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植物光合速率受生理、生态多种因素交互影响,分析提取主要影响因素是构建高效光合速率模型的基础。选取8个典型影响因素,以初花期的黄瓜植株为实验材料,设计光合速率嵌套实验,采用相关分析法分析各因素与光合速率的相关性,证明光子通量密度、CO_2浓度、温度、气孔导度和叶绿素含量与光合速率显著相关;提出了一种融合遗传算法的径向基函数(GA-RBF)神经网络光合速率建模方法,采用RBF神经网络构建光合速率模型,利用GA算法优化RBF神经网络的扩展速度。采用异校验方法分别对融合主要影响因素和全部因素的模型性能进行分析,结果表明融合主要影响因素的模型精度显著提高,光合速率预测值与实测值决定系数为0.997 6,最大绝对误差为1.008 6μmol/(m~2·s),平均绝对误差为0.350 9μmol/(m~2·s),在降低复杂度的同时提高了预测精度。 相似文献
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通用农业环境信息监控系统ReGA网关设计 总被引:1,自引:2,他引:1
无线传感器网络(WSN)在农业智能化应用中具有良好技术优势和广阔应用前景,网关作为WSN连接外界应用系统的桥梁,在WSN中具有重要作用。已有网关设备主要针对特定应用系统提供数据汇集与转发功能,很少具备监测区域信息组织管理能力。该文以设计通用农业环境信息监控系统架构为背景,提出一种基于WinCE系统的可配置WSN网关体系结构(ReGA),在完成监测数据和控制指令转发的基础上,实现现场可视化设备和监测数据综合管理。ReGA的可配置体现在支持环境监测类型、监测节点属性动态配置,通过定义网关与上下层的交互协议,支持交互指令和封装参数的可配置,系统结构高内聚、低耦合。试验证明ReGA可靠性高,可灵活应用于农田、水产、林业、温室等不同领域。 相似文献
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提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型,为CO2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO2饱和点,进而构建CO2优化调控模型。异校验结果表明,CO2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO2优化调控模型可动态预测CO2饱和点,为实现设施CO2精准调控提供了可行思路。 相似文献
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妊娠母猪便秘厌食综合症在大中小型猪场及母猪散养户中均有不同程度发生,有些地区发病还较严重,甚至有些养殖户认为妊娠母猪便秘并无大碍,因而延误治疗,导致发病母猪淘汰.母猪便秘会导致采食量下降或食欲废绝,不及时治疗则会引起母猪死胎、流产、难产以及产后无乳等,对养殖业的危害很大.现主要从饲养管理、饲料营养和疾病等方面来探讨母猪便秘的原因及提出相应的防治措施. 相似文献
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针对光温耦合条件下番茄光环境调控目标值难以快速、精确获取的问题,在光温嵌套光合速率试验结果基础上,为提高人工鱼群算法寻优速度,基于视野和步长动态调整思想,提出了改进型鱼群算法的光温耦合寻优方法,对不同温度下光饱和点进行快速精准寻优,建立了番茄光环境调控目标值模型,模型决定系数为0.999 9。验证试验结果表明,不同温度下光饱和点的模型计算值与实测值高度线性相关,相关系数为0.988,最大相对误差在±2%内,明显优于遗传算法构建模型的相对误差(±6%)。快速、动态获取不同温度下光饱和点,对设施光环境精准调控效率具有重要意义。 相似文献
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蚕豆覆膜种植对草害防治及产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
蚕豆,又称罗汉豆等,豆科、野豌豆属一年生草本。作为人类的粮食、蔬菜以及动植物的饲料、绿肥。其原产欧洲地中海沿岸,亚洲西南部至北非,其分布广泛,在世界上50多个国家种植[1]。一般人认为该作为系汉朝的张骞引入我国。蚕豆营养价值丰富,含8种必需氨基酸。碳水化合物含量47%~60%,可食用,也可作饲料、绿肥和蜜源植物种植。所以蚕豆是一种经济价值非常高的农作物,近些年在我国种植面积不断扩大。本文就蚕豆在大通县的种植技术——蚕豆覆膜种植技术效果进行实验探析,以期能够指导我县的蚕豆种植业,发挥蚕豆最大的经济效益。试验采用随机区组设计,3次重复,3种模式,3个草害,3个产值,研究了覆膜对蚕豆草害防治及产量的影响。通过对3种种植技术参量结果的比较,得出了:覆黑色地膜对草害防治成效显著,覆膜种植增产明显这一结果。具体实验过程如下。 相似文献
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现有光合预测模型主要考虑环境因子对植物光合作用的影响,模型只能对生理状况相似的叶片进行光合速率预测,本文面向不同生长状态叶片光合速率预测模型的建模需求,提出融合叶片暗荧光参数Fv/Fm的多环境因子光合速率预测模型构建方法。试验以不同生长状态的茄子叶片为样本,在获取暗荧光参数的同时,分别测量不同温度、CO2浓度和光照强度下的光合速率,构建建模样本集。在此基础上,利用遗传支持向量机算法,建立了光合速率统一预测模型,其训练集决定系数为0.8895,均方根误差为3.2679μmol/(m2·s)。采用异校验方式进行模型验证,结果表明,融合荧光参数后模型精度显著提高,光合速率预测值与实测值拟合斜率为0.9046,截距为0.3641,〖JP〗说明引入Fv/Fm后,模型可实现对不同生理状态叶片光合速率的精准预测。 相似文献
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融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建 总被引:2,自引:7,他引:2
重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。 相似文献
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