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土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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为探明己唑醇在猕猴桃中的残留特性和安全性,建立了测定猕猴桃中己唑醇残留量的分析方法,并采用该方法研究了己唑醇在猕猴桃中的消解动态及最终残留量。样品前处理采用QuEChERS法,经乙腈提取,采用超高效液相色谱-串联质谱 (UPLC-MS/MS) 检测,外标法定量。运用所建立的方法对己唑醇在山东烟台、山西运城、陕西咸阳、湖北武汉、安徽宿州和重庆九龙坡6个试验点的猕猴桃中的残留消解动态和最终残留进行了研究。结果表明:己唑醇在猕猴桃中的消解速率较快,其残留量随时间延长而递减,符合一级反应动力学方程,半衰期为13.9~17.8 d。慢性膳食摄入风险评估结果显示,己唑醇在各类食物中的国家估算每日摄入量 (NEDI)为1.690 2 μg/(kg bw·d),风险商 (RQ) 值为0.338,表明己唑醇在猕猴桃中的膳食摄入风险较低。30%己唑醇悬浮剂按有效成分75 mg/kg施药3次,于末次施药后21 d收获的猕猴桃食用风险较低,推荐30%己唑醇悬浮剂在猕猴桃上使用安全间隔期为21 d。 相似文献
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