基于RetinaNet模型的梨小食心虫智能识别计数方法

针对梨小食心虫监测调查中存在的人工分类计数费时、费力且误差较大的问题,基于RetinaNet深度学习目标检测模型,构建了一种普适性更广的梨小食心虫智能识别计数方法.试验结果表明,RetinaNet目标检测模型对黏虫板上梨小食心虫的平均识别准确率达95.93％,平均计数准确率达95.62％,且该方法对拍摄条件要求低,普适性广,优于Faster R-CNN目标检测模型,完全可以在梨小食心虫监测调查中替代人工进行分类计数.     

基于相关分析的一元非线性回归模型优选方法探讨

就生物科学农业系统中的一元非线性回归模型问题,在相关分析的基础上,按照"残差最小"原则,应用"残差"数据序列,采取关联分析、相对误差、均方差比值、小误差概率等方法进行综合评判,优选模型精度高,与实际相符,且避免了错误应用模型事件发生,为实践应用提供了科学评判依据和手段.     

阔草隆等除草剂防除麦田猪殃殃试验初极

通过试验20%阔草隆乳油、10%苯磺隆可湿性粉剂、20%使它隆乳油、40%快灭灵干悬浮四种除草剂分别与56%二甲四氯钠盐复配,比较各除草剂对麦田猪殃殃在不同时期的防效,得出阔草隆是一种安全、高效的麦田除草剂,值得大力推广.     

BP神经网络在病虫预测预报中的应用简介

病虫预测预报是植保防灾减灾中重要的基础性工作,在确保我国农业生产安全方面具有举足轻重的战略地位。我国农作物病虫种类繁多,病虫害暴发频繁,但是只要防治措施及时、得力,病虫害的暴发就不会成灾。要实现这一目标,前提是对病虫害的发生发展进行准确的预测预报,     

徐州市水稻主要病虫害发生规律及防控对策

对近十年来徐州市水稻主要病虫害(包括水稻纹枯病、条纹叶枯病、黑条矮缩病、灰飞虱和稻纵卷叶螟等)的发生规律进行了初步分析,总结了徐州市水稻主要病虫害的发生特点及防控对策,为今后水稻病虫害的防控提供参考.     

基于相关分析的一元非线性回归模型优选方法探讨

就生物科学农业系统中的一元非线性回归模型问题,在相关分析的基础上,按照"残差最小"原则,应用"残差"数据序列,采取关联分析、相对误差、均方差比值、小误差概率等方法进行综合评判,优选模型精度高,与实际相符,且避免了错误应用模型事件发生,为实践应用提供了科学评判依据和手段.     

不同药剂处理对水稻纹枯病防治效果的研究

通过不同药剂处理进行水稻纹枯病防治试验，结果表明，施药后7—30d，处理Ⅰ（30％苯醚甲环唑·丙环唑）、Ⅱ（20％井冈霉素）、Ⅲ（125g／L纹霉清）、Ⅳ（430g／L戊唑醇）、Ⅴ（12．5％烯唑醇）的校正防效均呈先增加后降低的趋势，其中处理Ⅰ的最大校正防效出现在施药后第20d左右，其它4个处理的最大校正防效均出现在施药后第15d左右。不同处理之间，处理Ⅰ的校正防效和理论产量均显著高于其它4个处理。由此可见，30％苯醚甲环唑·丙环唑对水稻纹枯病有较好的防治效果。     

不同时期施用骠马防除冬小麦田禾本科杂草效果初报

为确定施用6．9％骠马EW防除冬小麦田禾本科杂草的最佳时期和剂量，为大面积推广应用提供科学依据，笔者于2004年秋进行了本试验，现将试验结果报道如下。     

阔世玛、世玛防除冬小麦田杂草效果及安全性

为了验证阔世玛、世玛防除冬小麦田杂草的效果以及对当地主栽小麦品种的安全性,为大面积推广提供依据,我们于2004年秋进行了本试验,现将试验结果报道如下。1材料与方法1.1供试药剂供试药剂有:3.6%阔世玛水分散粒剂(德国拜耳公司产)、3%世玛乳油悬浮剂(德国拜耳公司产)、B ioPwe     

百草枯防除夏玉米田杂草试验报告

25％百草枯水剂防除夏玉米田杂草，杀草速度快。杀草谱广，效果好。安全适宜的用法是在杂草4～6叶期进行田间定向喷雾，用药量以120-150ml/667m^2为宜，对水不少于45kg／667m^2。