体重与氨氮浓度对河蚌氨氮排泄的影响

[目的]探讨不同规格的河蚌在不同氨氮水平下对其氨氮排泄的影响。[方法]在半现场条件下,利用静水系统研究了4种体重水平的河蚌在3个水体氨氮水平下的排泄率。试验中水温保持在24.0℃左右,颗粒悬浮物浓度维持在0.05～0.06g/L。[结果]在试验的体重和氨氮水平范围内,随着体重和外界氨氮浓度的增加,河蚌的氨氮排泄率均下降。当体重（以软组织干重计算）小于2.94g时,氨氮主效应大于体重主效应,反之,体重主效应则大于外界氨氮主效应。体重和水体氨氮水平的交互效应对氨氮排泄具有促进作用,当河蚌体重大于7.66g时,交互效应大于氨氮浓度主效应,反之,氨氮浓度主效应则大于交互效应。在该试验范围内,体重主效应大于交互效应。[结论]体重较轻的河蚌氨氮排泄率更易受到水体氨氮水平的影响。     

河流流量与氨氮浓度的相关性研究

对朝天门断面在2006和2007年期间所监测到的流量和氨氮数据按汛期和非汛期进行分组,用SPSS软件对2组数据分别进行相关性分析从而得出结论。     

基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究

在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素（包括温度、湿度、风速和氨气浓度）进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明,预测模型经过90步达到目标误差,网络收敛速度快,效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为1.72%,与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性,为猪舍环境预警及控制提供支持,也为其他行业预测模型建立提供参考。     

非离子氨和氨氮对不同规格史氏鲟幼鱼的急性毒性及安全浓度评价

在水温为(22±1)℃、pH为7.6、DO为7.0⁸.0 mg/L的条件下,对A1(1.7 g±0.2 g)、A2(3.6 g±0.6 g)、A3(10.3 g±1.5 g)3种不同规格的史氏鲟Acipenser schrencki幼鱼进行非离子氨和氨氮的急性毒性及安全浓度评价。结果表明:氨氮和非离子氨对史氏鲟幼鱼的半致死浓度(LC50)和安全浓度均与幼鱼的体质量呈正相关;氨氮对A1、A2、A3组史氏鲟幼鱼的96 h LC50分别为5.30、10.20、12.30 mg/L,安全浓度分别为0.53、1.02、1.23 mg/L;非离子氨对A1、A2、A3组幼鱼的96 h LC50分别为0.13、0.26、0.28 mg/L,安全浓度分别为0.01、0.03、0.03 mg/L。     

基于数据挖掘的贝叶斯算法应用研究

在众多的数据挖掘算法中,贝叶斯算法因为准确性高,运算性能强而得到广泛应用。利用日常生活中的例子深入浅出的阐述了贝叶斯算法的基本原理,并应用SQL Server 2005数据挖掘工具,对2009年收集的农安地力评价的数据进行了分析,同时应用贝叶斯算法对地力等级进行了预测。     

河蚌滤水率对环境氨氮浓度的响应

在水温和水体悬浮颗粒物浓度保持相对恒定的条件下,在静水系统中,利用半现场实验法,研究了不同体重（以软组织干重计算）的河蚌在4个外界水体氨氮水平下的滤水特征,其中,氨氮浓度依靠河蚌自身排泄和逐步添加氯化铵获得。结果表明,在固定的氨氮水平下,单位体重滤水率Fr随体重W增加而下降;在试验的体重和氨氮浓度（n）范围内,体重和氨氮浓度对河蚌耗氧均具有主效应,且产生交互效应,单位体重滤水率率的自然对数y′（y′=lnFr）为y′=0.90±1.29-1.91±0.74lnw-0.51±0.45lnn＋0.57±0.40lnnlnw-0.07±0.07wlnn,表明在试验范围内,滤水率随氨氮浓度和体重的增加而降低,而体重和氨氮浓度的交互效应对河蚌滤水率产生增益效应。     

基于贝叶斯优化卷积神经网络的金线莲伪品鉴别

在金线莲粉末中掺入同科台湾银线莲或斑叶兰、血叶兰粉末的现象严重影响了金线莲药材的药效和市场秩序,寻找一种快速有效的方法来鉴别掺假金线莲是亟待解决的问题.针对传统鉴别方法特征提取自适应性的不足以及卷积神经网模型结构复杂、超参数难以调节的难点,本文提出基于一维卷积神经网络的掺假金线莲鉴别模型,并利用贝叶斯优化算法优化卷积神...     

