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春季是茶树周年生长的开始,也是茶叶占全年产量比例大、品质好的关键季节.通常春茶产量占全年的4096~5096,产值超过全年的50%.因此,必须高度重视抓好春茶生产. 相似文献
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稻秆潜蝇是鄂西武陵山区水稻上的主要害虫之一,在宣恩1a发生3代,以第3代幼虫在禾木科杂草心叶内越冬。第1代幼虫危害稻苗心叶,轻者植株生长弱小,重者心叶枯萎,生长点腐烂,不能成苗;第2代幼虫危害水稻孕穗,造成穗形扭曲,抽穗后,部分或大部颖花残缺不实,单穗损失20%~60%。湾槽田、阴湿田的杂交稻受害最重。在稻秆潜蝇卵孵始盛期至高峰期用40%乐果乳油200~250ml/667m2对水60kg喷雾,或3%呋喃丹颗粒剂2~2.5kg/667m2拌细土50kg撒施,防效达80%以上 相似文献
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筛选适应性强、经济效益好的杏李品种,对增加生态效益和经济效益兼顾造林树种的选择范围,促进人工防护林承包工作,调节经济林产业结构,强化林果产业的发展具有重要意义。2020—2022年,在新疆兵团第十三师新星市区域内对味厚、味帝、味王、风味玫瑰、风味皇后及恐龙蛋6个杏李品种进行引种试验,综合分析评价了物候期、植株保存率、果实经济性状等。结果表明:栽植第3年,味厚、味帝和恐龙蛋的综合表现较好,其中味厚产量可达15 000 kg/hm2以上,味帝产量可达12 000 kg/hm2以上,恐龙蛋植株成活率最高、抗逆性最强。 相似文献
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基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。 相似文献
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结合卫河自身特点和地理环境建立13项指标体系,运用基于熵权的模糊数学模型对其脆弱性进行评价。结果表明,鹤壁的脆弱性为0.69,焦作为0.55,新乡为0.39,安阳为0.36,濮阳为0.23。最后针对评价结果分析了原因,提出了合理性建议和措施。 相似文献