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82.
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选择不同尺寸的醇化后烟梗在同一条件下进行浸梗试验,计算不同浸梗时间的烟梗含水率;利用回归分析法研究了不同浸梗时间烟梗含水率的变化趋势,不同尺寸烟梗达到特定含水率所需浸梗时间的变化趋势,以及不同尺寸烟梗浸梗后直径、长度和体积变化率的变化趋势。结果表明:(1)在相同浸梗时间下,随着尺寸的增加,烟梗含水率呈逐渐降低的趋势,烟梗在浸梗过程中的含水率变化符合对数曲线;(2)随着体积的增加,烟梗达到特定含水率所需的浸梗时间呈指数函数增加;(3)不同尺寸烟梗浸梗一定时间后,其直径、长度及体积变化率的变化趋势均符合幂函数曲线。根据上述分析结果,在制梗丝工艺过程中,应根据筛分后烟梗的尺寸区间分布设定适宜的浸梗时间。 相似文献
84.
以结球甘蓝(Brassica oleracea L. var. capitata)育种骨干亲本R2-P2(圆球形,抽薹晚,硫苷含量低,高感黑腐病、枯萎病和霜霉病)为轮回亲本,以野生甘蓝自交系R4-P1(不结球,抽薹早,蜡质厚,硫苷含量高,对黑腐病、枯萎病和霜霉病等多种病害具有抗性)为供体亲本,通过连续回交、自交和分子标记辅助选择,构建出一套由163个具有R2-P2遗传背景且具有R4-P1供体染色体片段单株组成的染色体片段替换系(Chromosome segment substitution line)。该替换系群体具有102个染色体替换片段,均匀分布在1~9号染色体上,平均每个株系携带1.3个染色体片段,平均替换长度为5.62 Mb。替换片段总长度为573.74 Mb,覆盖亲本R4-P1全基因组的73.4%,其中单片段替换片段总长度为139.91 Mb,覆盖全基因组的26.5%,双片段替换片段总长231.41Mb,覆盖亲本R4-P1全基因组的43.82%,含有3个替换片段总长度为201.3 Mb,覆盖供体亲本基因组25.98%。 相似文献
86.
为了确定杜仲(Eucommia ulmoides Oliver)叶片的最佳釆收期并筛选出叶中有效成分含量高的杜仲,本研究以不同产地2年生杜仲苗为研究对象,对其各生长特性指标进行了测量,并采用硝酸铝-亚硝酸钠比色法和反相高效液相色谱法分别测定了其叶中总黄酮、绿原酸及桃叶珊瑚苷3种主要有效成分的含量。结果表明:河南三门峡地区的杜仲株高、地径、叶面积、周长指标均高于河北保定地区,且各指标差异均显著。随着时间的延长,两个产地杜仲的株高生长整体呈"S"型曲线,且地径生长略滞后于其株高生长。不同产地杜仲叶中桃叶珊瑚苷与总黄酮含量存在显著差异,绿原酸含量差异不显著,并且河北保定地区杜仲叶中3种主要有效成分总值高于河南三门峡地区。河北保定地区杜仲叶中绿原酸和桃叶珊瑚苷含量在7月中旬达到较高,总黄酮含量在8月中旬达到最高。综合3种主要有效成分含量的动态变化趋势可以确定采收期在7月中旬到8月中旬之间较为适宜。 相似文献
87.
[目的]针对广佛手在田间真实环境下病虫害识别较为困难的问题,提出一种基于改进SSD(single shot MultiBox detector)算法——SSD-Res50-3C的广佛手病虫害检测方法。[方法]SSD-Res50-3C算法主干网络部分用ResNet50网络替换原有的VGG16网络,增加模型在田间真实环境下对广佛手病虫害特征的提取能力;在预测特征层之前加入一种轻量高效的特征融合模块提升SSD算法的多尺度特征融合能力,进一步提高SSD算法在田间真实环境下的抗干扰能力。[结果]SSD-Res50-3C算法平均精度均值达到92.86%,相较原始的SSD算法提升6.61%,FPS(frames per second)达到64.1。相比YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5x6、Faster R-CNN和EfficientDet-D3模型,SSD-Res50-3C算法的平均精度均值分别高6.41%、2.01%、0.79%、0.58%和5.10%,FPS分别高16.20、40.280、24.40、36.20和54.84。[结论]基于改进SSD算法的广佛手病虫害检测方法能够弱化田... 相似文献
88.
