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该文对1983 ̄1994年南方冬麦区小麦良种区域试验毕节试点6轮参试品种(系)的产量及主要产量构成性状的演变进行了分析,结果表明,近期内育成小麦品种的穗粒数和穗粒重均较高,系丰产潜力提高的2个重要因素。灰色关联度分析结果表明,4个产量性状与数量的关联度大小依次为穗粒重〉穗粒数〉亩有效穗数〉千粒重,为小麦高产育种提供重要的理论依据。 相似文献
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靖江市新桥镇丁家村农机服务队充分发挥联合收割机作用夏网培近年来,靖江市新桥镇丁家村十分重视农业机械化发展,把推广使用联合收割机作为发展农业机械的重点,在村办工业经济效益显著提高的前提下,坚持“以工补农,以工建农”的原则,增加农业收入,大力发展联合收割... 相似文献
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106.
为了深入学习宣传《江苏省农业机械管理条例》、《江苏省农业机械安全监督管理办法》等农机法规,进一步提高全社会对农机法规重要性的认识,增强执法人员和农民机手懂法、守法、依法治机的自觉性,开创依法管机兴机的新局面。不久前,靖江市农机局决定在全市开展学习、贯彻《条例》等农机管理法规宣传 相似文献
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基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献
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