基于PSWE模型的土壤水盐运移与夏玉米生产效益模拟

为实现多因素影响下土壤水盐、作物生产效益间的双层递进因果关系模拟,基于深度学习理论及方法将分级长短期记忆网络(HLSTM)与批标准化多层感知机(BMLP)耦合,且将Dropout与Adam优化算法耦合作为面向收敛的改进算法,构建了递进水盐嵌入神经网络(Progressive salt-water embedding neural network, PSWE)模型。评估了PSWE模型的有效性,并开展了多因素协同秸秆深埋下不同灌水量的土壤水盐及夏玉米生产效益的模拟。结果表明,PSWE模型具有多因素整体协同性,有效地模拟了土壤水盐运移规律、夏玉米生产效益及各变量间的内在依存关系。模型平均均方根误差为0.031,平均绝对误差为0.569,平均决定系数为0.987。模拟结果表明,单次灌水60 mm的耕作层(0～40 cm)含水率随时间推移持续降低,单次灌水135 mm的耕作层含水率变幅较大,成熟期二者在秸秆隔层积盐率分别为49.2%和11.2%;单次灌水90 mm和120 mm的耕作层含水率保持在16%～24%之间,成熟期二者在大于40 cm土层含水率保持平稳,秸秆隔层有脱盐趋势,脱盐率为6.1...     

基于PSWE模型的土壤水盐运移与夏玉米生产效益模拟

为实现多因素影响下土壤水盐、作物生产效益间的双层递进因果关系模拟,基于深度学习理论及方法将分级长短期记忆网络（HLSTM）与批标准化多层感知机（BMLP）耦合,且将Dropout与Adam优化算法耦合作为面向收敛的改进算法,构建了递进水盐嵌入神经网络（Progressive salt-water embedding neural network,PSWE）模型。评估了PSWE模型的有效性,并开展了多因素协同秸秆深埋下不同灌水量的土壤水盐及夏玉米生产效益的模拟。结果表明,PSWE模型具有多因素整体协同性,有效地模拟了土壤水盐运移规律、夏玉米生产效益及各变量间的内在依存关系。模型平均均方根误差为0.031,平均绝对误差为0.569,平均决定系数为0.987。模拟结果表明,单次灌水60mm的耕作层（0~40cm）含水率随时间推移持续降低,单次灌水135mm的耕作层含水率变幅较大,成熟期二者在秸秆隔层积盐率分别为49.2%和11.2%;单次灌水90mm和120mm的耕作层含水率保持在16%~24%之间,成熟期二者在大于40cm土层含水率保持平稳,秸秆隔层有脱盐趋势,脱盐率为6.1%和5.9%;夏玉米单次理论灌水量为89.3~96.8mm,耕作层理论含盐量为1.38~1.55g/kg。综上,多因素协同秸秆深埋下适宜灌溉量可实现抑盐提效的目标,PSWE模型可有效模拟土壤水盐运移和作物生产效益,为深度学习理论及技术在土壤水盐运移模型上的应用提供参考。     

基于PCA优化—BP神经网络算法的农田土壤养分评价

为达到对膜下滴灌土壤养分综合评价的目的,采用描述性统计分析、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和Back Propagation(BP)神经网络方法对通辽市科左中旗农田土壤养分进行评价,结合单因子指数法,并与传统方法中运用最广的模糊数学综合评价结果进行对比分析。依据《全国第二次土壤养分分级标准》,经实测数据验证,结果表明:2015年和2016年科左中旗农田土壤养分综合评价良好;将PCA与BP神经网络相结合的方法运用到解决土壤学问题中,可获得客观的结果;经检验PCA与BP神经网络模型相结合的评价方法适用于因子多且复杂、精度要求高的样本。将PCA与BP神经网络相结合既可以解决信息过多、分析困难的问题,又可以降低模糊性、减少精度下降,将各自优点有效的联系在一起,相较传统方法可以更加科学合理、准确有效地对土壤养分进行综合评价。     

冰醋酸法提取猪血红素的研究

[目的]合理利用动物血液,优化冰醋酸提取猪血红素的方法.[方法]试验以新鲜猪血为原料,采用冰醋酸法提取新鲜猪血中的血红素,考察冰醋酸的添加量、反应温度、反应时间、氯化钠添加量等因素对血红素提取的影响.[结果]试验表明,冰醋酸法提取猪血红素的最佳工艺为：冰醋酸添加量为血球4倍,氯化钠添加量为血球的2.4％,反应时间30 min,反应温度为95℃,此条件下提取的血红素含量为40.2％.[结论]研究可为猪血资源的合理开发利用提供理论依据.