鸡球虫病的诊断与防治方法

近年来,球虫卵囊的反复污染及球虫耐药性的增加,使规模化养鸡场球虫病的发病率居高不下,加上治疗不及时、不规范,死亡率随之增加,球虫病成为危害养鸡生产的多发病和最为严重的疫病之一.     

基于PCA和BP神经网络的万寿菊黑斑病孢子识别

针对万寿菊黑斑病难于防治的问题,采用基于主成分分析和BP神经网络的识别方法,对万寿菊黑斑病病原菌(Alternaria tagetica)无侵染力和有侵染力的孢子进行精确识别。首先利用图像处理技术对病原菌孢子显微图像进行分割,选取3个颜色特征(R、G和V)、5个形状特征(Hu不变矩中的H2、H3、H4、H5和H6),以及3个纹理特征(R、G、B3个分量的对比度)共11个特征用于病原菌孢子分类识别。为提高识别速度和精度,利用主成分分析法(PCA)对11个特征进行优化和筛选,采用基于L-M算法的BP神经网络对万寿菊黑斑病病原菌的孢子进行分类识别。试验结果表明,经主成分分析后得到的第一、第二主成分能够有效减少BP网络训练时间和提高识别准确率,平均识别准确率达到98%。该方法能够精准识别万寿菊黑斑病病菌有侵染力和无侵染力的孢子。     

基于驻波率原理的农药雾滴沉积量检测系统设计与试验

为实现施药后雾滴地面沉积量的快速获取,该文提出一种基于驻波率原理的叉指型雾滴采集极板结构。为验证该极板结构的合理性,应用三维电磁仿真软件HFSS对此系统进行电磁仿真。HFSS模型求解的结果表明,叉指型极板内部出现了静电屏蔽,极板间通过雾滴能够实现电磁耦合,可用于雾滴沉积量检测,系统灵敏程度将随着极板间距的增大而减小。通过标定试验,建立了检测系统输出电压与试剂溶液沉积量关系的回归方程,测试后2种不同介电常数的胭脂红溶液和丙三醇溶液决定系数R2分别为0.982 1和0.997 6。通过对3W-ZW10型温室自走式喷雾机应用测试,结果表明:该系统在采样点上沉积量的模拟值最大相对误差率不超过7.95%,且模拟值与实测值均方根误差RMSE最大为0.076 7 mg/cm~2,雾滴沉积检测准确率高,方便实用,可用于田间雾滴沉积率的快速测量。     

矮化密植果园摇摆变量喷雾机参数响应面法优化

针对矮化密植果园作业特点,设计了一种具有多角度变速摇摆喷头功能的电力驱动果园喷雾机。基于Box-Behnken原理设计四因素三水平的中心组合试验,并结合响应面分析法研究了喷雾流量、喷雾距离、喷雾机行走速度和喷头摆动速度对雾滴分布均匀性的影响;以雾滴分布变异系数为响应值创建二次多项式模型,并利用软件Design-Expert 8.0对模型进行分析和优化,得到喷雾参数的最佳组合。结果表明：各因素对喷雾分布变异系数的影响大小顺序依次是：喷头摆动速度、喷雾距离、喷雾流量、喷雾机行走速度;喷雾参数的最佳组合为：喷雾流量375.20mL/min、喷雾距离1.72m、喷雾机行走速度0.14m/s、喷头摇摆速度16.19（°）/s,此时雾滴分布变异系数为11.471%。     

基于RSM和GA的温室风送式弥雾机喷雾效果优化分析

为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明: BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.987 1,0.134 0,而二次多项式响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.928 2,0.215 9,BP神经网络模型较高的相关系数和较低的均方根误差说明其拟合精度较高;对二次多项式回归模型寻优,预测的雾滴分布变异系数最小值为1.47%,实际值为1.58%;采用BP神经网络协同遗传算法寻优,雾滴分布变异系数预测值和实际值分别为1.21%,1.28%;表明在喷雾参数优化中,基于BP神经网络的遗传算法比二次多项式响应面法具有更好的准确性.      

鸡白痢杆菌病的诊治

鸡白痢杆菌病是由鸡白痢沙门氏菌引起的一种传染病,不同年龄的鸡均易感染,有的表现为急性败血性经过,有的则以慢性或隐性感染为主。病鸡、带菌鸡是主要传染源,为典型的经蛋垂直传播疾病,亦可经过消化道、呼吸道等感染。患病的种鸡产蛋率下降,种蛋     

鸡白痢的病因分析与防治效果探究

本论文旨在探究鸡白痢的致病原因及中西药防治差异。实验选取2022年10月某白羽肉鸡养殖场中感染鸡白痢的200只白羽肉鸡作为研究对象，将病鸡依据治疗方式差异分为常规组（n=100）与观察组（n=100），常规组以西药治疗，观察组在西药基础上联合中药治疗，对比疗效。结果 观察组病鸡治愈率97.00%明显高于常规组病鸡治愈率（P <0.05）。在鸡养殖过程中，养殖人员需明确掌握鸡白痢的病因、症状、预防及诊疗措施，以保证鸡养殖场的稳定与健康发展。