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71.
应用近红外光谱和中红外光谱对浙江省衢州红壤和海宁青紫泥2种典型土壤的氮(N)、磷(P)和钾(K)等养分进行快速测试;试验共采集80个样本,其中60个用于建模,20个用于预测;在获取光谱信息的基础上,分别采用偏最小二乘-支持向量机(PLS-LS-SVM)和偏最小二乘-人工神经网络(PLS-BP/ANN)2种方法进行建模.结果表明:2种模型的预测结果均比较理想,在小样本的学习预测上,PLS-LS-SVM比PLS-BP/ANN更精确一些;近红外光谱和中红外光谱2个波段对N含量的预测效果均较好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.876和0.867;中红外波段对P和K的预测效果更好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.938(P)和0.803(K).这为土壤养分的快速测试提供了一种新方法. 相似文献
72.
针对浙江省4种典型土壤,研究应用可见-近红外光谱、近红外光谱和中红外光谱3个波段范围进行土壤快速分类的方法.在获取光谱信息的基础上,采用不同光谱建模方法以提高检测精度,简化分析计算;并分别采用主成分分析结合人工神经网络(PCA-ANN/BP)、偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘法结合人工神经网络(PLS-ANN)3种方法进行建模.结果表明:中红外光谱波段对土壤分类的效果不理想,而可见-近红外光谱、近红外光谱波段均能较好地进行土壤分类;在可见-近红外波段,PLS-ANN模型对土壤的分类效果优于PCA-ANN/BP和PLS模型,为土壤快速准确分类提供了一种简便可行的方法. 相似文献
73.
H1N1亚型猪流感病毒M基因、NS基因克隆与序列分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据GeneBank 中流感病毒 H1N1亚型M基因和NS基因序列,分别设计扩增M基因和NS基因的特异性引物,采用RT-PCR方法扩增猪流感病毒天津株M基因和NS基因,分别将RT-PCR产物克隆至pMD18-T载体,进行序列测定和分析.结果显示M基因全长1027 bp,其核苷酸序列与参考毒株间的同源性在85.8 %~99.7 %,NS基因全长890 bp,与参考毒株之间的核苷酸序列同源性在80.7 %~99.2 %.M和NS基因的系统发育树显示:TJ2、TJ4株与我国香港、上海和广东H1N1亚型猪流感病毒属同一分支,但与上海、广东分离株的亲缘关系更近;与2009年全球流行的人甲型H1N1流感病毒变异株和部分国外猪流感疫苗株的亲缘关系相对较远. 相似文献
74.
为探讨不同去壳部位对鸡种蛋孵化效果的影响,分别于种蛋钝端、赤道板和钝端侧面钻孔去壳,然后均以保鲜膜封口进行孵化。结果表明:于种蛋钝端、赤道板和钝端侧面钻孔去壳处理的最终孵化率分别为4.5%,8.8%和60.5%,且于种蛋钝端侧面钻孔去壳处理的孵化率明显高于另外2组处理(P〈O.05);3组去壳处理的孵化率均与对照组(96.9%)存在明显差异(P〈0.05);于种蛋钝端去壳的种蛋失重量明显高于其他处理,从孵化第12d以后,对照组及于赤道板、钝端侧面钻孔去壳处理的种蛋失重量基本一致。可见,于种蛋钝端侧面去壳可视为一种较理想的开窗方法。 相似文献
75.
76.
77.
针对不同光照,遮挡重叠,大视场等复杂环境下,自动采摘机器人无法快速准确地识别果蔬目标的问题,提出一种用于复杂环境下果蔬检测的改进YOLOv5(You Only Look Once v5)算法。首先,在主干网络Backbone中的CBL模块中嵌入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM),提高目标特征的提取能力。其次,引入完全交并比非极大抑制算法(Complete IOU Non-maximum suppression, CIOU-NMS),考虑长宽边长真实差,提高回归精度。最后,用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN)替换原始YOLOv5的路径聚合网络(PANet),融合多尺度特征提高识别精度和准确率。以苹果为例进行试验,结果表明:改进YOLOv5算法精准率为94.7%,召回率为87%,平均精度为92.5%,相比于原始YOLOv5算法AP提高3.5%,在GPU下的检测时间为11 ms,可以实现复杂情况下的果蔬快速准确识别。 相似文献
78.
小型水电站调速器油压装置自动控制系统的改造 总被引:1,自引:0,他引:1
对原有的调速器油压装置的自动控制系统进行了改进,提出并解决了原系统一系列弊病的方法.主要利用晶闸管实现无触点通断,两台油泵交替工作互为备用,采用电子继电器提高动作的可靠性.可靠的自动控制系统和完善的保护,提高了电站的自动化程度和可靠程度,有利于减少运行人员的数量和劳动强度,增加了电站的经济效益. 相似文献
79.
单木健康评价是森林健康监测的重要组分。强烈的沿海梯度环境造成我国沿海重要的人工防护林出现不同程度受损,但因忽视在生态系统脆弱情况下生长的树木健康情况,使得单木尺度和不同离海距离的健康评价研究甚少。为此,本研究以沿海木麻黄防护林为研究对象,将其离海距离由近到远划分为5个梯度,建立了由根部受损程度、冠层落叶度、树冠透视度、树冠重叠度、树冠枯梢比重、树冠层比重和树冠偏斜度等指标构成的单木健康评价体系。结果表明:沿海木麻黄防护林单木健康情况整体较差,17.78%的林木处于不健康等级,仅有4.44%的林木处于优质健康等级;由海岸向林地内部,木麻黄防护林表现出明显的健康变化趋势,距海越远,木麻黄单木健康程度越高;第1梯度不健康等级林木达33.33%,显著多于第2梯度(P<0.05),且没有优质健康等级的林木,而第5梯度不健康等级林木显著少于第3和第4梯度(P<0.05),且健康及以上等级林木占比93.33%。研究结果为沿海木麻黄防护林的健康管理提供依据。 相似文献
80.