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针对准确识别小麦常见病害的需要,提出了一种基于卷积神经网络的小麦病害识别方法。该方法首先以小麦病害图片资料为基础,利用中值滤波法、直方图阈值法等对图像进行去背景、去噪、病斑分割等预处理形成样本库,然后利用卷积神经网络构建一个具有五层结构的深度学习模型进行样本学习,并利用随机梯度下降法进行学习过程控制,最后以获取的特征集对小麦图片进行病害识别,并形成一个在线识别系统。在泰安市4样点的试验结果表明,利用该方法可以有效实现对小麦常见病害——纹枯病、条锈病、叶锈病、秆锈病、赤霉病和白粉病的识别,综合识别率可达99%以上,可以应用于实际生产管理。 相似文献
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探讨除草剂添加增效剂减量施用对红枣-小麦间作麦田阔叶杂草的防除效果及安全性,为麦田除草剂减量施用提供科学依据。结果表明,药后50 d,10%苯磺隆WP、20%双氟·氟氯酯WG和6%双氟·唑草酮OD添加增效剂激健在减施20.00%~40.00%的剂量下对麦田阔叶杂草的株防效和鲜质量防效分别为86.83%~98.47%和98.96%~99.87%,分别高于与之相对应的不添加增效剂激健的处理,较空白对照增产8.03%~10.69%,纯增收益为725.80~1 099.00元/hm,表明10%苯磺隆WP、20%双氟·氟氯酯WG和6%双氟·唑草酮OD添加增效剂激健可在红枣-小麦间作麦田减量施用。 相似文献
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温室植物高效栽培光照控制系统包括可弯曲的透明太阳能光伏电池组件、植物栽培区域、单栋温室、植物栽培光照控制器。植物栽培光照控制器包括植物种类确定单元、生长状态收集单元、生长区域确定单元、波长确定单元、植物移动决定单元和一个数据库。为解决了太阳光无法满足不同种类植物栽培和同种植物不同生长阶段所需要的最佳光照条件,研究了一种温室植物高效栽培光照控制系统。该控制系统能根据植物的种类和不同生长阶段,提供植物生长发育的最佳吸收波长的光照,营造适宜生长的光环境,缩短生长周期,提高植物产量,改善农产品品质。 相似文献
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本试验旨在研究不同饲粮条件下泌乳奶牛对乳脂前体物的摄取和利用规律。选取体重为(617±21)kg、泌乳天数为(120±20)d的9头健康泌乳荷斯坦奶牛为试验动物,采用3重复3×3拉丁方设计,随机分为3组,其中2组饲粮的精饲料配方不同,粗饲料相同均为秸秆,精粗比均为6∶4(分别称之为CSA和CSB组),余下1组以羊草、苜蓿干草、全株玉米青贮为混合粗饲料,精粗比为4∶6(MF组),每组3头;试验期84 d,分为3期,每期28 d,包括21 d的预试期及7 d的正试期。结果表明:1)各组产奶量及乳成分差异不显著(P0.05),但MF组的泌乳效率显著高于CSA和CSB组(P0.05)。2)各组饲粮C16∶0和C18∶0摄取量差异不显著(P0.05);MF组饲粮C18∶1 c9摄取量显著低于CSA和CSB组(P0.05)。3)MF组动脉血浆中长链脂肪酸和总脂肪酸含量均高于CSA和CSB组,特别是C18∶3 n3含量显著高于CSA和CSB组(P0.05)。4)MF和CSB组乳腺C18∶3 n3摄取量(日平均值)显著高于CSA组(P0.05);各组乳腺对其他长链脂肪酸的摄取量差异不显著(P0.05)。5)最终体现在乳中,表现为MF组的C18∶3 n3产量较CSA和CSB组有升高的趋势(0.05≤P0.10),而原本乳腺摄取量无显著差异的C18∶2 n6(P0.05),在乳中产量显著低于CSA和CSB组(P0.05)。由此可见,相同粗饲料、不同精饲料饲粮对泌乳奶牛生产性能无显著影响,而优质的粗饲料即使在精饲料比例降低的前提下,对乳中脂肪酸的组成及产量仍可以产生影响,使其更倾向于有利人体健康。 相似文献
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