巴盟厚皮甜瓜主要病害种类调查

随着农村种植结构的调整,巴盟河套平原也由过去的商品粮生产基地,逐渐向多元化产业方向发展.由于其独特的地理优势及规模优势,瓜类种植面积逐年扩大,20世纪80年代初,厚皮甜瓜的种植面积不到667hm2,90年代初为1333hm2,2000年种植面积为14666hm2,667m2产值由最早的1000元增加到2000～3000元.随着面积的增加,病害发生频率加大,种类增多.2000年由于巴盟特殊的气候,甜瓜病害发生早,蔓延快,种类多,给瓜民造成巨大的经济损失.对此,我们在巴盟八一乡、图克乡、隆胜乡及五原、磴口等地,对厚皮甜瓜病害种类作了调查,为进行有效防治提供依据,现将主要病害种类归纳如下:     

无公害厚皮甜瓜病害防治

一、物理防治 设黄板诱杀白粉虱和蚜虫.用100厘米×20厘米的纸板涂上黄漆,上涂一层机油,每亩30～40块,挂在行间,当板上粘满白粉虱和蚜虫时,再重涂一层机油.用烟蚜茧蜂或七星瓢虫防治蚜虫.     

无公害厚皮甜瓜病害防治

<正> 1 物理防治 设黄板诱杀白粉虱和蚜虫。在100厘米×20厘米的纸板上涂黄油漆,再涂1层机油,每亩挂30～40块,板上粘满白粉虱和蚜虫时再重涂1层机油。用烟蚜茧蜂或七星瓢虫防治蚜虫。用武夷菌素或“农抗120”200倍液7～10天喷1次,连喷2～3次,可防多种病害。发现病株、病叶及时清除烧毁或深埋,并撒石灰消毒,定植前用NS-83增抗剂     

连栋塑料温室厚皮甜瓜有机栽培技术

连栋塑料温室配置了自然通风和强制通风系统,而且空间大,有利于改善气流环境,抑制病害发生和蔓延.利用连栋塑料温室的设计性能,试验示范厚皮甜瓜有机栽培技术,主要包括土壤处理配套技术,施肥和病虫害控制技术,品种及茬口结构优化技术,以及有机栽培的田间管理关键技术,有效改善土壤环境,大幅度提高厚皮甜瓜的食味品质和营养品质,为设施蔬菜持续高效提供了技术途径.     

厚皮甜瓜品种在温室栽培中的性状比较

为了筛选出适合温室栽培的厚皮甜瓜品种,对8个厚皮甜瓜品种的果实性状、抗病性、生育期和丰产性以及植株生长形态等性状在日光温室中的表现进行了比较。结果表明:(1)金冠在果实品质和丰产性方面与对照品种伊丽莎白相当,在果实大小、香味方面超过对照品种,具有潜在推广价值,但其抗霜霉病能力较差。(2)品种C和品种E的果实品质和丰产性虽然差于伊丽莎白,但其抗霜霉病能力较强。     

基于BP神经网络对苹果呼吸强度的预测

应用BP神经网络,通过苹果贮藏期间多维数据与呼吸强度的相关分析确定网络的拓扑结构,建立苹果呼吸强度的人工神经网络模型.仿真结果表明,该神经网络能很好地拟合不同贮藏条件下的呼吸强度,模型预测精度达到90%以上.同时,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值矩阵,使神经网络的预测精度进一步提高.     

