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简述了在北方寒冷地区大型肉仔鸡饲养机械化的自动控制原理,设计。实现了自动化控制,才能减轻饲养员的劳动强度,改善饲养环境,提高社会效益和经济效益。 相似文献
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【目的】从细菌多样性和组成结构角度评估化学肥料与硅酸钠或蚯蚓结合施用对废弃矿区大豆根际细菌群落的影响,为日后矿区复垦和生态恢复提供理论依据。【方法】在广东省梅州市黄畲村废弃矿区种植大豆‘华春9号’,试验设置4个施肥处理:氮磷钾肥结合硅酸钠(3NPK+S和5NPK+S),氮磷钾肥结合蚯蚓20条·m-2(3NPK+E和5NPK+E),以不施肥为对照(3CK和5CK)。在施肥后3和5个月时对大豆根际土壤进行采样。通过提取土壤细菌总DNA、16S rRNA测序和测定土壤基本化学性质,探究该矿区大豆根际细菌群落多样性和结构对不同施肥处理的动态响应过程。【结果】与3CK相比,3NPK+E处理显著增加了Chao1和Shannon指数;与5NPK+E处理相比,5NPK+S处理显著增加了Shannon指数。主坐标分析(PCoA)表明,不同处理下的根际细菌群落组成在操作分类单元(OTU)水平上出现显著分离。从属的相对丰度来看,Uncultured_f_Anaerolineaceae是3NPK+S、3NPK+E、5NPK+S、5NPK+E处理土壤中的优势菌属。基于Mantel检验和典型关联分析(CCA)显示,土壤有机质、有效磷和全碳含量对5NPK+E处理的根际细菌群落有显著影响。【结论】施加NPK+S和NPK+E肥料均能有效提高矿区土壤细菌多样性,从而间接对土壤修复起促进作用。施肥方式和处理时间均会显著影响细菌群落组成,并且施肥处理时间越长对细菌群落组成的影响越明显。Uncultured_f_Anaerolineaceae富集在施肥处理下的土壤中,这类细菌可能在促使碳转化的过程中起重要作用,同时还具有修复土壤污染的潜力。NPK+E施用增加了有机质含量,对细菌群落的生长有促进作用。 相似文献
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一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。 相似文献
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为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 相似文献