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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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为提高全株藜麦的饲料化利用率,寻找其与全株玉米的最佳青贮比,试验共设全株藜麦与全株玉米比为100:0,90:10,80:20等11个组合进行青贮发酵,发酵60 d后测定各组青贮料的体外产气发酵指标,使用灰色关联度分析筛选出最佳青贮比例。结果表明,体外发酵至36 h时,各处理组GP趋于稳定,体外发酵减弱接近停止;全株藜麦与全株玉米比例为90:10时,该青贮饲料组合的粗蛋白(CP)和粗脂肪(EE)含量显著高于其他各组(P<0.05),乙酸(AA)、总挥发性脂肪酸(TVFA)含量以及氨态氮(NH3-N)浓度显著高于其他各处理(P<0.05)。分析表明,全株藜麦与全株玉米比例为90:10时,混合青贮饲料的营养品质和产气发酵特性综合表现最好,可作为优质混合青贮饲料在家畜养殖中推广使用。 相似文献
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旨在建立鸡血液样品中多种喹诺酮类药物残留的超高效液相色谱—串联质谱方法。样品经乙腈提取,经Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱分离,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,电喷雾正离子(ESI+)模式电离,MRM扫描模式检测。经方法学验证,该方法的线性关系、回收率、精密度均符合要求。应用超高效液相色谱—串联质谱法建立了鸡血液样品中多种喹诺酮类药物同时检测的方法,实现了动物血液样品中12种喹诺酮类药物同时定性、定量分析。 相似文献
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肉用种鸡育雏期饲养管理体会秦光荣路正江(山东聊城嘉明实业有限公司252036)肉用种鸡的育雏目标是根据育种公司提供的标准控制鸡只体型和体重,并获得高的成活率和均匀度。雏鸡的饲养是一种细致而重要的工作,它直接影响雏鸡的生长发育、成鸡的生产性能和种用价值... 相似文献
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