基于遗传神经网络的渔业养殖疾病预测

简要介绍了神经网络和遗传算法的基本原理,针对神经网络算法易陷入局部极小的缺点,将具有全局寻优特点的遗传算法融入其中,使用遗传算法对神经网络的权值优化,并将该算法运用到渔业养殖疾病预测中,得到了收敛速度快、精度较高的预测模型。这种模型具有较好的客观性和实用性,可以为科学养鱼、处理养殖疾病提供依据。     

遗传算法优化人工神经网络模型在日光温室湿度预报中的应用

提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的方法预测日光温室湿度环境因子。实测日光温室内影响空气湿度的环境因子组成数据样本作为神经网络的输入,采用基于实数编码的遗传算法替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后通过改进的BP算法在由遗传算法确定的搜索空间中对网络进行精确训练。模型预报值和实测值基于1：1线的决定系数R2和预测平均相对误差MSE分别为0.9857和3．1％。结果表明,遗传算法优化BP神经网络预报模型收敛速度快、预测精度高。可为日光温室的湿度环境调控制提供理论依据和决策支持。     

基于LM算法的BP神经网络的电力负荷短期预测

清代书院课艺总集多为连续出版物，或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季，多则一年或数年。经费充足与否，会影响刊期。发表周期多为一年至五年，也有十余年的。用稿率以10%~20%居多，偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登，也偶有“论点摘编”。多经润色，并附录评点。有的以袖珍本刊行，有的宣称“翻刻必究”，标出定价，附载广告。稿费已在膏火费中预支，优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看，书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。     

基于遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断

应用遗传算法优化BP神经网络进行水稻氮素营养诊断,为水稻的合理施氮提供理论指导。水稻田间试验供试品种为‘两优培九’,设置4个施氮水平（0、210、300、390 kg·hm-2）。在水稻幼穗分化期,扫描获取水稻顶部第三完全展开叶图像,并通过图像处理技术获取19维水稻图像中的颜色和几何形态特征,采用归一化处理、离散小波变换及主成分分析对原始数据进行预处理,并应用遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断。该方法建立的水稻氮素营养诊断模型较单一BP神经网络模型和传统遗传算法优化BP神经网络模型好,模型测试所得4个施氮水平的平均识别率分别为100.000%、99.000%、97.000%、100.000%,测试集样本平均总识别率达到99.000%。基于遗传算法优化的BP神经网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较强的学习能力和泛化能力,能够很好地识别出水稻氮素营养的缺失,表明运用该方法能够很好地进行水稻氮素营养诊断识别。     

基于遗传BP神经网络组合模型的中药销售预测研究

对某医院2010-2012年中药的销售及变化情况进行了对比分析。为了更好地保证医院中药的库存数量,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络组合模型,用改进的遗传BP神经网络进行中药销售量预测,并将预测结果和单纯使用BP网络的预测结果进行比较,实验证明遗传BP神经网络模型具有更高的预测准确度,为医院中药销售及科学管理中药库存量提供科学依据。     

基于遗传算法和神经网络的攻丝扭矩预测

针对振动攻丝工艺参数与攻丝扭矩之间的高度非线性关系问题,利用神经网络的基本原理,结合遗传算法理论建立了工艺参数和攻丝扭矩之间的关系模型．将网络模型的预测结果与实验结果进行了比较,显示出了GA—BP预测模型的可靠性．     

BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用*

 应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。     

Spatial Interpolation of Soil Nutrients Based on BP Neural Network

以广东省增城市为研究对象,采集了全市内200个土壤样点,利用 BP神经网络插值方法对研究区土壤的氮和磷进行空间插值预测,将插值结果与土壤样点实测值进行对比,得到预测数据的误差均方根。结果表明, BP神经网络的插值精度比克里格高,在样点较少的情况下,BP神经网络的插值结果克服了克里格插值方法的平滑效应。 BP神经网络对插值的样本数据的分布类型没有要求,比传统插值方法有更强的泛化能力,是一种可替代的插值方法。     

基于BP神经网络模型的商洛市卷烟需求预测

在国家经济新常态的大背景下,烟草行业自身"小气候"不可避免地发生变化,行业经济运行呈现出一些新的变化和特点。根据商洛市卷烟消费市场调查收集的有关数据,建立卷烟需求神经网络预测模型,介绍了其指标选取、聚类和筛选,利用Matlab软件对数据进行训练、仿真。与实际销量进行对比分析,证明采用的BP神经网络预测结果准确。