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41.
基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数[log(1/R)]′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和[log(1/R)]′的SOM估测模型精度较高,以[log(1/R)]′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.  相似文献   
42.
人工老化对小麦种子活力及醇溶蛋白组成的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
为揭示种子活力与醇溶蛋白组成变化的关系,以小麦品种百农矮抗58、周麦18、新麦208、郑麦9023和杂交小麦(BNS/05525)为材料,高温(43±1)℃、高湿(95%相对湿度)老化处理0,4,6,9,12,15d和20 d,对老化处理种子的活力及醇溶蛋白组成进行了分析.结果表明,随着老化时间的延长,小麦种子的发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数逐渐降低,老化20 d的小麦种子发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数均降为0,种子活力丧失.在同一老化程度下,杂交小麦种子的发芽势、发芽指数、活力指数均高于百农矮抗58、周麦18、新麦208、郑麦9023,说明杂交小麦的抗老化能力较强;电导率在种子老化的0~12 d内变化较小,种子老化到15d时电导率迅速升高;5个小麦品种种子老化20 d后,发芽率从100%下降到0,醇溶蛋白的表达均出现了带型的变化,ω区醇溶蛋白出现了谱带的丢失、新蛋白的增加及蛋白表达量的上升和下降.种子活力丧失与蛋白的丢失、新谱带的产生都是在同一时间(种子老化20 d),说明种子活力的丧失与ω区域醇溶蛋白的消失和新增加的蛋白质有关;种子老化程度的加剧,导致了某些存活能力差的基因型消失,消失的基因可能与种子活力的表达相关.  相似文献   
43.
分析麦穗鱼(Pseudorasbora parva)在人工养殖条件下的生长特性,为麦穗鱼养殖提供参考依据。2016年3—11月,于室外水泥池中开展了麦穗鱼养殖试验,分别测量其体重、体长及全长指标,进行生长特性分析。经180天的养殖,麦穗鱼平均全长达到3.96cm,平均体长达到3.23 cm,平均体重达到0.49g。特定生长率、日均增量和肥满度均受水温影响变化明显。体长(LB)与全长(LT)之间存在线性回归关系:LT=1.0589LB 0.767 (R2=0.8628),体长与体重(W)的回归方程为:W=0.0466LB2.1623 (R2=0.8306)。麦穗鱼体长的变异系数范围为6%~14%,体重的变异系数范围为20%~41%,肥满度在1.45~5.31之间变动。麦穗鱼在室外水泥池中生长效果良好,适宜进行规模化人工养殖。  相似文献   
44.
清代书院课艺总集多为连续出版物,或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季,多则一年或数年。经费充足与否,会影响刊期。发表周期多为一年至五年,也有十余年的。用稿率以10%~20%居多,偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登,也偶有“论点摘编”。多经润色,并附录评点。有的以袖珍本刊行,有的宣称“翻刻必究”,标出定价,附载广告。稿费已在膏火费中预支,优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看,书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。  相似文献   
45.
为设计一款仿生心脏功能较佳的心室泵,采用柔性、热致伸缩的热致形变弹性体代替心肌,根据螺旋心室心肌带理论,选择心肌带的左心室段,并选取了Hilbert平面填充曲线作为热致导体在热致形变弹性体中的走行方式,设计出与真实心脏类似的心室泵结构.通过试验测量了所设计的心室泵的射血分数与心率,结果显示该心室泵的搏出量高于自然心脏,而其心率远低于自然心脏.相对于机械泵,所设计的心室泵结构与真实心脏类似,具有收缩能力强,射血分数高的优点,且不易破坏血细胞,生物相容性较好.不足之处在于,热致动液晶弹性体变形响应慢,暂时还未能达到正常心脏的心率.论证了构建双稳态结构,提高仿生心室泵效率的可能性,以及对于心肌纤维走向较为复杂的其他心肌带段,双轴拉伸机械雕刻对其仿生的可能性.此研究可为容积心脏泵的研发提供新的思路,也可以对右心衰竭等心脏疾病起到辅助治疗的作用.  相似文献   
46.
47.
为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法,以2016、2017年冬小麦田间试验为基础,通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析,筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段,并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型,再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明:(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息,并显著降低了光谱维度,不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间;(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期,各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数;(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度,其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm-2,验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm-2,预测相对偏差为2.74。这说明,抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期,且基于冠层一阶导数变换光谱,结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力,可用于地上部生物量的定量估算。  相似文献   
48.
基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测   总被引:2,自引:2,他引:0  
挥发性脂肪酸(Volatile Fatty Acids,VFA)作为厌氧发酵过程的重要中间产物,其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控,将近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)与遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing algorithm,GSA)相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选,原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后,得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个,建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886,预测均方根误差(Root Mean Squared Error of Prediction,RMSEP)分别为0.111、0.120和0.727,相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484,与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78%、15.49%和1.22%,能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求,基本满足总酸的检测需求。结果表明,通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了回归模型检测精度和预测能力,为快速准确检测沼液VFA提供了新途径。  相似文献   
49.
【目的】解决包头南海湿地氮磷等营养元素富集的问题,提升包头南海湿地的水质。【方法】于2017年7—9月,在包头南海湿地构筑了一段由3种水生植物单独或混合种植的人工浮岛,并对浮岛的水质进行跟踪监测。【结果】经过92 d的试验处理,风车草对TN的去除效果最好,去除率为36.02%,可以使水体中TN质量浓度提高到地表水Ⅴ类标准;风车草+水葱+千屈菜对TP的去除效果最好,去除率为41.61%,可以使水体中TP质量浓度从地表水Ⅴ类标准提高到Ⅳ类标准;对CODcr去除效果最好的是风车草+水葱+千屈菜,去除率为27.01%。对浮游藻类抑制效果最好的是风车草,可以有效抑制水华束丝藻。【结论】混合植物人工浮岛比单一型人工浮岛去除氮磷等有机物的效果要好,尤以风车草、水葱、千屈菜3种植物混合组成的人工浮岛对氮磷等有机物的效果最好。风车草、水葱、千屈菜可以作为包头南海湿地水体富营养化防治的浮岛栽培植物来进行推广应用。  相似文献   
50.
设计了控制电梯运行的调度算法;其次,采用面向对象语言编写程序模拟电梯运行,其中使用双缓冲技术来解决电梯图片在刷新过程中出现的闪烁现象;最后,测试该系统的正确性和合理性。  相似文献   
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