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因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一,规模化生产下的机械效能未能充分发挥,存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题,在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后,总结小麦玉米全程机械化技术路线,构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算,作业成本较实际情况下降10.9%;总动力优化配备结果为23.712 kW,下降51.36%;农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。 相似文献
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花叶海棠叶片中具有丰富的多酚类、黄酮类、多种氨基酸组分和一些其他营养物质。通过对不同生态区域以及不同采摘时期的花叶海棠叶片中主要活性物质的分析比较,结果表明:不同条件下花叶海棠营养成分分布情况具有一定的差异,而不同采摘时期植物体内进行的能量流动也会造成内含物的变化。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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为了选择遗传增益较高的圆角桉(Eucalyptus tereticornis)优良家系和优良单株,对4.4年生圆角桉第2代家系试验林进行生长性状分析与遗传评估。结果表明:参试的103个家系间D(胸径)、H(树高)、V(材积)存在极显著差异。胸径、树高、材积的家系遗传力单株遗传力,两者都在0.5水平以上,表明家系受较强度遗传控制,单株均受中等强度遗传控制。以D、H、V这3个主要生长性状构建圆角桉家系和单株选择指数方程,用一个标准差水平选择出14个圆角桉优良家系,选择强度为13.59%,入选优良家系群体的D、H、V平均遗传增益分别达30.20%、20.55%、74.51%,最优家系为Y19、Y67、Y64;用2个标准差强度水平选择出52株圆角桉优良单株,入选率为3.12%,入选单株主要分布在36个家系中,其中有50%分布在优良家系中,选择效果明显。 相似文献