1
高产奶牛的营养比其它任何家畜(甚至包括鸡)都更复杂,除了考虑维持高产的营养需要外还要考虑精粗饲料的比例,保持发酵终产物中适宜的可发酵氮与过瘤胃蛋白的比例,并且避免代谢疾病如产乳热、酮病、皱位异位、蹄叶炎、乳脂率下降、胎盘滞留等问题。正因为饲喂高产奶牛的复杂性,所以国外大多数大型奶牛场都有营养顾问来帮助他们设计高产奶牛的饲养方案。本文就最新的研究进展及国外的生产实践对高产奶牛的营养、饲养管理的基本原则及主要问题作一综述。 1营养需要 1. 1能量需要 能量需要是奶牛的第一营养需要,在满足能量需要时采… 相似文献
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农田防护林作为农林生态系统的重要组成部分,具有防止土壤风蚀,保护农田生态系统作用,也是保护区域农业安全生产的生态屏障。以黑龙江省克山县为研究区,结合野外调查数据,应用GIS对农田防护林防风效能进行空间评价。结果表明:摩擦衰减系数与相对风速具有一致的变化规律,相关系数为0.735(P<0.001),摩擦衰减系数作为相对风速的替代变量可以描述防护林的防风效能;借助于GIS强大的空间分析功能,结合野外调查数据,直观地反映了农田防护林的防风效能,以及不同位置关系农田防护林防风效能的空间变化特征。 相似文献
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基于高光谱影像的树种分类 总被引:1,自引:0,他引:1
应用环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)的超光谱成像仪(HSI)高光谱影像,对大兴安岭地区塔河林区进行树种分类。HSI数据经过去条带和大气校正预处理,获取准确的树种光谱信息,分别采用波谱角填图法和线性波谱分离法进行树种分类。结果表明:在树种识别中,基于线性波谱分离的方法较基于波谱角填图法要优越,线性波谱分离方法的总体精度为72.0%,Kappa系数为0.600;波谱角填图法的总体精度为62.5%,Kappa系数为0.459。 相似文献