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为了提高畜禽的存活率、出栏率、饲料报酬,不断提高经济效益,不仅仅要重视畜禽品种的引进、选配,饲料的科学配方,疾病的防治,同时还要对畜禽养殖各个环节的消毒工作引起高度重视。消毒工作看似是微不足道的事,实则是养殖工作的重中之重,是不可忽视的一件重要工作,是控制和消灭传染病的重要措施,对提高产能和总体经济效益,有着不可低估的作用。1理想的消毒剂条件(1)广谱、高效、低毒对皮肤、 相似文献
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在分析影响大棚作物腾发量的气象因子的基础上,以气象因子为输入向量,以大棚作物腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下计算大棚作物腾发量的BP神经网络模型。利用鄂州节水灌溉实验基地逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与用传统的Penman Monteith公式计算而得的同期作物ET值相比较。BP神经网络模型的预测值与公式计算的ET值的相关系数为0.986。研究结果表明:构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要。 相似文献
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基于改进卷积神经网络的多种植物叶片病害识别 总被引:13,自引:23,他引:13
针对训练收敛时间长,模型参数庞大的问题,该文将传统的卷积神经网络模型进行改进,提出一种批归一化与全局池化相结合的卷积神经网络识别模型.通过对卷积层的输入数据进行批归一化处理,以便加速网络收敛.进一步缩减特征图数目,并采用全局池化的方法减少特征数.通过设置不同尺寸的初始层卷积核和全局池化层类型,以及设置不同初始化类型和激活函数,得到8种改进模型,用于训练识别14种不同植物共26类病害并选出最优模型.改进后最优模型收敛时间小于传统卷积神经网络模型,仅经过3次训练迭代,就能达到90%以上的识别准确率;参数内存需求仅为2.6 MB,平均测试识别准确率达到99.56%,查全率和查准率的加权平均分数为99.41%.改进模型受叶片的空间位置的变换影响较小,能识别多种植物叶片的不同病害.该模型具有较高的识别准确率及较强的鲁棒性,该研究可为植物叶片病害的识别提供参考. 相似文献
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为了研究采用荧光光谱技术对生菜农药残留快速无损定性鉴别的可行性,该文通过采集180个生菜样品(3个浓度农药残留生菜,每个浓度农残生菜样本数为60,其中农药与水配比为1:500、1:1000、1:1200,即重度超标、轻微超标、标准农残)的荧光发射光谱,结合Savitzky-Golay(SG)、标准正态变量变换(standard normalized variable,SNV)、标准正态变量变换结合去趋势(standard normalized variable detrending,SNV detrending)、SG与SNV算法组合(SG-SNV)、SG与SNV detrending算法组合(SG-SNV detrending)对提取的荧光光谱进行预处理,基于全光谱、荧光特征峰值、小波特征建立支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类模型。其中,小波特征通过小波变换对原始光谱以及预处理后光谱进行特征选择获取,分别采用 db4、db6、sym5、sym7作为小波基函数。试验结果表明:基于小波特征、荧光特征峰值建立的 SVM 模型预测集识别率要高于基于全光谱建立的 SVM 模型。以 sym5作为小波基函数,基于 SG-SNV detrending预处理光谱选择的小波特征建立的SVM模型取得最优的预测集识别率93.33%,最佳小波分解层数为4。结果表明应用荧光光谱技术对生菜农药残留鉴别是可行的,为生菜农药残留快速、无损检测分析提供了参考。 相似文献
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