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《中国蜂业》2015,(3):36-38
蜜粉源植物资源是养蜂业的重要基础,没有充足优良的蜜粉源植物,养蜂业就难以健康发展,蜜粉源的数量和质量直接决定着养蜂业的命运。在晋中种蜂场、左权县科委、左权县畜牧兽医局、左权县蜂业协会的大力配合下,对左权县境内臭荆芥生长、分布及对其利用价值做了调查。山西省左权县地处山西省晋中市东南部,太行山主脉中段西侧,在该县臭荆芥分布面积十分广泛,以该县的麻田镇、石匣乡、桐峪镇、粟城乡、拐儿镇、芹泉镇、羊角乡分布较为集中,泌蜜量高。通过我们的调查,初步掌握了左权县臭荆芥的生长形态、分布情况及开花习性,流蜜期预测、蜂群管理及场地选择及病虫害防治,蜂群管理缺陷。 相似文献
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<正>2009年9月24日,国务院公布了《农业机械安全监督管理条例》,自11月1日起施行。条例建立了农机缺陷产品召回制度,规定农业机械生产者应当及时召回存在设计、制造等缺陷的农业机械产品。召回制度规定,对 相似文献
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以姚江大闸和武障河闸为例，对河口水域建闸后的闸下淤积的机理进行了研究。通过应用二维悬沙模型的模拟计算，分析了数学模型在模拟近闸段的淤积时存在的缺陷，对产生问题的原因进行了初步探讨。由于闸下淤积问题存在明显的时空性和区域性特征，应积极研究解决措施。 相似文献
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将步长加速法与混沌优化方法结合,解决了混沌优化方法收敛速度慢和步长加速法只适合于局部寻优的缺陷.为此,介绍了无糖组培营养液循环控制系统的设计和构成,并采用混沌-步长加速法针对无糖组培营养液控制系统的PID控制器参数寻优,以实现营养液的自动调配.仿真结果表明:该优化方法搜索效率高,所得参数较好地满足了系统控制要求. 相似文献
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基于人工智能的木材缺陷检测研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
木材缺陷检测是木制品加工前的重要步骤,为了提高检测效率和经济效益,木材缺陷检测也从传统的人工方法向智能化方向转变。随着计算机技术的不断提高,人工智能得到快速发展,人工智能在木材缺陷检测中的应用也进一步增加。目前,人工智能主要通过机器学习、人工神经网络、深度学习等算法实现对木材缺陷的预处理和检测。文中阐述部分常用人工智能算法在木材缺陷检测中的应用,包括相关算法的原理、特点;综合分析算法优缺点,并对人工智能技术在木材缺陷检测中的研究进行了展望。 相似文献
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在对传统护坡型式缺陷进行分析的基础上,介绍了一种新式护坡—模压混凝土砌块护坡,通过对其生产工艺、施工工艺以及优点等方面的阐述,说明该护坡系统有良好应用前景。 相似文献
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本章提出了一种基于概率神经网络（PNN）结合机器视觉的鸭蛋表面裂痕检测方法,配合背景光照法,结合灰度图像处理、图像高斯滤波处理、图像分割处理等算法去除图像杂质干扰,采用反锐化掩模局部对比度增强的分段增益改进算法来增强裂痕,收集裂痕、污点的相关信息作为数据集录入PNN神经网络,进行识别判断。本研究对1 600张鸭蛋图片样本进行采样分析,将鸭蛋分为好蛋、脏污蛋、裂纹蛋3种。试验表明,该系统对干净无损蛋、脏污无损蛋、裂纹蛋的检测准确率分别达到了95.1%、77.9%、95.3%,具有较好的泛化性和鲁棒性,符合复杂鸭蛋生产加工环境的应用需求。 相似文献
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