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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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为了研究黑龙江省苜蓿锈病的病害现状,试验对黑龙江省6月份、7月份苜蓿锈病发病率及分布进行了比较,采用五点采样法,每点随机采集苜蓿叶片50片,统计叶片病害情况,计算发病率,并根据苜蓿叶片病斑覆盖面积确定病害程度。结果表明:黑龙江省6月份、7月份苜蓿锈病只在局部小范围内进行传染,其中6月份苜蓿锈病发病率最高的为双鸭山市的岭东区,而7月份苜蓿锈病发病率最高的为齐齐哈尔市和莫力达瓦达斡尔自治旗的小部分地区。说明黑龙江省6月份、7月份苜蓿锈病的传染中心发生转移,苜蓿锈病的传染有其限制因素,可能是地理纬度原因或者是传染寄主原因,可以通过有效措施进行防治。 相似文献
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旨在建立鸡血液样品中多种喹诺酮类药物残留的超高效液相色谱—串联质谱方法。样品经乙腈提取,经Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱分离,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,电喷雾正离子(ESI+)模式电离,MRM扫描模式检测。经方法学验证,该方法的线性关系、回收率、精密度均符合要求。应用超高效液相色谱—串联质谱法建立了鸡血液样品中多种喹诺酮类药物同时检测的方法,实现了动物血液样品中12种喹诺酮类药物同时定性、定量分析。 相似文献
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