排序方式: 共有22条查询结果,搜索用时 156 毫秒
11.
家鸽免疫接种的途径与方法比较多,有的可用于群体免疫,有的只适用于个体免疫,一般常用的免疫途径与方法有:滴眼、滴鼻、刺种、羽毛囊涂擦、皮下或肌内注射、饮水以及气雾免疫等。但这些方法不能简单地套用在鸽子的免疫接种上,这是因为鸽子的饲养管理方式与一般家禽有很大的不同。最大的区别是鸽子为晚成禽类,雏鸽需要父母呕雏喂养,因此,不能像其他家禽(鸡、鸭等)那样整批饲养,采用全进全出的饲养方式。鸽子是父母与雏鸽同群饲养,如果接种弱毒活苗,就造成活的病毒在父代种鸽和雏鸽中相互传播,延绵不断地存在于鸽群中。实践证明,鸽群使用弱毒… 相似文献
12.
13.
介绍了旨在提高频谱利用效率的认知无线电及其频谱感知技术.针对无线变参信道环境下单节点检测的局限性,就本地感知判决和量化、协作通信机制和感知信息融合算法三个方面着重分析了基于能量检测和协作的多节点感知技术,并追踪分析了算法研究的发展动向. 相似文献
14.
基于多模型证据融合的苹果分类方法 总被引:1,自引:1,他引:0
水果内部品质是水果分类的重要依据之一,利用近红外光谱技术对苹果内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为提高近红外技术分类模型的预测精度,针对单一预测模型适用性差以及硬分割导致分类不确定性等问题,该研究以烟台红富士苹果为研究对象,利用自行研发的水果在线无损检测系统采集苹果近红外光谱以及可溶性固形物含量 (Soluble Solids Content, SSC),分别采用偏最小二乘(Partial Least Squares, PLS)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)法建立苹果预测分类模型,根据SSC的预测值与分类边界的距离提出三角形质量函数生成方法,通过证据理论的Dempster组合规则融合质量函数从而实现2种模型的融合,并探讨基于三角形质量函数的证据理论融合模型对预测精度的影响。研究结果表明:PLS分类模型的准确率为92.25%,ELM分类模型的准确率为 93.80%,而提出多模型融合方法的分类准确率达到了95.35%。而且,该研究提出的三角形质量函数生成法与硬分割生成的质量函数相比方法更符合实际,通过PLS、ELM模型和DS融合模型的混淆矩阵可以看出,融合模型实现了苹果SSC处于分类边界值时的准确分类,三类苹果被错误分类的个数均有减小。该研究提出的多模型证据融合方法不仅提高了模型的预测精度,而且更好地表达了关于类标预测的不确定性,为苹果的在线无损检测分类提供研究基础。 相似文献
15.
鹅口疮是一种消化道上部的真菌病,各种家禽都能感染,特征为上消化道的口腔、咽喉、食管、嗉囊黏膜形成白色假膜及溃疡。本病又有许多别名,如消化道真菌病、念珠菌口炎、霉菌性口炎、念珠菌病。1病原病原是白色念珠菌,形态与酵母菌相似,白色念珠菌广泛存在于自然界,一般是经口感染。此外,饲养不当和饲料配合不当,维生素缺乏和气候湿热,都能促使本病的发生和流行。2易感动物在自然条件下,鸡、鸽、鹅、火鸡、雉、珍珠鸡、鹦鹉和孔雀等均有严重发病的报道,哺乳动物也可感染。幼龄鸽易感性高,发病率和死亡率均高于成年鸽。3流行情况本病通常会频… 相似文献
16.
我国加入WTO在即,农业面临着结构调整的发展新阶段,滦县农机局以实现农业现代化为目标,大力推广先进实用的农机化技术及机具,以此推动滦县农业结构调整,取得了较好的效果. 相似文献
17.
随着我国经济的快速发展,城市化进程不断进步。有发展就有污染,城市环境遭受破坏,城市生态环境建设越来越受到人们的重视。园林绿化不仅可以改善城市环境,也是城市的一道风景线。俗话说:"三分建七分养",随着园林绿化建设的进行,最终的工作重点就落在养护管理上。基于此,本文主要简析了园林绿化养护管理的重要意义,随后对具体工作进行了分析,对园林绿化养护管理未来的发展进行了展望。 相似文献
18.
消毒是指消除或杀灭由传染源排到外界环境中的病原体,它是切断传播途径、防止传染病的发生和蔓延的一项重要措施.消毒工作说来容易,做起来却很困难.对于养鸡户来说,掌握正确的消毒方法、消毒措施及注意事项,搞好消毒工作,可大大降低鸡群的发病率,减少经济损失. 相似文献
19.
雏鸽和幼鸽感染鸽痘病毒是临诊上常见的现象,成年鸽和种鸽在临诊上也经常出现痘病毒感染的症状,但已感染过痘病毒,可获得终生的免疫。1发病原因鸽痘病毒是痘病毒科禽痘病毒属中的一个种。痘病毒科种类繁多,特性各异,禽痘病毒属中除鸽痘病毒外还有鸡痘病毒、金丝雀痘病毒、鹌鹑痘病毒、麻雀痘病毒等种类。一般各种痘病毒的致病宿主是专一的,但它们相互间可以传染,并有不同程度的交叉免疫保护性,鸽痘病毒引起的传染病,其特征是明显的一过性的皮肤和口腔黏膜的炎性过程,表现为皮肤毛囊增生,出现痘疹病变,然后结痂、脱皮等一系列临诊症状。有些… 相似文献
20.
以147份南方籼稻品种或组合的稻米为供试材料,利用偏最小二乘法(PLS),通过不同波长和不同预处方式建立稻米直链淀粉含量的近红外分析模型。结果表明:全谱段(950~1 650 nm)建模效果最好,其相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.947 7,1.162 3、0.700 2;采用多元散射校正法(MSC)法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.981 9、0.100 9、0.6831,其相对分析误差(PRD)为3.6;将稻米直链淀粉含量的近红外光谱预测值与化学值进行配对T检验,P=0.3560.05(置信区间为95%),表明近红外光谱法与化学分析法得到的检测结果无显著差异,即应用近红外光谱快速检测稻米直链淀粉含量是可行的。 相似文献