冷冻面团品质劣变及改良研究进展

冷冻面团技术实现了面团制作与烘焙的分离,具有标准化、方便化等优势,因此在世界范围得到快速发展.然而,受冰晶形成和冻藏作用的影响,冷冻面团仍然存在品质容易劣变和缺乏高效改良方法等问题.该研究主要从冷冻面团的发酵特性、面团主要组分如面筋蛋白和淀粉的特性、面团结构、冷冻面团的流变学特性等方面对冷冻面团的劣变现象与机理进行综述...     

改进YOLOv5识别复杂环境下棉花顶芽

为提高复杂环境下棉花顶芽识别的精确率,提出了一种基于YOLOv5s的改进顶芽识别模型。建立了田间复杂环境下棉花顶芽数据集,在原有模型结构上增加目标检测层,提高了浅层与深层的特征融合率,避免信息丢失。同时加入CPP-CBAM注意力机制与SIOU边界框回归损失函数,进一步加快模型预测框回归,提升棉花顶芽检测准确率。将改进后的目标检测模型部署在Jetson nano开发板上,并使用TensorRT对检测模型加速,测试结果显示,改进后的模型对棉花顶芽识别平均准确率达到了92.8%。与Fast R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv6等算法相比,平均准确率分别提升了2.1、3.3、2、2.4个百分点,该检测模型适用于复杂环境下棉花顶芽的精准识别,为后续棉花机械化精准打顶作业提供技术理论支持。     

找到成才de最佳点

“望子成龙、盼女成凤”,天下父母之心态。随着独生于女的出现,这一心态表现得越来越强烈了。钢琴、电子琴、游戏机等贵重物品进入了一个个简朴的家,越来越小的孩子走进了绘画、舞蹈、书法、摄影、武术等名目繁多的特长班。热盼着的家长们简直不知道该如何把自己年轻时未曾学过的东西、想学而没机会学的东西统统从孩子身上补回来,恨不能让孩子一夜之间就能学会这些一技之长,以出人头地。     

山羊经济杂交利用研究

在我省山羊经济杂交中,父本选用萨能奶山羊,母本选用繁殖力高的本地山羊,杂交效果显著。在繁殖性能上,萨×本杂交组头胎产羔率比萨能山羊高17.5％,二胎高50％,双羔率比萨能奶山羊高23.75％。生长发育速度,杂交羊平均初生体重比本地山羊提高30.05％,6月龄高60.46％。产肉性能改善,9～9.5月龄杂交羊屠宰的胴体重比同龄本地山羊高69.5％,屠宰率增加2.91％。板皮重量提高43.21％,面积增加42.26％,特级板皮比例大幅度上升,质量与本地羊无异,板皮的各项理化性状指标均符合国家标准。     

嗜热侧孢霉生物学特性及其液体发酵研究

嗜热侧孢霉(Sporotrichum thermophile)是一种嗜热丝状真菌,具有分解纤维素的特性.固体PDA培养条件下进行形态观察表明,所采用的嗜热侧孢霉菌株,菌丝丛枝状、有隔,分生孢子浅褐色,顶生或侧生.利用ITS序列进行分子分类发现嗜热侧孢霉与嗜热革节孢(Scytalidium thermophilium)及特异腐质霉(Humicola insolens)2种嗜热菌相距最近.嗜热侧孢霉的生长pH值范围较宽,在初始pH值4.0-12.0的PDA平板上均可生长,以4.0-8.0时生长较好.以还原糖含量变化和蔗渣减少量为指标,以蔗渣为唯一碳源进行液体发酵,在30 g.L-1蔗渣、11.45 g.L-1NH4NO3、初始pH值4.0和接种量15%(孢子悬液浓度106个.mL-1)条件下,蔗渣降解效果好.     

基于Logistic算法与遥感影像的棉花虫害监测研究

【目的】借助多光谱遥感影像和Logistic算法,实现对棉田虫害的田间监测。【方法】以患虫害棉花区域为研究对象,利用无人机获取棉田多光谱遥感影像,并对影像进行预处理;结合受虫害棉花光谱特征,利用虫害敏感波段反射率与植被指数构建Logistic回归模型,开展棉花虫害识别监测研究。【结果】由土壤调节植被指数(Soil adjusted vegetation index,SAVI)模型和归一化植被指数(Normalized vegetation index,NDVI)模型构建的棉蚜虫、棉红蜘蛛、棉铃虫识别模型为最优模型,其训练样本准确率达到93.7%,测试样本准确率达到90.5%,召回率为96.6%,F1值为93.5%,对棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫的识别模型决定系数分别为0.942、0.851和0.663。【结论】该模型可满足棉田中棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫3种虫害的发生区域识别,且可基本满足棉田精准植保作业相关要求。     

