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为了解和掌握海参养殖过程水质状况,对海参养殖水质使用融合三角模糊数层次分析法的多级模糊评价方法评估。首先依据水质关键因子在海参生长过程中所起积极和消极作用将水质关键因子分类,并依据2类关键因子设计“海参养殖水质正、负相关因子模糊推理系统”。其次,将两模糊推理系统作为一级模糊,其结果作为二级模糊的输入。二级模糊系统通过一级正、负相关因子推理结果得到最终水质评价结果。在模糊推理过程中,采用三角模糊数层次分析法为海参水质关键因子赋权来提高评价结果的准确性。最后,将该方法与融合三角模糊数层次分析法的海参养殖水质单级模糊评价系统、海参养殖水质ANFIS模糊评价进行对比试验。结果显示,3种方法评价结果一致,融合三角模糊数层次分析法的海参养殖水质多级模糊评价法将模糊规则由原来的243条减少为45条,缓解了维数灾难问题;且与ANFIS模糊评价相比无需经过大量调参和训练,占用系统资源更少。以上结果表明,融合三角模糊数层次分析法更适用于海参养殖中的水质评价与管理。 相似文献
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介绍意法半导体(STMicroelectronics)公司一款新型MEMS三轴低压数字接口的加速度计LIS3LV02DL。它主要包括LIS3LV02DL的特点、引脚、SPI/I2C接口、寄存器功能定义等。同时通过应用电路说明应如何应用LIS3LV02DL。 相似文献
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为比较不同浓度咯菌腈处理对石榴冷藏品质的影响,以泰山红石榴为试材,分别以浓度为200 mg/L（T1）、400 mg/L（T2）、600 mg/L（T3）的咯菌腈处理石榴果实,在（5±1）℃、相对湿度90%～95%条件下冷藏112 d,冷藏期间每28 d取样测定石榴果实品质相关指标。结果表明：不同浓度咯菌腈处理对泰山红石榴冷藏过程中总可溶性固形物、可滴定酸、抗坏血酸、总酚含量,以及果皮和籽粒的色彩指数均无显著影响;较高浓度的咯菌腈延迟了冷藏过程中果皮过氧化物酶活性高峰出现的时间;咯菌腈处理在一定程度上加速了泰山红石榴冷藏过程中多酚氧化酶的钝化;T2组石榴在冷藏至第28天时,总抗氧化活性水平显著高于T1、T3组和对照组;冷藏至112 d时,褐变指数以T3组石榴最低（0.16）,T2组次之（0.25）,二者显著低于T1组（0.30）和对照组（0.31）。综合试验结果可知：随着咯菌腈浓度的升高,泰山红石榴冷藏后期的褐变相应减少;咯菌腈处理对泰山红石榴冷藏过程中的主要生理指标无显著影响;以400~600 mg/L的咯菌腈浓度处理对减少泰山红石榴冷藏后期的褐变效果较好。 相似文献
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ALA对NaCl 胁迫下不同品种番茄植株光合作用、保护酶活性及果实产量的影响 总被引：11，自引：0，他引：11
以耐盐性不同的番茄品种金鹏超冠(耐盐性较强)和中杂9号(耐盐性较弱)为材料,研究了叶面喷施5-氨基乙酰丙酸(ALA)对150 mmol/L,250 mmol/L NaCl胁迫下番茄光合作用、保护酶系统及产量的影响。结果表明,ALA能使NaCl胁迫下番茄叶片的叶绿素含量、净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)升高,胞间二氧化碳浓度(Ci)降低;ALA处理显著提高了高盐胁迫下的SOD、POD和CAT活性,且降低了丙二醛含量,尤其是中杂9号更为显著,ALA处理可能是通过促进保护酶系统活性,保护细胞的光合性能,促进光合作用,从而促进番茄的生长发育,提高产量,缓解盐胁迫对番茄的抑制作用。 相似文献
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基于灰度共生矩阵和分形的哈密瓜表皮网状纹理分析 总被引：1，自引：1，他引：0
根据表皮纹理对哈密瓜进行自动分级。选取基于灰度共生矩阵的4种纹理参数和分形盒维数对哈密瓜表皮纹理进行统计分析,研究哈密瓜以及作为对比组的西瓜和甜瓜关于这5种纹理参数的分布规律。试验结果表明:基于灰度共生矩阵的4种纹理参数能将大部分纹理清晰与纹理模糊、霉变的哈密瓜表皮区分开,分形盒维数则可区分大部分纹理模糊表皮与霉变表皮;这5种纹理参数的组合可区分哈密瓜与西瓜、甜瓜的纹理。 相似文献
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马铃薯X病毒黑龙江分离物外壳蛋白基因克隆与序列分析 总被引：1，自引：0，他引：1
马铃薯X病毒(Potato virus X,PVX)是重要的马铃薯病毒之一,几乎分布于全国所有马铃薯种植区域,严重影响马铃薯的产量和品质。对其建立RT-PCR分子检测体系以及对其外壳蛋白(CP)基因进行序列分析尤为重要。根据已报道的PVX的核苷酸序列设计合成1对引物,以带毒植株总RNA为模板,应用RT-PCR方法,克隆了PVX黑龙江分离物(P2)全长CP基因序列。序列分析表明:P2CP基因全长711 bp,编码237个氨基酸残基,与GenBank中17个不同分离物的CP核苷酸序列同源性为75.5%~96.3%,氨基酸序列同源性为89.4%~99.2%。依据PVXCP氨基酸序列建立系统进化树,将PVX不同分离物划分为两大类群,P2与PVX中国分离物亲缘关系较近,同属于类型Ⅱ,表现一定的地域相关性。同时,应用该RT-PCR分子检测体系进行马铃薯样品检测。 相似文献
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为解决集约化水产养殖过程水体氨氮浓度无法实时检测的问题,提出基于Bagging集成随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)的建模方法,利用养殖过程采集的相关水质参数对养殖水体氨氮浓度进行软测量。该方法首先采用Bootstrap方式生成多个不同的训练子集,然后并行训练多个SCN模型,最后将各个SCN模型的输出结果取均值作为Bagging-SCN模型的输出。为验证方法的有效性,分别通过UCI标准数据库中的机翼自噪声数据集和集约化海水养殖过程数据集进行了仿真试验,将该研究提出的Bagging-SCN模型与单一SCN模型、以及目前应用最广泛的随机权向量函数连接网络(random vector functional-link net,RVFL)模型、Bagging-RVFL模型的测量效果进行了比较。试验结果表明:该文所提模型对机翼自噪声数据集中缩放声压级测量的均方根误差、平均绝对百分比误差和最大绝对误差分别为4.225 dB、2.599%和17.500 dB;在对集约化海水养殖过程中水体氨氮浓度测量的均方根误差、平均绝对百分比误差和最大绝对误差分别为0.0628 mg/L、27.851 mg/L和0.189 mg/L均优于其他测量模型;进一步说明该模型具有较高的测量精度和稳定性,更适合应用于集约化水产养殖水质监测过程。 相似文献