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42.
<正>南方夏季高温多雨,气候潮湿,放牧羊很容易引起绦虫病的流行,但只要防控得当,同样可以避免损失。1病因及症状羊放牧时吞食含有绦虫卵的地螨而引起感染。感染绦虫的病羊一般表现为食欲减退、饮欲增加、精神不振、虚弱、发育迟滞,严重时病羊下痢,粪便中混有成熟绦虫节片,病羊迅速消瘦、贫血,有时出现痉挛或回旋运动或头部后仰的神经症状,有的病羊因虫体成团引起肠阻塞产生腹痛甚至肠破裂,因 相似文献
43.
刘新叶 《绿色中国(综合版)》2011,(17):78-79
中秋节是我国的传统佳节,也是仅次于春节的第二大节目。农历八月十五恰在秋季的中间,故称中秋节。我国古历法把处在秋季中间的八月,称为“仲秋”,所以中秋节又叫“仲秋节”。 相似文献
44.
首先介绍了LM-BP神经网络算法的特点和优势,依据喷药飞行器的机械结构和工作原理应用飞行控制理论,实现了喷药飞行器轨迹跟踪方法。最后,利用MatLab进行了仿真试验,结果表明:喷药飞行器期望飞行和实际飞行的两条轨迹基本重合,误差很小,达到了预期要求;且采用LM-BP神经网络算法进行迭代学习,能够较快地使误差趋于零,提高了喷药过程中的控制输入。 相似文献
45.
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
46.
基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法 总被引:9,自引:8,他引:1
对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度,该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割,然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序,最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络,实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上,所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms,平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%,识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上,并在大型玻璃温室内进行验证,结果表明,所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%,该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。 相似文献
47.
钟读花 《农村.农业.农民》2015,(1):62
进入冬天,幽夜静思,我的耳边常常响起那久远的梆子声……早年的村庄,房屋大多是土坯草苫的,很少用砖瓦。少数用砖的房屋,也只是青砖包墙,房子低矮而又昏暗。村庄的布局,毫无规则,除一两条还算宽敞的街道外,全是弯曲延伸的胡同。曲径通幽,增加了村庄的神秘。夜晚,村子出奇的静,静得让人心烦。可是,正当人心生烦乱的 相似文献
48.
1自行脱挡
变速箱内轴承晃动、损坏或轴端紧固螺母松动造成花键轴在工作时产生轴向窜动导致脱挡。排除方法是更换轴承及其相关的零配件,同时紧固变速箱轴端紧固螺母。 相似文献
49.
50.