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1.
蝴蝶兰属于热带气生兰,对生长环境的温湿度非常敏感,温湿度过高或过低不仅对蝴蝶兰生长不利而且易引发多种病害。为此,利用传感器采集的蝴蝶兰生长环境空气温湿度数据,运用朴素贝叶斯算法对其进行分类,以此判断蝴蝶兰的健康状况,达到病害分类的目的。实验表明,该方法的平均分类准确率达到81%,与其它统计学预报方法相比,具有简单、易行的优点。  相似文献   
2.
随着抗生素的滥用及畜产品药物残留问题的日益严重,食品安全问题日益受到人们的关注.中草药以其"安全、绿色、无残留"的优势成为大家研究的焦点,中草药、酶制剂和益生素等成为取代抗生素的替代品.利用一些有益微生物发酵中草药而制得的集"中草药、酶制剂、益生素"为一体的饲料添加剂,将会更加有力地推动畜牧水产业的健康发展.  相似文献   
3.
以人工栽培的北豆根为研究对象,从种子发芽率、地上及地下根状茎生长等方面进行了研究。结果表明:北豆根种子最佳砂藏方法,其发芽率高达86.75%。不同年龄北豆根地上主蔓平均年高生长分别为35.6cm、69.44cm、90.19cm。不同年龄北豆根一级根状茎在根长、根径上差异显著,在数量上差异不显著。根状茎平均分布深度为13cm,根冠比为9.1:1。  相似文献   
4.
2012~2013年,对山梨园中不同品系山梨进行了果实大小、单株结果产量、石细胞含量、出汁率、可溶性固形物含量、可溶性糖含量等指标的测定和评价。结果表明:初选的12个品系22株山梨个体中,有8个品系12株山梨个体在1个或多个果实性状指标上表现比较突出。具有较好鲜食品质的有YS10-5、YS15-1、YS15-2、YS11-2;具有较好加工品质的有YS6-8、YS6-9、YS10-5、YS15-1和YS15-2;具有较高产量的有YS6-9、YS11-5、YS10-5、YS15-1、YS9-2、YS13-6、YS13-4、YS14-2、YS14-5、YS8-4和YS7-6;具有果个大且品质好的有YS10-5、YS11-2、YS11-5和YS15-1。通过模糊数学隶属函数对12个品系22株山梨个体综合评判,有6个优良品系9株优良单株果实各项指标隶属函数均值较大,从大到小依次为YS10-5、YS11YS11-5、YS9-2、YS15-1、YS14-5、YS11-2、YS6-9、YS10-2和YS15-2,其隶属函数均值范围为0.5068-0.8335。  相似文献   
5.
6.
7.
红松(Pinuskoraiensis)是伊春林区顶极群落阔叶红松林的建群树种,它树干高大通直,木材软硬适中,加工容易,是家具、造船、建筑等优质用材;同时它也是很好的观赏树种,大面积阔叶红松林,景观壮美,复杂多变,一年四季可供旅游者观赏。另外是优良木本粮油树种,松籽具有很高的商品价值,它香味可口,营养丰富,松仁含有不饱和...  相似文献   
8.
水氮耦合对烤烟生长、产量和品质的影响   总被引:2,自引:1,他引:1  
[目的]探讨贵州省黔东南州烤烟种植适宜的水氮耦合模式。[方法]采用田间小区试验,设置4种灌水水平,分别为0水平(W0:0L/株)、1水平(W1:0.5L/株)、2水平(W2:1.0L/株)、3水平(W3:2.0L/株),2种施氮水平,分别为1水平(N1:90kg/hm2)、2水平(N2:120kg/hm2),研究了不同施氮量和灌水量8个耦合处理对烤烟生长、烟叶产量和品质的影响。[结果]在试验范围内,烤烟成熟期,施氮量相同时,与W0N2处理相比,W3N2处理烟株的株高、最大叶面积、叶片数、茎围、节间距和根体积分别增加了13.22%、13.77%、14.36%、10.91%、10.63%和19.95%;当灌水量相同时,与W3N1处理相比,W3N2处理烟株的株高、最大叶面积、叶片数、茎围、节间距和根体积分别增加了5.39%、7.27%、7.43%、7.45%、0.74%和23.84%,烟叶产量提高2.06%;各等级烟叶中总糖、还原糖、总氮和总钾量均与灌水量极显著正相关,烟碱、蛋白质和含氯量均与灌水量负相关,灌水量和施氮量对烟叶中的化学成分存在显著交互作用;水氮耦合处理各等级烟叶的外观质量和评吸品质均表现较好。[结论]总体来看,以灌水量1.0~2.0L/株,施氮量120kg/hm2的水氮耦合处理烟株生长状况较佳,烟叶产量较高,品质较好。  相似文献   
9.
深入分析可再生能源产业发展概况,对解决当前可再生能源产业发展不平衡、市场交易机制不健全、创新能力不足等问题,优化当地产业结构,推动区内硬件设施建设、加速优质项目的开发利用、高端基础设施建设和高端生产要素的聚集有着重要意义。以河北省张家口市可再生能源产业集群为例,分析可再生能源产业发展路径,为首都“两区”建设和“低碳奥运”提供产业保障。  相似文献   
10.
基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L、a、b值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%~15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。  相似文献   
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