通用试题库的设计

通过分析,提出了通用试题库系统的结构功能及相应的规范,从而使试题库具有更强的适应性。     

切花百合的栽培管理技术

切花百合的栽培管理技术曹军合（新乐市林业局０５０７００）郭伟珍（河北省林科院石家庄０５００６１）百合属于百合科（Ｌｉｌｉａｃｅａｅ）百合属（Ｌｉｌ－ｉｕｍ）,为多年生球根花卉,分亚洲、东方、麝香３个杂交品系。百合是鲜切花家族中名贵品种之一,随着人们...     

大黄鱼致病性嗜水气单胞菌的分离与鉴定

从濒死的大黄鱼体内分离出3株菌株并进行生化鉴定,具有高度一致性,命名为NT-AH.毒力试验和药物敏感试验结果显示,该菌为革兰氏阴性短杆菌,有动力,氧化酶为阳性,葡萄糖产酸产气,水解七叶苷、水杨素、阿拉伯糖、精氨酸及赖氨酸;一定浓度的菌体和培养液离心上清对小鼠均有致死作用:该菌对所试药物均无敏感性.所分离鉴定的细菌为致病性嗜水气单胞菌.     

基于PSO优化LS-SVM的木材含水率软测量建模

木材含水率是木材干燥过程中重要的技术指标。针对木材干燥过程具有强耦合、大滞后、非线性的特点以及木材含水率检测存在的问题,提出一种软测量方法。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对非线性系统时间序列数据进行学习,建立被控对象的软测量模型,同时通过粒子群优化(PSO)算法对LS-SVM的惩罚因子和核函数参数进行滚动优化,提高软测量模型的预测精度。将木材干燥窑内的温度、湿度以及木材含水率作为样本数据,通过PSO优化的LS-SVM方法建立木材含水率的软测量模型,进而利用该模型实现对目标检测点木材含水率的软测量。仿真结果表明,PSO-LSSVM软测量模型预测精度高,泛化能力强,满足木材干燥控制系统的实际测量要求。     

农业生态系统可持续发展的制约因素与调控对策

农业生态系统的可持续发展是实现中国可持续发展战略的基本保证和前提条件。限制因素的识别是评价农业生态系统可持续性、制订农业可持续发展战略及实施综合措施的关键步骤。以南京市江浦县为例,分析了农业生态系统可持续发展的主要限制因素及其调控对策。研究表明,耕地资源持续减少、生态灾害频繁发生、系统抗干扰能力不强等是该区农业生态系统可持续发展的主要限制因素;在此基础上,提出了“保护耕地资源、增强系统抗性、控制生态灾害”的对策建议,以促进江浦县农业生态系统的可持续发展。     

依据流形学习的局部线性嵌入对红松子品质近红外检测

根据红松子品质检测方面技术缺失的现状,提出了运用近红外技术建立松子光-化学模型的解决办法;在对比流形学习有效保留高维数据的低维特征的优势和近红外传统降维方法主成分分析对非线性结构不敏感问题后,提出了具有能够捕捉高维空间中低维流形功能的局部线性嵌入-高斯过程(LLE-GP)方法,用于解决传统线性主成分分析(PCA)方法可能损失有用信息的缺陷;使用变量标准化(SNV)与Savitzky-Golay平滑方法进行预处理后,使用局部线性嵌入-高斯过程方法对数据进行分类建模。运用近红外光谱仪采集的松子数据,对这一算法进行验证,结果表明:局部线性嵌入-高斯过程分类模型,可以良好的使用在品质检测分类建模中。     

欧李果实营养成分分析与评价

欧李是蔷薇科樱属灌木野生果树,为我国特有的第三代小水果.为了对欧李资源的开发利用提供科学依据,对人工栽培的6个欧李品种的果实产量及营养成分进行了测定、分析与评价.结果表明:相同栽培条件下,不同品种间的果实产量差异显著,京欧2号产量最高.欧李果实含有糖、蛋白质、微量元素、维生素C、17种氨基酸等多种营养物质,其中微量元素...     

涟水县设施蔬菜机械化生产现状与发展建议

介绍了涟水县设施蔬菜机械化生产现状,分析了存在的问题,并提出对策与建议.     

绥满公路两侧森林区土壤-植被重金属的分布特征及污染评价

测定绥满公路(301国道)海林至亚布力段森林区路侧土壤及红松等19种植物叶片中Pb,Cd,Cu,Zn,As的质量分数,研究5种重金属元素在公路路侧森林区土壤-植被中的质量分数分布特征.结果表明:土壤中5种重金属平均质量分数普遍高于背景值,土壤的单因子和综合污染指数计算结果显示,Cd为重污染,Zn,Cu,Pb,As为轻度污染,综合污染指数等级达到中度污染,但重金属质量分数除Cd略高外,其余均低于国家二级标准.Cd是道路交通重金属污染的主要污染物之一,公路两侧植物叶片中Cd质量分数随距离的增加而逐渐降低,土壤中Cd质量分数随距离增加先升高后降低.研究结果还进一步表明,公路旁侧森林区土壤与植被主要重金属富集区距公路约40～60 m范围之内.19种植物作为防治公路重金属污染林带树种的适宜性比较研究表明:蒙古栎、白桦、臭松等树种可以作为公路旁侧防治重金属污染林带的骨干树种推广使用;春榆、裂叶榆和毛赤杨等树种可作为重金属污染区绿化重点选用树种.     

基于PSO优选特征的实木板材缺陷的压缩感知分选方法

针对实木板材表面缺陷的复杂性与随机性,提出了一种快速、准确的识别方法。首先,对实木板材表面图像进行3级双树复小波分解,提取低频子带、高频子带、原图像的均值、标准差和熵,共40维特征向量;然后,运用粒子群算法(PSO)优选出20个关键特征;最后,采用压缩感知理论将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构建训练样本数据字典,通过最小残差完成缺陷识别。对4类柞木样本进行了仿真实验,活结、死结、虫眼、裂纹的分类正确率分别为93.3%、86.7%、100%和93.3%,结果表明:双树复小波良好的方向性能够表达实木板材表面复杂的信息;基于粒子群算法的特征选择能够提高分类效率;压缩感知分类器与传统分类器相比,具有结构简单、分类精度高的特点。