基于贝叶斯学习的兴趣评估方法

对语义的解释和模式的评估是数据挖掘过程中的一个优化处理步骤。虽然可以通过设置模式的属性阈值消除大量无关模式,但当面对一个大的数据库时,数据挖掘的最终结果依然很大。从客观和主观两个方面分析影响模式兴趣度的因素,并用利用贝叶斯学习模型对挖掘结果进行综合处理,使用户最终获得易于理解和有用的挖掘模式(知识)。     

基于PCA-NARX神经网络的氨氮预测

为准确掌握水产养殖中重要水质参数氨氮的变化趋势,提出了基于PCA-NARX神经网络的氨氮预测模型,用主成分分析法提取的主成分变量作为网络输入,优化网络结构,以中华绒螯蟹Eriocheir sinensis的养殖水体为例,建立了PCA-NARX网络模型,并与NAR、NARX网络模型进行了对比试验。结果表明:PCA-NARX模型在24 h和48 h内均方根误差(RMSE)最小,较NAR网络模型减少24. 39%,较NARX网络模型减少41. 94%;总体在48 h之内,PCA-NARX网络模型相对于NAR、NARX网络模型具有更好的泛化能力,对氨氮的预测性能较好。本试验结果可为中华绒螯蟹养殖水体的氨氮调控提供参考依据。     

基于贝叶斯网络的过度训练诊断

针对贝叶斯网络在具体应用时需根据实际应用问题来建立相应的贝叶斯网络模型的问题,采用Java语言设计并开发了一套贝叶斯网络预测诊断系统,用来实现因果推理和诊断推理.重点讨论了系统的网络数字化、网络学习、网络推理等关键问题.利用该平台建立了过度训练的诊断网络,通过试验证明得出,此套系统简单易用、通用性强,可应用于不同的研究领域.     

基于LS-SVM的养殖水体氨氮含量分析模型的优化

水体氨氮浓度是水产养殖的关键水质指标,为了提高氨氮浓度的测量精度,减少测量过程中p H、温度、静置时间等因素对准确度的影响,使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法建立了分析预测模型,通过正交试验仿真测试,获取各因素的最佳优化组合为p H值10.5、反应温度35℃、静置时间20 min、检测光源波长380 nm。仿真结果表明,在设计在线式氨氮检测系统时,利用最佳优化组合对氨氮浓度分析模型进行优化,提高了氨氮浓度的测量精度。     

基于神经网络猪舍氨气浓度预测方法研究

猪舍内氨气浓度对猪生长发育影响较大,建立准确氨气浓度预测模型尤为必要。目前已有针对猪舍内氨气浓度预测研究,但氨气浓度受猪舍内多种环境因素影响,缺少准确预测模型。为此本研究从实测猪舍内环境数据(包括氨气浓度、温度、湿度、活动量、通风)中随机选取1 537组数据,使用L-M算法优化BP神经网络、线性神经网络和Elman神经网络预测猪舍内氨气浓度。结果表明,基于L-M算法优化BP神经网络建立5-9-9-1四层结构预测模型经290步后达目标误差,预测值和真实值最大绝对误差仅为0.1720,与Elman神经网络和线性神经网络预测方法相比可提高猪舍氨气浓度预测准确性和及时性,为猪舍环境预警提供支持。     

密闭蛋鸡舍内NH3浓度变化规律及其影响因子分析

鸡舍中的NH₃已成为影响人畜健康的重要污染物,为了解蛋鸡养殖环境中NH₃浓度变化规律,采用便携式畜禽舍环境动态监测仪对密闭笼养蛋鸡舍内NH₃浓度和温湿度等指标进行测定,分析其变化规律及其与环境因子之间的相互关系。结果表明：试验鸡舍内日平均温度春季为（20.9±1.3）℃、夏季为（24.3±0.8）℃、秋季为（20.4±0.9）℃、冬季为（14.7±0.9）℃;日平均相对湿度春季为37.7%±4.9%、夏季为70.7%±3.0%、秋季为52.6%±3.4%、冬季为52.6%±1.6%;日平均NH₃浓度春季为（2.46±1.01）mg·m^-3、夏季为（0.03±0.02）mg·m^-3、秋季为（4.72±1.73）mg·m^-3、冬季为（3.05±0.41）mg·m^-3。不同季节鸡舍内NH₃浓度与温度和相对湿度均呈现一定的相关性,在高温条件下,鸡舍内NH₃浓度随湿度的升高而增高,而在低温条件下,鸡舍内NH₃浓度则随湿度的升高而降低。研究表明,环境的温湿度对鸡舍内NH₃浓度影响很大,对鸡舍内温湿度的科学管理和合理调节是降低舍内NH₃浓度的关键。     

亚硝酸盐和氨对凡纳对虾和日本对虾幼体的毒性作用

研究了NH3－N和NO2^-N对凡纳对虾与日本对虾幼体的毒性作用。获得了NH3-N和NO2^-H对两种幼体的24h,48h,72h,96h和LC50值，以及安全浓度（Cs),NH3-N对两种虾幼体的Cs分别为Z：0.078和0．047，M：0．077和0．066，P：0．048和0．138mg/L：NO^--N对两种虾幼体的Cs分别为Z：0．56和1．08，M：0．77和0．45，P：2．57和2．06mg/L。     

