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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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阐述了小麦种植技及物理、化学病虫害防治技术,论述了加强重视宣传力度、发展互联网平台、建立模范基地等小麦种植、病虫害防治技术推广对策。 相似文献
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鄂尔多斯细羊毛生产经营分析及发展对策 《畜牧与饲料科学》2018,39(11):89-91
鄂尔多斯细羊毛主要产自内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,羊毛综合品质堪比澳毛。近年来,在各级政府的大力支持下,当地相关部门积极探索,摸索出了一条有效的细羊毛生产经营之路,细羊毛价格连年攀升,当地农牧民实现稳步增收。为了进一步推进该地区细羊毛供给侧结构性改革,建议该地区进一步加强鄂尔多斯细毛羊品种改良,做好羊毛直销的组织工作,全面推行羊毛现代化管理技术,推行羊毛公正检验制度方面的生产经营模式。 相似文献
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为了研究不同小麦品种萌发期的耐盐性,为小麦萌发期耐盐性鉴定提供快速、准确的鉴定方法和理论依据。本研究以40个冬小麦品种为试验材料,通过主成分分析法(PCA)与神经网络自组织映射(SOM)聚类分析法,研究盐胁迫对40个小麦品种萌发期各项形态指标的影响。主成分分析法结果表明,发芽势、发芽率、最长根长、第一片叶长及胚芽鞘长在PCA下载荷量最大;根据SOM聚类分析结果,‘德抗961’等4个小麦品种属于高度耐盐品种,‘济麦22’等14个小麦品种属于耐盐性品种,‘济麦20’等16个品种属于中等耐盐性品种,‘鲁麦21’等6个小麦品种属于盐敏感性品种。发芽势、发芽率、最长根长、第一片叶长、胚芽鞘长能够作为萌发期小麦耐盐性筛选的主要评价指标,并且结合主成分、SOM聚类分析方法进行小麦萌发期耐盐性鉴定更为科学、方便。 相似文献
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抗逆优质丰产棉花新品种的培育及应用是当前棉花生产节水提质增效的关键。‘衡棉1670’是河北省农林科学院旱作农业研究所以中早熟陆地棉品种资源材料‘衡棉210’为母本,以‘衡棉4号’为父本杂交,后代多年南繁北育,经旱棚盐池鉴定选择,在枯黄萎病混生重病地、不防治棉铃虫的高压胁迫下,经过多年连续定向选择育成。其突出表现为抗枯黄萎病、丰产优质、耐盐抗旱节水,适宜在河北省及黄河流域同类生态春播棉区推广种植,2019年8月通过河北省农作物品种审定委员会审定(审定编号为冀审棉20190013)。 相似文献
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