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1.
“十二五”我国省级农科院学术竞争力评价分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
《农业科技管理》2017,(6):67-72
学术竞争力是衡量科研机构可持续发展的关键要素与指标,可综合评价科研机构的整体科研水平与竞争力。文章以SCI论文与CNKI中文核心期刊论文为数据源,以江苏、浙江、上海、山东、北京、广东等6个论文产出量较高的省市农科院为研究对象,采用发文量、被引频次、H指数及其衍生指数、生产力与影响力综合情况等文献计量学指标方法,从学术生产力、影响力和卓越性三个层面构建机构学术竞争力评价指标体系,针对评价结果提出了完善科研考核策略、注重机构之间的交流协作等合理化建议,旨在为省级农科院学术竞争力的提高及制定发展战略提供参考。  相似文献   
2.
基于敏感波段的小麦冠层氮含量估测模型   总被引:3,自引:2,他引:1  
为提高小麦冠层叶片氮素含量检测精度,在不同生育时期对5种不同氮素水平的小麦试验田进行光谱采集,获取了234个范围为350~2 500 nm的高光谱数据。在比较蒙特卡洛-无信息变量消除(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、随机青蛙(random frog)、竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)及移动窗口偏最小二乘法的波段选择等方法的基础上,提出一种竞争性自适应重加权算法与相关系数法相结合的敏感波段选择方法,并从2151个原始波段中选出了30个敏感波段。用筛选后的30个波段数据建立非线性回归模型,得到了径向基神经网络模型校正集均方根误差为0.3699,预测集均方根误差为1.074e-009,校正决定系数为0.9832,预测决定系数为0.9982。试验结果表明:经过竞争自适应重加权采样的相关分析后所建立的径向基神经网络预测模型,无论是预测精度还是建模精度,比误差后向传播(back propagation,BP)神经网络和支持向量回归模型相比都有了显著提高,该方法在小麦氮含量预测过程中具有明显的优势,可在实际生产中应用。  相似文献   
3.
为了解决水稻群体动态生长模拟过程中叶片间碰撞检测效率较低的技术问题,该文利用水稻叶片抛物线的形态结构特性以及CPU/GPU硬件加速特性,提出了水稻叶片混合层次包围盒树(mixed level tree,MLT)快速构造方法以及基于CPU/GPU的群体叶片快速相交检测方法。提出了新的OBB包围盒方向轴计算方式,降低了OBB包围盒构建的复杂度,在此基础上,利用单株叶片之间、群体叶片之间碰撞检测计算关系的依赖性,设计了CPU/GPU加速方案,并使用CUDA在Tesla 40加速卡上实现。对分蘖期大规模水稻群体叶片进行了效率对比试验,结果表明,水稻群体规模从2 000株增长到10 000株的过程中,本文提出的基于MLT的碰撞检测方法耗时是传统的AABB方法耗时的50%,是OBB方法耗时的30%,有效地提升了叶片之间的碰撞检测速度;同时,基于CPU的碰撞检测方法耗时呈线性增长,而利用CPU/GPU并行加速耗时相较于在CPU上的运行时间节省了98%,大幅度提升碰撞检测效率。该研究可为虚拟作物可视化仿真提供参考。  相似文献   
4.
旨在获得白羽王鸽(Columba livia)卵清蛋白关联蛋白Y基因(OVALY)的cDNA序列,并进行生物信息分析。研究结果显示:OVALY基因cDNA全长为2 068 bp,其中5'非编码区序列180 bp,3'非编码区序列720 bp,开放阅读框1 164 bp,编码的蛋白分子量约44.19 ku,含氨基酸残基388个(GenBank∶KX230792);与NCBI数据库中朱鹮(Nipponianippon)OVALY基因序列同源性最高(81%),与白尾鹰(Haliaeetusalbicilla)和沙鸡(Pteroclesgutturalis)OVALY基因序列的同源性分别为80%和79%。经潜在糖基化位点和磷酸化位点预测分析发现,OVALY蛋白结构中潜在糖基化位点和磷酸化位点分别为4个和22个;经CDD(conserved domain database)数据库分析发现,OVALY蛋白具有丝氨酸蛋白酶抑制剂家族的反应中心区域,属于丝氨酸蛋白酶抑制剂超家族。  相似文献   
5.
基于个体优势遗传算法的水稻生育期模型参数优化   总被引:5,自引:2,他引:3  
【目的】快速并准确估算作物生育期模型参数。【方法】本文提出了一种新的改进型遗传算法——个体优势遗传算法(individual advantages genetic algorithm,IAGA),并应用于水稻生育期模型参数估算。在遗传算法的基础上引入个体优势算子,并改进了变异算子及种群更新策略。以完全嵌入方式耦合RiceGrow和ORYZA2000水稻生育期模型,实现了模型参数的自动率定。利用汕优63等5个水稻品种在徐州、高要等地的多年田间试验资料,对IAGA算法的有效性进行对比试验。【结果】(1)试验验证结果的RMSE<3.05 d,NRMSE<3.19%,MDA<2.41 d,R2>0.9885,表明利用IAGA获得的模型参数准确性较高。(2)调参的实测数据量大小对调参结果影响不大。由3年数据增加到6年数据,试验拟合结果最大NRMSE值由2.58%增大到3.08%,增加了0.5%。选择隔年并包含全生育期天数最大值与最小值的调参数据,可以获得较准确的模型参数值。(3)IAGA与复合形混合演化算法、遗传模拟退火算法以及标准粒子群算法相比,可获得更准确的模型参数值。【结论】IAGA算法可以实现水稻生育期模型参数的自动率定,为作物生长模型参数的快速准确估算提供了一种有效新方法。  相似文献   
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