氨氮和硫化氢对日本对虾幼体的毒性影响

本文主要研究了氨氮和硫化氢对日本对虾（Penaeus japonicus BATE）幼体的毒性作用。浓度梯度按等对数间距设置，半致死浓度采用直线内插法进行计算。实验结果表明：氨氮和硫化氢对日本对虾幼体的毒性作用显著（F〉F0.05），随着浓度的增加，各期幼体的死亡率明显升高；对各期幼体表现出不同程度的毒性作用，无节幼体对两种毒性物质的耐受性强于蚤状幼体，但是小于糠虾幼体和仔虾的耐受性。氨氮和硫化氢对日本对虾蚤状幼体、糠虾幼体和仔虾的安全浓度分别为：0．295，0．0430；0．724，0．0553；1．072，0.0705mg/L。     

氨氮和硫化氢对日本对虾幼体的毒性影响

本文主要研究了氨氮和硫化氢对日本对虾（Penaeus japonicus BATE）幼体的毒性作用。浓度梯度按等对数间距设置,半致死浓度采用直线内插法进行计算。实验结果表明：氨氮和硫化氢对日本对虾幼体的毒性作用显著（F〉F0.05）,随着浓度的增加,各期幼体的死亡率明显升高;对各期幼体表现出不同程度的毒性作用,无节幼体对两种毒性物质的耐受性强于蚤状幼体,但是小于糠虾幼体和仔虾的耐受性。氨氮和硫化氢对日本对虾蚤状幼体、糠虾幼体和仔虾的安全浓度分别为：0．295,0．0430;0．724,0．0553;1．072,0.0705mg/L。     

亚硝酸盐和氨对凡纳对虾和日本对虾幼体的毒性作用

研究了NH3－N和NO2^-N对凡纳对虾与日本对虾幼体的毒性作用。获得了NH3-N和NO2^-H对两种幼体的24h,48h,72h,96h和LC50值，以及安全浓度（Cs),NH3-N对两种虾幼体的Cs分别为Z：0.078和0．047，M：0．077和0．066，P：0．048和0．138mg/L：NO^--N对两种虾幼体的Cs分别为Z：0．56和1．08，M：0．77和0．45，P：2．57和2．06mg/L。     

生物质改性吸附材料的制备工艺优化及对氨氮的吸附特性

为探究农业生物质再利用方法,以香蕉皮为原料,通过化学改性制备改性吸附剂,去除水中的氨氮。通过对比实验选择Na OH作为改性剂对香蕉皮粉末进行改性,单因素实验探讨了改性剂浓度、改性时间、原材料粒径及固液比对制备过程的影响及最佳制备工艺参数,结果表明:香蕉皮粉末粒径为100~120目,以0.2 mol·L~(-1)的Na OH水溶液作为改性剂,以10 g·L~(-1)的固液比,对香蕉皮粉末改性20 min为最佳的制备条件,在此条件下制得的改性吸附剂产率为64.83%。扫描电镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、BET法测定比表面积及孔径分析结果显示,材料经改性后,表面孔道结构和官能团的变化有利于吸附氨氮。利用制得的材料吸附不同浓度的氨氮废水,并对实验结果进行等温拟合分析,Langmuir拟合结果表明改性香蕉皮吸附剂对水中的氨氮具有较高的吸附容量(qm=16.051 mg·g-1),优于沸石和活性炭,Freundlich拟合结果表明材料吸附氨氮属于较易发生的吸附(1/n=0.681)。研究表明,改性香蕉皮对氨氮具有较高的吸附容量,优于沸石和活性炭,对氨氮的吸附较易发生。     

基于CPSO-SVM 的小麦条锈病预测模型研究

针对BP 神经网络在建立模型时没有确定网络结构的缺点和支持向量机(SVM)模型参数选择对预测精度影响大的局限性,提出一种结合混沌系统的粒子群算法(CPSO)去优化SVM 模型的惩罚因子C 和核函数中参数σ的混合模型,利用混沌系统的不确定性理论使传统的粒子群算法能有效克服收敛速度慢、容易达到局部最优值的缺点,使CPSO 算法能更快、更准确找到全局最优值。经过参数优化SVM 模型有效提高了预测精度并利用新的混合模 型对宁夏地区小麦条锈病流行级别进行预测。结果表明,相对于传统SVM 模型、组合PSO-SVM 模型和组合PSO-BP神经网络模型,研究提出的混合模型(CPSO-SVM)在预测精度及模型的泛化能力上均优于以上3 种模型,可对小麦条锈病发病及流行程度进行精确的预测,并为农业病虫害研究部门提供有效的理论依据。