基于改进区域卷积神经网络的田间玉米叶部病害识别

目的 引入区域卷积神经网络Faster R-CNN算法并对其改进,以实现在田间真实环境下背景复杂且具有相似病斑特征的玉米病害的智能诊断。方法 在玉米田间和公开数据集网站获取具有复杂背景的9种常见病害图像1 150幅,人工标注后对原始图像进行离线数据增强扩充;对Faster R-CNN算法进行适应性改进,在卷积层加入批标准化处理层,引入中心代价函数构建混合代价函数,提高相似病斑的识别精度;采用随机梯度下降算法优化训练模型,分别选取4种预训练的卷积结构作为Faster R-CNN的特征提取网络进行训练,并测试得到最优特征提取网络,利用训练好的模型选取不同天气条件下的测试集进行对比,并将改进Faster R-CNN与未改进的Faster R-CNN和SSD算法进行对比试验。结果 在改进Faster R-CNN病害识别框架中,以VGG16卷积层结构作为特征提取网络具有更出色的性能,利用测试集图像检验模型,识别结果的平均精度为 0.971 8,平均召回率为0.971 9,F1为0.971 8,总体平均准确率可达97.23%;晴天的图像识别效果优于阴天的。改进Faster R-CNN算法与未改进的Faster R-CNN算法相比,平均精度高0.088 6,单张图像检测耗时减少0.139 s;与SSD算法相比,平均精度高0.0425,单张图像检测耗时减少0.018 s,表明在大田环境中具有复杂背景的玉米病害智能检测领域,改进Faster R-CNN算法综合性能优于未改进的Faster R-CNN算法和SSD算法。结论 将改进后的Faster R-CNN算法引入田间复杂条件下的玉米病害智能诊断是可行的,具有较高的准确率和较快的检测速度,能够避免传统人工识别的主观性,该方法为田间玉米病害的及时精准防控提供了依据。     

山羊精液高倍稀释的输精效果

推广应用人工授精技术,目的就是要提高种公畜的利用效率。在自然交配情况下,一头种公羊的负担量为1:50;人工授精时,用原精或1:1稀释时,种公羊的负担量可扩大到1:500～1000,提高10～20倍。文献资料介绍,绵羊或山羊的精液稀释倍数,常用的为1:1,稀释倍数较高时,为1:3～5。但是山羊的精子密度很高,每毫升精液的精子数,一般均在20亿以上,具有高倍稀释应用的可能性。为了发挥人工授精技术的优越性,进一步提高种公羊的利用率,探讨生产上适宜应用的稀释倍数,1987年进行了山羊精液高倍稀释试验,取得了比较理想的效果,现将结果报告如下。     

花生新品种汕油65的选育与栽培技术

汕油65是汕头市农业科学研究所以粤油13为母本、〔(粤油193×汕油413)F2×汕油21〕F8为父本进行有性杂交选育而成的珍珠豆型花生新品种。该品种具有丰产性突出、品质优、抗病性好、抗逆力强等特点,2010年1月通过广东省农作物品种审定,适宜广东省各地无青枯病的水田和旱坡地作春秋季种植。在栽培上应注意适时播种,合理密植,加强田间管理,及时防治虫害和鼠害,适时收获。     

基于粒子群优化(PSO)超限学习机预测新疆参考作物蒸散量

参考作物蒸散量(ET0)的准确预测对于作物需水量预测、农田精准灌溉和提高水资源利用效率等具有重要意义.为了解决传统方法获取ET0的弊端,本研究基于粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)-超限学习机(Extreme learning machine,ELM)预测ET0.通过选取新疆地区3个站点(乌鲁木齐、喀什、哈密)的最高气温(Tmax)、最低气温(Tmin)、平均相对湿度(RH)、风速(u2)、光照时间(n)等气象数据,建立PSO-ELM预测模型,对模型精度和普适性进行研究,并通过与ELM、Makkink、I-A模型的对比,探究不同气象因子组合模型的预测精度.结果表明,PSO-ELM模型在5种气象因子输入下具有最高预测精度(平均R2=0.9747,平均MAE=0.2520 mm/d,平均RMSE=0.3643 mm/d).由PSO-ELM6模型与ELM、Makkink、I-A模型的对比结果看出,在相同的气象因子输入条件下,3个站点用PSO-ELM6模型预测的效果最好.通过对PSO-ELM3模型在新疆地区普适性的研究发现,该模型具有较高的预测精度(平均R2=0.9465,平均MAE=0.3070 mm/d,平均RMSE=0.3569 mm/d).不同站点、不同气象因子输入的PSO-ELM模型能够较为精准地反映气象因子与ET0之间复杂的非线性关系,且模型在新疆地区的普适性较好,可以为新疆地区逐日ET0预测提供新的方法.