扬稻6号不同施氮水平产量形成特性研究

扬稻６号集优质、高产、多抗、广适性于一体。在亩施７．５～１７．５ｋｇ纯氮水平下,比汕优６３平均增产６．２５％,仿生产常量施纯氮１２．５ｋｇ／亩,增产幅度达９．９８％。扬稻６号产量构成因素表明,每亩有效穗和总颖花量随施氮量的增加而增加,每穗粒数和结实率随旋氮量的增加而降低。粒重变化较小。增产机一旦国绿色光合叶面积功能维持时间长,群体受光姿态好,光合产物积累多,源、库、流三者关系协调,物质运转流畅。形     

基于 PCA 特征融合与 LDA 分类的实木地板纹理判别方法

纹理一致性影响着实木地板档次,针对目前实木地板纹理分类速度慢、精度低的问题,提出一种适合区分直纹、抛物纹、乱纹3类纹理的在线检测方法。方法首先对纹理图像进行缩小,运用视觉心理学的Tamura方法提取粗糙度、对比度、方向度、线性度、规整度、粗略度等6个纹理特征;同时在原图像提取反映图像全局信息的灰度均值、方差、熵等3个统计量;然后,运用主成分分析法（PcA）对3类纹理9个特征进行降维融合操作;最后,采用线性判别分析方法（LDA）构建3类纹理的辨识模型。采用200幅实木地板纹理图像进行实验,当主成分个数为7时,分类正确率稳定达到85％,较传统Tamura方法的83％和全局基本统计量的70％有所提高;特征提取时间为0．5548S,比缩小前图像的Tamura特征提取时间55．7000S明显减低,而分类正确率没有明显变化。     

民办高职院校饲料与动物营养专业模块化实训教学体系的构建

近年来,我国民办高职院校迅猛发展,已经成为高职教育中一支不可忽视的生力军。民办高职院校教学的实训、实习以及校企合作正在摸索阶段。文章以饲料与动物营养专业为例,探讨民办高职院校模块化实训教学体系的构建。     

关于我国硕士研究生培养质量的几点思考

本文客观地分析了影响我国研究生培养质量的主要因素,认为招生质量下降、培养资源短缺、学术浮 躁是影响我国研究生培养质量的主要原因,并针对这些原因提出了相应的对策和建议。     

都市渔业现状及发展思路浅析

概括了都市渔业的概念、特点及基本模式类型,在此基础上分析了发展都市渔业的意义以及我国发展都市渔业的制约因素和有利条件,并结合我国都市渔业的发展现状,进一步探讨了发展我国都市渔业的思路。     

基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割

针对传统方法直接采用图像特征参与图像分割时存在的特征冗余且分割准确率低的问题,提出了一种基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割方法.采用运动结构特征、纹理和HOG特征描述交通场景,并利用协方差描述子进行特征融合以消除特征冗余;采用多类LogitBoost分类器进行图像分割,提高了交通场景分割的精度.在公共测试视频数据库CamVid中测试和评估了所提出的算法,结果表明了该方法的有效性.     

中药提取物对凌云乌鸡屠宰性能和肉品质的影响

为了研究中药提取物对肉用型凌云乌鸡屠宰性能和肉品质的影响,随机选取1800只1日龄凌云乌鸡随机分为2组,每组3个重复进行为期120d的饲养试验。在饲养过程中,对照组饲喂基础饲粮;试验组饲喂基础饲粮+300mg/kg的中药提取物。结果显示,在活重、屠体重、半净膛率、全净膛率、胸肌率、腿肌率这些指标中试验组明显高于对照组(p0.05);并且对凌云乌鸡的肉品质有一定改善作用。本试验设计的中药提取物能够明显提高凌云乌鸡的屠宰性能,对凌云乌鸡的肉品质起到一定改善作用。     

牡蛎与裙带菜浅海生态间养模式

<正>牡蛎与裙带菜浅海生态间养,充分利用了牡蛎与大型藻类的生态功能互补,例如裙带菜吸收二氧化碳进行光合作用产生氧气,牡蛎消耗氧气产生二氧化碳等。不但提高了养殖品种的产量和品质,还有效维护了海洋生态环境,实现了经济效益、生态效益和社会效益有机统一。     

锦绣龙虾网箱养殖技术

正锦绣龙虾分类上属于甲壳纲、十足目、龙虾科、龙虾属。我国沿海渔民有的将这种龙虾叫"青龙""七彩龙虾",甚至称为"神虾"。锦绣龙虾是龙虾属中体形最大者,最大体长可达60厘米、体重3千克以上,市面上的龙虾主要来自野生捕捞。随着市场对龙虾的需求量不断扩大,龙虾资源由于过度捕捞而出现衰退的迹象。因此,开展人工养殖龙虾势在必行。种苗繁育是人工养殖龙虾的先决条件之一,但是由于规     

基于鱼体背部弯曲潜能算法的四种主养鱼类识别

以四种主养淡水鱼鲫(Carassius auratus)、草鱼(Ctenopharyngodon idellus)、团头鲂(Megalobrama amblycephala)、鲤(Cyprinus carpio)为例,提出一种基于图像处理技术的鱼种类自动识别方法。首先通过鱼体信息采集系统获取待识别鱼体图像,并对其进行灰度化与二值化,得到鱼体轮廓信息;然后采用邻域边界算法对鱼体的轮廓进行提取,根据轮廓曲线建立鱼体背部轮廓数学模型;最后根据轮廓模型,采用鱼体背部弯曲潜能算法对不同种类鱼体样本的背部弯曲潜能值进行计算和聚类统计,得到不同鱼类样本的背部弯曲潜能值分布区间,从而通过比对待识别鱼体背部弯曲潜能值的区间实现对不同鱼类的自动识别。对四种主养鱼类的实验测试结果表明,对团头鲂的识别精度可以达到100%,对鲫、鲤和草鱼的识别精度达到96%,基本上能准确实现四种鱼体的分类识别,具有较好的实际应用价值。