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1.
筛选适合灵芝人工栽培的最优培养基,为其推广利用奠定基础。以小麦、澳洲坚果壳、玉米芯等为主料,分别设4种原种和栽培种培养基,测定菌株Ling1的栽培特性。结果显示,菌株Ling1在原种配方2上,菌丝体雪白,长势浓密,平均生长速度最快(7.53±0.99 mm/d),与其它配方相比达到极显著水平。栽培种配方(2)在菌丝萌发(1d)、封口(4d)、满袋时间(35d)方面表现最优,但其平均生长速度与配方(1)无显著差异,子实体农艺性状弱于配方(1)。因此,原种培养基2和栽培种培养基(1)可作为菌株Ling1的推广配方。 相似文献
4.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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7.
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