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1.
为探究圆柏(Sabina chinensis)的化感作用,本研究采用培养皿滤纸法研究圆柏叶片浸提液对地肤(Kochia scoparia)、稗草(Echinochloa crusgalli)、藜(Chenopodium album)、反枝苋(Amaranthus retroflexus)、马齿苋(Portulaca oleracea)5种杂草种子和向日葵(Helianthus annuus)、燕麦(Avena sativa)、油菜(Brassica campestris)、荞麦(Fagopyrum esculentum)4种作物萌发和生长的影响,并用圆柏叶片、树枝、树皮粉末和浸提液进行盆栽抑草效果检测。结果表明:圆柏叶片浸提液对5种杂草种子萌发和幼苗生长具有显著的抑制作用,对地肤、藜、反枝苋萌发及生长的化感效应指数均在-0.98以上;盆栽抑草结果表明,圆柏不同部位对5种杂草种子萌发和稗草及反枝苋株高生长均有较好的抑制作用,叶片化感强度大于树皮和树枝,叶片粉末拌土处理抑草效果好于浸提液叶面喷施;对作物的化感作用结果表明,圆柏叶片浸提液稀释1.5倍时,抑制荞麦种子萌发但不影响其株高及根生长,不影响燕麦种子萌发但降低其株高和根长生长,抑制油菜的发芽势和发芽指数但不影响其种子萌发率,促进油菜株高及根长生长,不影响向日葵种子萌发和生长。综上所述,圆柏具有良好的抑草活性,对作物影响较小。  相似文献   
2.
农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。  相似文献   
3.
METTL21C蛋白作为甲基转移酶参与多种细胞进程的翻译后修饰,在生命活动中发挥重要的调控作用。从蛋白质信息数据库UniprotKB中选取36个不同代表物种的METTL21C蛋白作为研究对象,理化参数分析显示一级序列中氨基酸残基个数差异较大,平均为254个氨基酸残基,大多为偏酸亲水性蛋白。系统进化树显示36种METTL21C蛋白共分为哺乳类、爬行类、鸟类和鱼类4支,与物种的亲缘进化关系基本吻合。多序列比对和motif分析结果表明不同物种METTL21C蛋白的序列相似度较高,10个motif序列几乎覆盖了全长多肽链,大都含有motif 1~motif 5,但N端序列差异较大,在哺乳动物中包含特有的motif 7、motif 8和motif 10,而在多种鸟类中有大段序列缺失。结构对比分析发现不同物种METTL21C蛋白的空间构象绝大部分区域近乎完全重叠,仅少部分自由度较高的局部肽段有一定程度的差异,表明不同物种METTL21C在进化过程中一级序列有一定的差异,但是空间结构极为相似。以人METTL21C为蛋白质互作网络中心,直接相关蛋白质共11种,间接相关蛋白质共9种,说明METTL21C直接或间接参与多种细胞进程,调控机体的生命活动,为进一步深入研究METTL21C的生物学功能及其分子机制提供了理论基础。  相似文献   
4.
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   
5.
随着农业大数据发展和计算机技术的不断成熟,人们能够快速准确地获得信息。在大数据背景下,利用传统的时间序列模型对农产品销量进行预测已经不能满足人们的需求,神经网络凭借其强大的非线性映射能力在销量预测领域得到了广泛应用。本文综述了国内外学者应用在农产品销量预测上的主要方法,介绍了神经网络在农产品销量预测领域的应用,客观阐述了神经网络在预测中可能存在的问题,并展望未来农产品销量预测研究发展方向,以期为农产品市场稳定协调发展提供参考。  相似文献   
6.
基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。  相似文献   
7.
为实现加工车间刺梨果实的快速识别,提出一种基于改进的RetinaNet刺梨果实图像的识别方法。基于RetinaNet的模型,对RetinaNet框架中Focal loss的bias进行改进,使其能根据不同的情况控制bias的取值,再运用维度聚类算法找出Anchor的较好尺寸并匹配到相对应的特征层,对卷积神经网络结构进行优化。通过改进RetinaNet目标检测算法对7426幅刺梨果实图像进行检测识别,并与原始RetinaNet目标检测算法对比。试验结果表明:改进的RetinaNet网络模型识别方法对6类刺梨果实的识别率分别为99.47%、91.42%、96.92%、90.92%、96.89%和93.53%,平均识别率为94.86%;相对于原始RetinaNet目标检测算法,改进算法的识别准确率提高4.21%,单个刺梨果实检测时间由60.99 ms缩减到57.91 ms,检测时间缩短5.05%。本文改进算法对加工车间刺梨果实的识别具有较高的正确率和实用性。  相似文献   
8.
基于松嫩平原地区基准时段(1961−1990年)的观测数据,应用统计方法对模型模拟的未来30a(2021−2050年)温度、降水、辐射的逐日数据进行偏差订正,同时采用五日滑动平均法计算≥10℃积温,分析研究区域相对于基准时段,未来30a农业气候资源指标的时空变化特征。结果表明:在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下,未来30a松嫩平原大部分地区平均温度在4~8℃,较基准时段升高2.5~2.8℃,且北部地区的增温幅度大于南部地区;此外,大部分地区≥10℃积温介于3000~3700℃·d,两种情景下分别增加500~550℃·d和600~670℃·d,其中南部部分地区增幅超过670℃·d;大部分地区年降水量在460~580mm,增量为50~90mm不等,降水增量在空间分布上表现为南多北少,其中南部地区增量超过90mm,而北部地区年增量则不足50mm,两种情景在相同区域的降水增量表现为RCP4.5多于RCP8.5;相较于基准时段,年辐射量减少85~100MJ·m−2,生长季内辐射量减少10~40MJ·m−2,变化趋势均不明显。综上所述,未来松嫩平原地区农业气候资源表现为整体提升趋势,农作物可种植期相对延长,因此,应适当种植生育期更长的作物,避免因未来气温升高,造成现有作物生育期缩短,导致产量降低的情况发生;同时研究结果对调整种植结构、改变种植措施和选育作物品种等具有指导意义,有利于充分利用气候资源,提高作物产量。  相似文献   
9.
建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。  相似文献   
10.
为寻求准确的鸡舍氨气浓度预测方法,构建基于双阶段注意力机制和长短时记忆神经网络(Long shortterm memory,LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,将该模型应用于山东省商河县某蛋鸡养殖场,采集二氧化碳(CO_2)、氧气(O_2)和氨气(NH_3)的体积分数,细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度,温度,相对湿度时间序列数据对模型进行验证,并与支持向量回归(Support vector regression,SVR)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)模型和无注意力机制的LSTM模型对比研究。结果表明:1)不同时间窗口T下NH_3体积分数预测精度不同。T∈{2,3,4,8}时,均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.433 4,0.394 8,0.379 9和0.405 1μL/L,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.267 4,0.262 9,0.228 9和0.272 4μL/L;2)基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍NH_3浓度预测模型在RMSE和MAE评价指标框架下优于SVR、ANN和无注意力机制的LSTM模型。基于双阶段注意机制和LSTM的模型能较好地对鸡舍氨气浓度进行预测,可为鸡舍氨气浓度预测及调控提供技术支持。  相似文献   
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