小型水田驱动耙的设计

阐明了小型水田驱动耙的设计方法和依据，并对样机进行性能测试。测试结果表明：小型水田驱动耙的碎土率达７４．４９％，平整度为８２．５％，班次生产率达０．２６ｈｍ２／ｈ。提出小型水田驱动耙是解决水田整地机械化的有效途径之一。     

一串红良种繁育技术的研究

应2008奥运会的需求,象征中国喜庆的红色花卉的繁育成为热点。本文提出一串红的良种繁育制度和种子生产技术规程,并以新品种的良种繁育为核心,开展了相关研究,以供良种的繁育。     

"AVRDC"绿豆品系的评价及应用

引进了“AVRDC”47个绿豆品系,并进行了鉴定与研究,筛选、推广了适宜河北省种植的品系VC1973A(中绿一号)和VC2719A(中绿二号),明确了“AVRDC”绿豆新品系的应用特点。并与当地资源杂交选育,培育出综合性状优良的新品系。     

基于变化环境的地下水动态敏感性分析方法研究

【目的】探索、完善地下水动态敏感性分析方法。【方法】通过对地下水动态敏感性分析方法研究现状的分析,对地下水动态敏感性分析的概念进行了重新定义,并探索性地将正交试验与地下水动态建模相结合,用以进行地下水动态敏感性的分析。【结果】建立了基于改进正交试验法的地下水动态敏感性分析方法,将该方法用于宝鸡峡灌区,所得结果与现有其他方法所得结果相近,即均认为地表水灌溉量和蒸发量是影响灌区地下水动态的主要因素,并且该方法也在理论上克服了现有分析方法的一些局限性。【结论】基于改进正交试验法的地下水动态敏感性分析方法在实际中具有一定可行性,是对传统地下水动态敏感性分析方法的补充和完善。     

含分布式发电的配电网规划优化算法的研究

针对遗传算法在进行多目标优化时,收敛速度慢且易早熟的问题,提出一种改进自适应遗传算法,改进了选择方法和终止判据,并对交叉和变异概率的选取进行了自适应处理。针对含分布式发电的配电网规划的多目标性,采用模糊理论引入总体满意度很好地解决了多目标归一化问题。仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性。     

胰岛素突变体合成中不对称PCR条件的探讨

在胰岛素定点突变体合成中，对不对称PCR反应中突变位点的引物和末端引物的比例以及退火温度进行优化。结果表明：PCR反应5′末端引物与突变引物的配比为50：1～100：1；第2轮PCR反应退火温度在65～70℃较为理想。     

不同方法提取青藏高原蕨麻总DNA的比较研究

以改良CTAB法、改良SDS法、试剂盒法提取青藏高原蕨麻总DNA;用紫外分光光度法测定提取的青藏高原蕨麻的总DNA浓度和质量;用琼脂糖凝胶电泳法、分光光度法测定提取的青藏高原蕨麻的总DNA质量,以期筛选出青藏高原蕨麻总DNA提取的最佳方法。结果表明:用改良SDS法提取的蛋白质含量最高,OD260/OD2801.61左右,用改良CTAB法提取的DNA的OD260/OD2801.76左右;用试剂盒法提取的DNA的OD260/OD2801.70左右;用改良CTAB法提取DNA的浓度在100μg/mL。     

基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法

稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。     

基于松弛试验的蓖麻籽压榨非线性流变模型

【目的】揭示蓖麻籽压榨过程中的流变特征.【方法】利用单轴压榨试验装置进行应力松弛试验,获取了松弛过程中应力与时间关系.基于试验结果和半理论半经验法,利用改进的广义Maxwell模型建立了蓖麻籽压榨非线性流变模型,使用非线性回归法分段对模型参数进行求解,并将模型计算值与试验结果对比.【结果和结论】综合对比结果可知:模型模拟值与应力松弛试验结果吻合较好,该模型能较好的模拟压榨应变大于0.65时蓖麻籽的非线性流变特性.     

基于改进遗传算法的机器人路径规划与仿真

针对标准遗传算法解决机器人处于障碍环境下寻找最优路径局部寻优精度较差、规划效率低的问题,提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法。该算法采用一维编码表示路径, 构造了路径最优化的目标函数和适应度函数,利用多个种群拓宽搜索空间,提高了规划效率,采用保优选择策略,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进遗传算法比标准遗传算法路径规划质量高,能够获得平滑的低代价路径,稳定性好,是机器人路径规划的一种较好的方法,且具有一定的推广意义。