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1.
随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。 相似文献
2.
【目的】筛选安全的、具有优良特性的乳酸菌菌株,进一步研发益生制剂,为饲料添加剂等动物相关产品提供资源。【方法】从我国黑龙江省大兴安岭地区采集野猪粪便样品13份,编号后置于4℃保温箱迅速运回实验室,利用MRS培养基分离纯化乳酸菌。使用细菌基因组DNA提取试剂盒提取分离菌株的基因组DNA,利用细菌16S rDNA通用引物进行PCR鉴定,将扩增得到的序列测序后在NCBI上使用BLAST与GenBank数据库中序列进行对比分析,确定各菌株的分类学地位。将鉴定后的乳酸菌菌株分别接种于酸性(pH 3.0)和含胆盐(0.3%)的MRS培养基,在不同条件下评价乳酸菌菌株的耐酸、耐胆盐特性。将过夜培养的乳酸菌于室温条件下静置,在不同时间测定其OD600nm,进行自凝集能力评价;过夜培养的菌株分别与致病性埃希氏大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和鼠伤寒沙门氏菌3种致病菌混合后于室温静置,进行共凝集能力检测。在体外,分别进行乳酸菌菌株对Caco-2细胞和IPEC-J2细胞的黏附能力测定,评价不同菌株的黏附能力。通过测定乳酸菌菌株对致病性埃希氏大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和鼠伤寒沙门氏菌3种致病菌的抑菌环直径,评价分离菌株的抑菌活性。通过体内外试验评价乳酸菌菌株的安全性。在体外,分别以模式菌株嗜酸乳杆菌和金黄色葡萄球菌作为阴性对照和阳性对照,将3株乳酸菌菌株和对照菌株在血平板上划线,37℃厌氧孵育18—24 h,观察细菌菌落周围是否形成溶菌环,评价分离菌株的溶血特性。使用文献中已报道的毒力因子引物对分离的乳酸菌菌株进行PCR扩增,检测是否存在毒力因子的编码基因,评估分离菌株的安全性。在体内,将过夜培养的乳酸菌连续饲喂7周龄的BALB/c小鼠21 d,分别测定小鼠的初始体重和最终体重,观察计算体重变化情况;饲喂21 d后,解剖获取小鼠的脾脏、肝脏和肾脏计算器官指数,评价分离乳酸菌菌株的体内安全性。【结果】从野猪粪便中分离得到3株对酸和胆盐具备一定耐受力的乳酸菌,经鉴定分别为蒙氏肠球菌(Enterococcus mundtii)、耐久肠球菌(Enterococcus durans)和黏膜乳杆菌(Lactobacillus mucosae)。3株乳酸菌菌株均表现出较强的自凝集能力和对致病菌的共凝集能力,同时对Caco-2细胞和IPEC-J2细胞均表现出较强的黏附能力,抑菌试验结果显示黏膜乳杆菌对3种致病菌均具备较强的抑菌活性。经体内外安全性评价,3株乳酸菌菌株无溶血性,且均未检测到毒力基因,经其连续饲喂的小鼠行为表现正常、状态良好,其中,与对照组相比,黏膜乳杆菌饲喂后小鼠增重显著。【结论】从大兴安岭野猪粪便中分离的3株乳酸菌(特别是黏膜乳杆菌)具有良好的特性和安全性,具备进一步开发益生菌制剂的潜力。 相似文献
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为了分析层叠式密闭蛋鸡舍多环境因子对蛋鸡产蛋性能的影响,提出基于布谷鸟搜索算法和BP神经网络的鸡舍环境因子与产蛋性能关系回归模型。选取主要环境影响因子参数(温度、湿度、二氧化碳、风速、光照、氨气)作为输入量,鸡的产蛋量作为输出量,构建BP神经网络基本模型。针对BP神经网络容易陷入局部最小值的缺陷,对算法提出改进,采用布谷鸟搜索算法结合BP神经网络,建立鸡舍小气候环境因子与产蛋性能关系回归模型。通过具体试验对CS-BPNN性能进行测试。试验结果表明,相对于GA-BPNN、PSO-BPNN等对比模型,CS-BPNN提高了拟合精度,能够更加准确地反映鸡舍环境因子与产蛋性能的关系。 相似文献
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以甘肃省西峰市南小河沟小流域径流场为研究对象,利用BP神经网络对4种植被类型的径流小区(农田、林地、人工草地和天然荒坡)进行了产流产沙量模拟和预测。其模拟产流量的相对误差分别为0.2%~5.7%,0.1%~2.5%,0.7%~2.9%和0.1%~3%;模拟产沙量的相对误差分别为0.1%~3.2%,0.2%~3.1%,0.6%~4.2%和0.2%~2.7%。预测农地、林地、草地和天然荒坡产沙量最大相对误差分别为-11%,14%,-14.6%,18%,产流量最大相对误差分别为10.9%,27.3%,15%,26.3%。结果表明,BP神经网络预测产流产沙的效果较好,对径流小区运用神经网络进行蓄水拦沙指标分析是可行的。 相似文献