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1.
近些年随着技术水平的快速提升,配网自动化应用不断加强。通过配网自动化的应用,对某些配电线路故障就能够迅速、准确判断故障所在,对其进行有效隔离,确保非故障段线路的正常运行。同时能够快速恢复供电,保证人们的正常生产生活。重合器以及分段器在配网自动化中的应用,能够有效对故障区域进行隔离及恢复,不但提升了供电可靠性.  相似文献   
2.
通过文献分析稻瘟病发生与气象有着密切的关系,利用滑动平均法将云南省凤庆县稻瘟病病情指数分解成趋势及气象波动病情指数,分析结果表明趋势病情指数总体呈下降趋势,而气象波动病情指数具有一定的混沌特性,并利用相空间延拓及G-P算法验证了气象波动具有一定混沌特性。  相似文献   
3.
基于改进BP网络模型的水质预测模型的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
 运用人工神经网络理论和方法,建立了基于三层BP网络的预测模型,并对BP算法进行了改进。并就长江流域丰水期全流域的水质情况进行模拟比较,确定了该模型的隐含节点数以及实用范围,并能较精确地预测今后5年的发展趋势,且预测结果客观。证明了该预测模型具有较强泛化能力,是一种行之有效的预测非线性类问题的模型。  相似文献   
4.
以花叶玉簪‘France’,‘So Sweet’2个品种嫩芽为外植体进行的组织培养技术研究结果表明,以培养基MS+2.0 mg/L 6-BA+1.0 mg/L NAA诱导不定芽萌发较为适宜;在培养基MS+3.0 mg/L 6-BA+1.0 mg/L NAA上进行不定芽增殖,诱导效果最好,增殖系数分别达3.5和3.4,且植株生长健壮。最适宜的生根培养基为1/2MS+0.5mg/L NAA+1 g/L活性炭。  相似文献   
5.
通过收集17种水稻主要病虫害症状表现,建立了诊断知识树,提取了37条诊断规则,设计了基于数据表的结构化诊断知识库,实现了诊断知识的数据库存储。  相似文献   
6.
以云南农业大学《大学英语》课程网络移动自主学习为例,结合农业院校学生特点,提出了基于学习共同体的移动学习模式,通过实践与调查问卷重点分析了《大学英语》网络课程平台的移动学习情况和共同体的学习模式效果,并给出了相应的改进建议,为农业高校如何开展移动自主学习奠定了基础。  相似文献   
7.
采用静态熏气方法对垂直绿化植物爬山虎、云南黄馨和野蔷薇的2年生苗进行了不同浓度SO2熏气处理,探讨了叶片丙二醛(MDA)含量及保护酶(SOD、POD、CAT)活性的变化.结果表明,随着SO2熏气浓度提高,3种垂直绿化植物的MDA含量及POD活性增加,SOD和CAT活性降低,增加及降低的程度因植物种类和SO2浓度而异.云南黄馨对SO2的抗性较强,其次是爬山虎和野蔷薇.  相似文献   
8.
锦鸡儿属(Caragana Fabr.)植物全世界有100余种,以强抗旱性而著称,主要分布在草原和荒漠区。对荒漠气候的适应性使一些锦鸡儿属植物成为我国西北部的环境保护植物。该文对锦鸡儿属植物地理分布,以及锦鸡儿属植物适应干旱环境的生理学特性和生态学特征等方面的研究进行了综述,在此基础上,提出应进一步开展系统深入地研究,以实现对锦鸡儿属植物资源进行高效合理保护、开发和利用。  相似文献   
9.
目的水榆花楸是一种优良的林木种质资源, 具有重要的生态和观赏价值, 全面了解其在我国的自然分布现状与生态特征, 将有助于制定水榆花楸的资源保护与科学引种规划。方法基于183个野外采集与历史标本凭证, 利用地理信息技术的DIVA-GIS软件及其耦合的BIOCLIM模型, 对其适生区分布格局以及主导气候因子进行了首次定性定量分析。结果水榆花楸的当代潜在适生区覆盖我国东部季风区各省, 基于BIOCLIM的模型预测结合辛普森多样性指数评估表明:中国中部山区、华北沿海丘陵与东北地区, 是水榆花楸现代3个集中分布的区域, 其中陕、豫、鄂与渝多省交界的山区(秦岭-大巴-巫山山脉)可视为核心分布区域; 气候因子主成分分析(PCA)与主导气候因子贡献率排序依次为:年降水量(bio12)>最湿季降水量(bio16)>温度季节变化方差(bio4)>最暖季降水量(bio18)>最冷季降水量(bio19);累计频率曲线进一步明确水榆花楸地理分布的生态特征分别为:423.00~1508.00 mm, 245.00~675.00 mm, 590.63~1280.93(SD×100), 229.00~655.00 mm和8.00~185.00 mm; 用于模型评估的受试者工作特征曲线(ROC)和Kappa统计值分别达到0.782和0.515, 满足预测精度的一般要求。结论水榆花楸当下分布格局在区域尺度上主要受到东亚季风驱动的降水因子影响, 并偏好高海拔适度低温的环境, 此外水榆花楸分布格局的差异在区域尺度上还受海拔、经纬度地理因素不同程度影响。   相似文献   
10.
混沌理论与BP网络融合的稻瘟病预测模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论(G-P算法)与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了研究。研究发现最小嵌入空间维及K熵都为正数,故稻瘟病的发生具有一定的混沌特性,从而确定了模型输入层的个数。应用该模型对2001-2009年稻瘟病发生程度进行预测,并与其他预测模型进行比较。结果表明:该模型预测的准确率和收敛速度明显高于其他预测模型,且预测结果有效可行,为解决  相似文献   
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