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针对Elman神经网络在土壤重金属含量预测时出现预测精度低、模型收敛速度慢等问题,提出一种自适应进化模型(AEM)。该模型以Elman神经网络为基础,运用贝叶斯正则化优化Elman神经网络的目标函数,提高网络模型预测精度;为解决网络模型收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,采用自适应灰狼算法(AGWA)对网络模型初始参数进行优化;采用基于熵权距离的离群点检测法剔除数据中的离群点,以降低离群点对预测结果的干扰。以武汉市农业科学院采集的农田土壤重金属含量数据进行预测试验,AEM模型预测重金属含量的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.623和17.48%,其决定系数比Elman的提高了0.394。AEM、自调整反距离加权插值模型(SIDIM)、小波神经网络模型(CBSA–WNN)、双向门控循环神经网络模型(SBGRNN)及Elman神经网络模型等5种不同预测模型进行对比试验表明,AEM模型在土壤重金属含量预测上具有更高的准确性。消融试验结果表明,贝叶斯正则化优化、自适应灰狼算法优化和基于熵权距离的离群点检测的离群点数据剔除等3个改进点对于提升土壤重金属含量预测精度均有一定的贡献。 相似文献
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通过对天彭牡丹保育中心31个典型牡丹品种的外形和花期等特征进行观察,存在8个色系,其中白色系有3个品种,粉色系3个品种,复色系有1个品种,红色系有11个品种,黄色系有4个品种,黑色系有4个品种,紫色系有5个品种。各牡丹品种的花瓣直径最大牡丹品种是“花王”,其花瓣直径为24cm,花瓣品种直径最小为“贵妃插翠”,其花瓣直径为14cm。各牡丹花期表现中,初花期-凋谢期最长的品种为“金晃”,花期为15.25d,花期最短的是“皇冠”,花期为5.75d,最长花期和最短花期牡丹的开花天数相差9.5d。同时,各品种中,花期大于10d的品种有3个,分别是“金晃”,花期为15.25d,“青龙卧墨池”为11d,“贵妃插翠”为11d,其余花期在5~10d。花期分别与花瓣直径、花高呈负相关关系,相关系数分别为0.1902和0.2021。 相似文献
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为明确双斑长跗萤叶甲越冬卵的空间分布型,2011年10月采用分层随机抽样法在山西省晋中市的玉米田对土壤中的越冬卵进行调查。通过频次分布检验、聚集度指标的测定、改进的Iwao m*-m回归分析法和Taylor幂法则对越冬卵在土壤中的空间分布型进行了分析,并对聚集均数(λ)进行检验,分析越冬卵聚集的原因。结果表明:双斑长跗萤叶甲越冬卵在土壤中的理论分布型符合负二项分布,各项聚集度指标均满足C>1、CA>0、I> 0、k>0、m*/m>1,空间分布图式在低密度下为聚集分布,基本成分为单个个体,个体间相互排斥。基本成分的相对聚集度随越冬卵种群密度而变化的速率为3.52m-15.61。种群密度越大,相对聚集度的变化速率也越大,而且聚集的程度随着卵密度的增大而增高。聚集均数(λ)的测定表明,聚集是成虫的产卵习性和田间植被的生长情况、土壤性质、温湿度等环境因子综合作用的结果。双斑长跗萤叶甲成虫主要在近土表的土壤中产卵,在距土表15 cm以上的土壤中,有94.2%的越冬卵分布在距土表0-10 cm的土层中,其中以距土表2-5 cm的土层中的卵量最多,平均每个样点有卵25.56粒,占总数的64.7%,显著高于其他深度土层的卵量。 相似文献
16.
建立高效液相色谱法(HPLC)测定复方非泼罗尼滴剂中抗氧剂叔丁基对羟基茴香醚(BHA)与二丁基羟基甲苯(BHT)含量。采用高效液相色谱法,色谱柱为Agilent Zorbax SB-C18(250×4.6 mm, 5μm),流动相A为乙腈-甲醇-水(47∶21∶32),混合前在水中加入1%冰醋酸,流动相B为乙腈,线性梯度洗脱;检测波长为285 nm;流速为0.9 mL/min;柱温为30℃;进样量为20μL;采用外标法计算BHA、BHT含量。在建立的色谱条件下,空白溶液、阴性样品对BHA、BHT的测定均无干扰;BHA、BHT的检测限分别为0.08μg/mL和0.19μg/mL,定量限分别为0.31μg/mL和0.77μg/mL,分别在5.13~15.39μg/mL与2.56~7.66μg/mL范围内线性关系良好;平均回收率分别为98.5%和99.9%(n=9)。所建立的方法简单易行、专属性强、准确度高、灵敏度好,可用于复方非泼罗尼滴剂中抗氧剂的含量测定。 相似文献
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: 随着我国互联网络应用范围的日益扩大, 网络文化在形式和内容上也迅速得到发展, 特别是在与传统旅游业的融合方面具有广阔的前景。本文以古都西安为背景, 分析了网络文化与西安旅游产业融合的现状, 从扩大网络宣传空间、创新网络旅游方式、开创网络旅游社区三个方面进一步提出了融合的实现途径以及加强双方融合所应该采取的对策, 希望能给西安发展网络文化旅游提供理论思考。 相似文献
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[目的]快速、准确地测定饲用大豆粕的含水量,满足指导生产的要求.[方法]在饲用大豆粕的4个水分波动区间,通过比较饲用大豆粕水分在130℃烘箱中干燥不同时间与国标GB/T 6435-2014饲料中水分的测定方法干燥的效果差异来选择合适的干燥时间,优化实际生产中的水分测定方法.[结果]试验表明,饲用大豆粕在130℃烘箱中干燥20 min测定的水分含量与GB/T 6435-2014所用方法结果相近,这说明在130℃烘箱中干燥20 min的快速水分测定对在线生产有一定的指导意义.[结论]在生产过程中可以使用在130℃烘箱中干燥20 min的方法代替国标法进行饲用大豆粕水分的检测,在确保数据准确性的条件下,此法能够极大地缩短检测时间,及时、有效地为车间生产提供数据指导. 相似文献