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弧型往复双动式采茶切割器优化与试验 总被引:1,自引:1,他引:0
针对往复双动式采茶切割器碎茶率高的问题,该研究对切割器进行了优化。首先,分析了切割器的结构及工作原理,通过切割图分析得到影响采摘质量的主因子为机速、刀机速比、刀齿高度、往复运动行程。并基于设计的轨道式采茶试验台,进行了采摘质量因素二次回归正交旋转中心组合试验,建立了以芽叶完整率、漏采率、割茬不平度为评价指标的参数优化模型。运用遗传算法解得最佳参数分别约为机速0.4 m/s,刀机速比1.2,行程23 mm,齿高25 mm,芽叶完整率模型的估计值为86.895%。根据优化结果设计刀具,试验验证得:芽叶完整率82.6%,漏采率0.24%,割茬不平度2.8 mm,与优化结果相符合。优化后采摘芽叶完整率提高了20%以上,提升了茶叶采摘质量,为“机采+分级”的名、优质茶叶高效采收技术奠定了基础。 相似文献
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水稻幼苗对多浓度Fe2+胁迫的QTL联合检测 总被引:1,自引:0,他引:1
用珍汕97B/密阳46的RIL作图群体,以基本营养液培养为对照(CK),设2种Fe2 (160 mg/L和240 mg/L)作为胁迫处理,以处理20 d的幼苗相对苗高(%)(处理苗高/对照苗高×100%)作为幼苗耐Fe2 胁迫程度的评价指标,进行2个环境的QTL联合检测分析.结果表明,RIL群体株系间对Fe2 胁迫反应差异较大,明显出现超亲分离.共检测到4个耐Fe2 胁迫的主效QTL,即qTFS-1-1、qTFS-3、qTFS-6和qTFS-9,分别位于第1、3、6和9染色体上,可解释14.96%的表型变异,它们与Fe2 胁迫浓度并无显著的G×E互作,表明这4个耐性基因在不同浓度Fe2 胁迫处理下,均可稳定表达.试验还检测到3对耐Fe2 胁迫的加性×加性上位性互作,共可解释7.16%的表型变异,涉及第1、2、7、9、12等5条染色体,该3对上位性互作与Fe2 不同浓度胁迫处理也无显著G×E互作. 相似文献
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影响农杆菌介导甜瓜子叶遗传转化的因素 总被引:4,自引:0,他引:4
以甜瓜子叶作为根癌农杆菌介导转化的受体,通过GUS基因瞬时表达率的分析,研究此转化体系的最佳实验参数.实验结果表明,预培养时间、预培养后对外植体进行处理、感染时间、共培养时间、农杆菌工程菌的浓度等对转化效率都有一定的影响,但是根癌农杆菌诱导物AS并不能大幅度提高转化效果.对外植体进行重新处理,预培养2 d,用OD560为0.3的农杆菌工程菌感染15~25 min,共培养3~4 d的理想条件下,GUS瞬时表达率可达85%. 相似文献
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繁殖效率的高低,除受品种和管理因素影响外,营养因素的作用不可忽视,通过改善营养水平可提高高产母猪的繁殖能力。近年来,随着集约化生产的发展,后备母猪的营养需要和饲养管理已成为动物营养研究的新热点,其中采食量及理想的营养水平作为影响其繁殖性能的重要因素,引起了广泛的关注。现就营养对后备母猪各个繁殖阶段繁殖性能的影响作一简单论述,希望对养殖生产者有一定帮助。 相似文献
67.
人地协调视角下农村居民点利用质量评价与提升策略 总被引:4,自引:4,他引:0
农村居民点高质量利用是乡村振兴的一种具体表现,综合开展农村居民点质量评价、全面改善质量障碍要素是科学编制村庄规划和优化农村要素配置的基础。该研究以北京市平谷区为例,从土地集约利用和人居环境品质相互协调的视角界定农村居民点利用质量内涵并构建评价体系,综合运用熵权-TOPSIS法、变异系数修正的弹性系数法和障碍度诊断模型,对农村居民点利用质量进行评价并提出相应的提升策略。结果表明:1)平谷区农村居民点土地集约利用水平中等偏高,人居环境品质和农村居民点利用综合质量则中等偏低。2)平谷区农村居民点类型表现为中等质量主导、高质量次之、低质量偏少,对应着从脱钩F弱型、脱钩T弱型、正向挂钩F强型、负向挂钩F弱型、正向挂钩T强型、负向挂钩T弱型、正向挂钩T-F同强型、负向挂钩T-F同弱型的村庄数量依次降低。3)平谷区农村居民点高质量利用的障碍要素主要体现在规模强度、空间布局、生活环境和生产环境4个维度,从高质量到低质量利用类型,障碍因素数量增多、作用程度逐渐增大。4)平谷区应充分发挥生态环境优势,在"整体化、集约化、人本化和善治化"战略导向下,按照"高质量利用类适当优化、中等质量利用类同步调控、低质量利用类系统整治"策略,分类有序地推进农村居民点质量提升。 相似文献
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果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。 相似文献
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