“聚丰套餐”在烟草上的肥效试验

试验采用大区比较方法,结果证明:"聚丰套餐"处理区,烟叶平均667m2产量194.6kg,上等烟比例51.2%,均价16.4元/kg,平均每667m2产值3 191.44元。与常规施肥处理区相比,每667m2增产38.4kg,增产24.58%;上等比例提高4.2个百分点,均价提高0.18元/kg;每667m2产值增加657.88元,增长了29.1%。     

夏季蛋鸡的营养调控实用技术

夏季天气炎热，蛋鸡容易发生食欲下降，饲料利用率随之降低，如果仍以原饲料的质和量进行饲喂，将不能满足蛋鸡的营养需要。为保证夏季蛋鸡有较高的生产性能，除采取必要的防暑降温措施外，还要注意掌握科学的营养调控技术，调整蛋鸡的日粮配方，以保证鸡只摄入足够的营养，充分发挥其产蛋潜力。     

无限风光在险峰

主峰仰天突兀,向左倾斜,危而不倒,险峻有奇。配峰低矮,置于左侧,以烘托主峰的雄险峻奇。游人可从主峰右侧山间弯曲小道而上,到石桥可见水从仙人洞溢出,穿过拱桥,形成百尺洞泉飞流直下;再沿小道拾级而上,从主峰背后侧可频临危岩绝顶,伫立崖边探身     

滚动轴承内外径智能检测仪的研制

针对扭簧表在滚动轴承内外径检测中存在的读数困难、检定频繁等缺点，开发了一种滚动轴承内外径智能检测仪。该量仪在单片机系统控制下可实现对滚动轴承内外径的智能检测，具有显示、打印、超限报警等功能。在泰安轴承厂实际试用表明：该量仪测量精度和速度满足要求，性能稳定，应用前景良好。     

振动管式液体密度传感器机理的研究

以单U型振动管式液体密度传感器为例，对振动管式液体密度传感器的工作机理进行了进一步的探讨，推导了液体密度和振动管固有频率之间的函数关系方程，建立了手持僵携式密度仪表的多自由度振动模型，对传感器进行了误差分析，试验结果表明，所设计的U型振动管式液体密度传感器可以达到0．001g/cm^3的测量精度。     

基于单片机的移栽机控制系统设计

现有的带钵体秧苗移栽机在栽苗过程中需要通过拆卸链条和更换齿轮等方法调节秧苗株距,存在拆卸困难、操作不便且秧苗株距调节范围受到限制等问题,不能实现无极调节。为此,设计出一种新型的基于STC89 C52 RC单片机的移栽机控制系统。该系统采用旋转编码器实时检测移栽机行进速度,单片机通过控制电磁离合器的通断电来控制动力的传递,从而控制鸭嘴栽苗动作。试验结果表明:该移栽机控制系统可实现株距无级调节,可调株距范围为20~120cm。     

试论黑龙江省大豆资源平台建设必要性

作物种质资源是农业科学原始创新、作物育种及生物技术产业重要的物质基础,是提高农业综合生产能力和食品安全性的重要保障。黑龙江省是全国大豆主产区,有着丰富的种质资源,但是随着耕作制度及生产条件的变更导致大豆遗传资源多样性的破坏与丧失异常严重。黑龙江省大豆种质资源平台建设可以对大豆种质资源进行收集、保护和利用．对拓宽黑龙江省大豆种质资源遗传基础,提高大豆单产及总产具有重大意义。大豆起源于中国,种子约含20％油脂及40％蛋白质。为世界提供了30％脂肪及60％植物蛋白来源。大豆种质资源又称大豆品种资源、遗传资源或基因资源,包括古老的地方品种、新育成品种、重要的育成品系和遗传材料,以及大豆的野生种和野生近缘种,它们具有在进化过程中形成的各种基因,是现代大豆育种的物质基础。黑龙江省有着悠久的大豆种植历史,加之黑龙江省地域广阔,地形、土壤、气候等、自然条件复杂,通过自然选择及现代育种技术的发展造就了丰富的可以适应各种生态环境及各种用途的大豆种质资源。但是随着耕作制度及生产条件的变更导致大豆遗传资源多样性的破坏与丧失异常严重,对黑龙江省甚至全国大豆产业的长远发展有着负面的影响。因此借助现代的信息技术,建设大豆种质资源平台来进行时优异的大豆种质资源进行保护及对种质资源的创新利用进行服务有着重要的意义。     

小型水库安全运行管理模式研究

管理制度落实不到位、信息化程度低等问题导致我国小型水库效益衰减、安全隐患突出。在梳理小型水库安全运行管理现状及问题的基础上,总结了我国小型水库安全运行管理的养护特点和监管重点,阐明了小型水库运行管理模式应遵循的四项原则,对小型水库安全运行的管理模式提出了几点建议,依据石家庄鹿泉区小型水库的管理模式得出物业化及信息化管理模式可以增强小型水库管理效率,为实现小型水库安全长效运行提供参考。     

离散小波变换和BP神经网络识别玉米种子纯度

摘要：为快速有效地识别玉米种子纯度,针对玉米种子图像特征,对其图像处理方法和分类算法进行研究,提出一种基于离散小波变换和BP神经网络玉米种子纯度识别算法。该方法首先提取玉米种子冠部核心区域的RGB颜色模型特征参数,然后对三个色彩分量分别进行二层离散小波变换,提取各频带区域均值作为BP神经网络的输入样本,玉米种子的纯度分类作为神经网络的输出样本。实验结果表明该方法可准确识别玉米纯度并分类,正确识别率达94.5%。