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51.
将4日龄泥鳅仔鱼养殖在32m~2的水泥池中,A组采用传统的肥水下塘,即在放苗之前先施肥,培养饵料生物;B组清水下塘,即放养泥鳅仔鱼前不施肥,保持水质清澈,配套水泥池培养饵料生物(施肥方式同A组),研究了两种不同培育模式对泥鳅仔稚鱼生长、生长离散及成活率的影响。32d饲养结果显示,两种放养模式下泥鳅仔稚鱼生长速度均较快;泥鳅仔鱼体质量(m)与全长(L)之间的幂函数关系式为m=0.0674 L~(2.2644)(r~2=0.9888);全长、体质量与日龄(t)之间的指数函数关系式分别为L=1.8208e~(0.0878t)(r~2=0.9471)和m=0.1257e~(0.2219t)(r~2=0.8962);两组全长变异系数均为10,生长的离散程度均较高;B组成活率为(54.85±6.09)%,显著高于A组的(15.68±3.36)%,试验结果表明,清水下塘效果较好。 相似文献
52.
[目的]优化美拉德反应的条件,并考察其产物在再造烟叶中的加香效果。[方法]以葡萄糖和脯氨酸为原料,优化美拉德反应的条件,并考察其产物在再造烟叶中的加香效果,并用GC-MS对产物进行分离鉴定。[结果]美拉德反应的最优条件:在沸水浴下,反应时间3 h,pH 6,糖氨摩尔比为1∶1,丙二醇占比为30%。在此条件下,美拉德反应产物的再造烟叶增香效果好。利用气-质联用仪对产物进行GC-MS分析,检测到吡咯类、酮类等化合物,这些物质是卷烟中的重要香气成分。[结论]美拉德反应产物的再造烟叶加香效果好。 相似文献
53.
针对作物病害图像的病斑分割问题,提出一种直觉模糊C均值(Intuitional Fuzzy C-means,IFCM)聚类算法。通过引入隶属度、非隶属度和犹豫度3个参数来表示模糊集,从而定义了用来表示模糊集的模糊度的直觉模糊熵(IFE)这一概念,对传统的FCM算法进行改进,克服了FCM算法分割时计算目标函数容易陷入局部极小值,而且聚类数目需要提前设定初值的缺点。将预处理过的作物(以黄瓜为例)病害叶片图像作为研究对象采用该改进算法进行病斑图像分割,得到了很好的分割效果。与其他分割方法进行比较,结果表明该算法分割出来的作物病斑图像准确率高达94%以上,分割效果明显。 相似文献
54.
为明确耐铅菌联合生物炭、有机肥2种载体对铅污染土壤的修复效果,采用盆栽试验方法,进行了铅在油菜体内铅含量、土壤有效态铅含量以及土壤酶活性、微生物数量的响应研究。结果表明,生物炭和有机肥与不同接菌量配施均降低了油菜铅含量以及油菜对铅的转移和富集;相同基质配施条件下,随着接菌量增加,油菜铅含量先减少后增加,其中,接菌量0.5 g/kg、生物炭20 g/kg处理(T+J2)和接菌量0.5 g/kg、有机肥20 g/kg处理(F+J2)油菜地上部、地下部铅含量较少,与CK相比,2个处理地上部铅含量分别下降56.78%和30.40%,地下部铅含量分别下降22.94%和16.71%,且均达显著水平;T+J2和F+J2处理土壤有效铅含量也较低,分别较CK降低21.32%和12.61%;油菜根区土壤酶活性与微生物多样性随着接菌量的增加先增大后减小,当接菌量为0.5 g/kg时,土壤真菌、放线菌数量最多,4种酶活性也最大。耐铅菌以接菌量0.5 g/kg与生物炭、有机肥配施后对铅污染土壤修复效果最佳。 相似文献
55.
以白鱼粉、酪蛋白、鱼油和α-淀粉分别作为蛋白质、脂肪和碳水化合物原料,配制等蛋白质(45%)、等脂肪(8%)、碳水化合物水平分别为0%、5%、10%、15%、20%、25%的6组饲料。饲养鳡幼鱼8周后测定其生长、体成分及肝糖原含量,初步探讨鳡对碳水化合物的利用能力。结果表明,20%组鱼体的增重率、特定生长率和蛋白质效率最高(P〈0.05)。高碳水化合物组表现较高的摄食率、脏体比、肝体比和肠脂比(P〈0.05)。饲料碳水化合物水平的升高,增加了全鱼体干物质和粗脂肪的累积(P〈0.05)。随着饲料碳水化合物水 相似文献
56.
57.
58.
通过对已建或在建的高等级公路的高边坡情况分析高陡路堑边坡变形失稳特征与边坡岩体结构类型之间的关系,并总结影响变形失稳形态和引起高陡路堑边坡破坏的主导因素。 相似文献
59.
对油松不同器官、不同时间过氧化物酶的含量及活性进行了研究 ,结果表明 :不同时间、不同器官油松过氧化物酶活力差异明显 ,不同时间、不同器官油松过氧化物酶大小排序规律也不相同 ,总体来说 ,生长季节活力高 ;根中该酶活力较强 ,枝内活力较低 ,同时表现出过氧化物酶与林木的生长和抗性有一定关系 相似文献
60.
大豆病害诊断是有效防治的先决条件。为此,针对传统BP神经网络在处理高维大豆病害数据时存在的时间复杂度高、诊断准确率低以及误差收敛缓慢且容易出现震荡现象的问题,提出了一种改进方法。该方法首先对高维大豆病害数据进行特征选择,去除"贡献"较小的特征,实现数据降维;然后,对传统BP算法进行改进,根据输出误差动态调整学习速率,并使用改进后的算法建立大豆病害检测模型。经实验测试,该方法在大豆病害诊断测试中准确率达96%以上,且各项统计指标、误差收敛速度及平稳性均优于传统BP神经网络,证明了其可靠性和高效性。 相似文献