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基于量子神经网络的马铃薯早疫病诊断模型 总被引：3，自引：0，他引：3
针对马铃薯早疫病智能诊断,将量子计算的态叠加方法和神经网络计算的自适应性结合,提出了将量子神经网络作为马铃薯早疫病诊断模型.该模型隐含层采用多个量子能级的激励函数叠加的量子神经元,有效地解决了病害诊断中模糊决策,在给出的学习算法的训练过程中自适应地确定样本特征数据中的不确定性.此算法能够较好地避免传统神经网络在训练过程中易出现局部极小值的弊端,提高了网络学习速度.仿真结果表明:量子神经网络在马铃薯早疫病诊断中,诊断正确率达到96.5％. 相似文献
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北京市居住区植物造景初探 总被引：6，自引：0，他引：6
居住区是人居环境最直接的空间，其环境的建设应以改善和维护小区生态平衡为宗旨，以人与自然共存为目标。通过分析北京市回龙观风雅园小区、塞纳维拉小区、亚运新新家园等6个住宅区绿化现状、景观现状、功能要求、人文环境，提出了住宅区的植物配置模式。 相似文献
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根据黑龙江省农垦总局建三江分局胜利农场2007-2011年水稻病虫害发生情况及水稻生长环境地面气象数据资料,使用R统计分析方法对环境温度、环境湿度、风速、降雨量、土壤温度等数据进行相关分析。结果表明:气象条件(包括:环境温度、环境湿度、降雨量)对水稻病虫害的发生起着决定性作用,尤其是以降雨量为决定因素的环境湿度,直接影响水稻病虫害的形成、发病以及生长,连续降雨期一般为水稻病虫害的高发期。通过预测气象环境值,可以对水稻病虫害发病程度进行预测,从而实现对水稻病虫害发生的预警和防治。 相似文献
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目的探讨还少丹对D-半乳糖(D-gal)诱导的衰老小鼠心肌线粒体DNA(mtDNA)缺失的影响。方法将40只小鼠随机分为空白对照组、衰老模型组、还少丹低、高剂量组,用D-半乳糖建立衰老模型,分别给予蒸馏水和还少丹水煎液灌胃。连续给药6周后,采用聚合酶链反应(PCR)技术扩增心肌组织mtDNA,经琼脂糖凝胶电泳检测扩增条带,用光密度扫描定量各组mtDNA的缺失率。结果空白对照组未见mtDNA缺失型扩增条带,其余各组均出现不同程度的缺失型扩增条带;与模型组比较,低、高剂量组小鼠心肌mtDNA缺失率明显降低,差异均具有统计学意义(P<0.05);而低剂量与高剂量组之间比较mtDNA的缺失率差异无统计学意义(P>0.05)。结论还少丹能减少D-半乳糖诱导的衰老小鼠心肌mtDNA的缺失程度,提示该方能降低mtDNA的氧化损伤,保护mtDNA的结构完整性,从分子水平上为还少丹抗衰老的作用机制提供了一定的实验依据。 更多还原 相似文献
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以黑龙江八五九垦区农场各年度测土配方施肥普及行动实施方案为指导,对原有地号设计与实施档案和测土配方施肥实施档案进行整合,提高全场种植户和种植业职工应用测土配方实施施肥技术意识,建立耕地档案管理数据库,采用三层B/S模式,设计开发了基于企业内部网络(Intrane)t多层分布式的设计档案管理系统。该系统利用中文Windows 2003 Advanced Server平台、MS SQL企业级数据库和VS.net等工具开发,按照耕地档案的记录指导种植户合理进行作物施肥、施药、耕作等农业管理。 相似文献
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基于神经网络的植物图像分割算法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一,BP神经元网络被认为是好的学习分类方法之一。文中以6种植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用BP神经元网络方法在植物图像颜色较复杂,且受周边环境影响较大的情况下,实现了植物图像与背景图像的分割。实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效准确的。 相似文献
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随着植保变量喷施作业机械的研究和应用,急需一种高效的病害程度识别技术。为此,针对水稻稻叶病运用拉曼光谱仪采集正常及受病害叶片的光谱特性,通过绘制折线图及受试者工作特征曲线进行水稻受病害程度分析,并运用动量因子BP神经网络优化算法,建立了寒地水稻稻叶瘟的病害程度检测模型。结果表明:优化的BP神经网络算法网络预测集的均方误差为0. 002 409 6、相关系数为0. 998 2。该方法可以较好地区分水稻正常叶片、稻叶瘟重度和轻度叶片,是一种高效的病害程度识别技术。 相似文献
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