不同宽窄行及播种密度对玉米弘大8号产量的影响 总被引:6,自引:2,他引:4
通过对紧凑型玉米弘大8号进行6种不同宽窄行和5种密度的组合试验。探讨紧凑型玉米的最佳宽窄行行距和密度。结果表明: 在不同的宽窄行行距下弘大8号的最佳种植密度不同,最佳种植密度分布79500-91500株/hm2之间;同一密度不同的宽窄行处理,弘大8号的产量不同,宽行80 cm窄行40cm的产量最高。在种植密度较大的条件下,实行宽窄行种植可增产。弘大8号的最佳宽窄行行距和密度组合是:宽行80 cm窄行40cm,密度79500株/hm2,产量为9950 kg/hm2。 相似文献
89.
田间产量测定是小麦科研、生产、统计的一项基础性工作,为提高小麦田间理论测产的准确度,表征田间群体结构、个体生产性能情况,利用固定-随机取样理论测产法,对2016—2017年度安徽省舒城县42个小麦品种进行理论测产与实收测产比较。结果表明:1)42个品种理论测产与实收测产产量达到极显著正相关(r=0.612**),理论产量与实收测产系数比值变幅为0.6~1.4,变异系数为16.12%,均值为1.04,平均收获符合度为96.11%。2)品种间千粒重变幅为33.48~44.31g,变异系数为6.46%,每667m2有效穗变幅为14.46万~44.39万,变异系数为22.61%,穗粒数变幅为22.12~44.08个,变异系数为13.34%,单穗重变幅为0.87~1.81g,变异系数为14.95%。3)单位面积有效穗能综合反映品种内群体均匀度和表征个体生产能力。42个品种单个品种有效穗变异系数为3.60%~23.93%,田间种植个体均匀度最好的品种为苏麦9号,个体差异最大的品种为镇麦168。4)单穗重是衡量小麦个体生产能力和整齐度的指标,42个品种单个品种单穗重变异系数变幅为2.17%~20.46%,单穗均匀度较好品种为苏麦9号,整齐度最差的品种为镇麦168。 相似文献
90.
为实时准确地检测到自然环境下背景复杂的荔枝病虫害,本研究构建荔枝病虫害图像数据集并提出荔枝病虫害检测模型以提供诊断防治。以YOLO v4为基础,使用更轻、更快的轻量化网络GhostNet作为主干网络提取特征,并结合GhostNet中的核心设计引入更低成本的卷积Ghost Module代替颈部结构中的传统卷积,得到轻量化后的YOLO v4-G模型。在此基础上使用新特征融合方法和注意力机制CBAM对YOLO v4-G进行改进,在不失检测速度和模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型。构建的数据集包含荔枝病虫害图像3725幅,其中病害种类包括煤烟病、炭疽病和藻斑病3种,虫害种类包括毛毡病和叶瘿蚊2种。试验结果表明,基于YOLO v4-GCF的荔枝病虫害检测模型,对于5种病虫害目标在训练集、验证集和测试集上的平均精度分别为95.31%、90.42%和89.76%,单幅图像检测用时0.1671s,模型内存占用量为39.574MB,相比改进前的YOLO v4模型缩小84%,检测速度提升38%,在测试集中检测平均精度提升4.13个百分点,同时平均精度比常用模型YOLO v4-tiny、EfficientDet-d2和Faster R-CNN分别高17.67、12.78、25.94个百分点。所提出的YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型能够有效抑制复杂背景的干扰,准确且快速检测图像中荔枝病虫害目标,可为自然环境下复杂、非结构背景的农作物病虫害实时检测研究提供参考。 相似文献