一株南方红壤区杉木根际高效解钾菌的筛选、鉴定及其培养条件优化

[目的]南方红壤区杉木人工林下根际土壤存在低钾胁迫环境,通过筛选、鉴定、优化培养高效解钾菌株,能够丰富解钾微生物资源库,为林木解钾工程菌的开发提供研究基础与数据支持.[方法]从不同林龄(2?,4,10?,15?a)杉木人工林下根际土壤中分离筛选出79株解钾菌,并根据其形态、生长特征选取20株优势菌株,通过测定发酵液可溶...     

复杂注水系统泵站优化调度的改进遗传算法

以耗电量最小为目标函数,排量、压力等限制为约束条件,建立了复杂注水系统泵站优化调度数学模型.针对系统运行特点,采用改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出泵的运行状态和排量.改进遗传算法采用实数编码,并设计了随机多父辈交叉方法,改进了变异操作,操作过程中,给出了泵排量的处理方法,使各水量约束条件得到满足,大大减少了不可行解的产生,使算法的优化性能得到了提高.算例说明了该优化方法的有效性.     

低分子量骨胶原肽酶解制备工艺优化和特性分析

酶解工艺参数不仅会影响畜禽骨蛋白的酶解效率,而且会改变骨胶原肽产物的肽分子量分布、氨基酸组成和微结构性能,从而影响其高值高效化利用。以制备均一性低分子量骨胶原肽为目的,以牛骨粉为研究对象,以水解度为主要评价指标,考察碱性蛋白酶、中性蛋白酶、复合蛋白酶和风味蛋白酶对牛骨粉的酶解效果,探究双酶分步酶解工艺、脂肪酶预处理的单独与组合应用对酶解效果的提升作用,选定最优的低分子量骨胶原肽制备工艺;结合酶解过程中各项指标的变化、产物表征分析和Person相关系数法分析不同复合酶解工艺对产物特性的影响及作用机制。研究发现：经脂肪酶预处理-碱性蛋白酶-复合蛋白酶酶解工艺制备的骨胶原肽产物具有最佳的理化性质,优化的工艺参数为：底物质量浓度为0.09 g/mL、初始pH值7.5的牛骨粉溶液加入碱性脂肪酶（加酶量0.08%）在40℃下反应4 h,再加入碱性蛋白酶（加酶量0.36 U/g）在60℃下反应5 h后,最后加入复合蛋白酶（加酶量0.36 U/g）在55℃下反应5 h,此时,水解度可达16.12%,总游离氨基酸含量可达171.571 mg/g,其M_w、M_w/...     

基于生态系统服务价值和生态安全格局的土地利用格局模拟

河北省沿海经济的快速发展导致滨海土地利用格局快速转变,威胁土地生态安全。针对性核算区域生态系统服务价值,探寻生态安全格局进而优化土地利用格局可为土地利用规划与整治提供决策支持,是保障区域生态安全的必然选择。该文以河北省黄骅市为研究区,利用遥感、气象数据和外业调查数据,采用植被净第一生产力核算生态系统服务价值,借助该价值构建生态安全格局,以生态安全格局为影响因素利用元胞自动机和马尔科夫模型进行不同情境土地利用格局模拟。结果表明:2011年单位面积生态系统服务价值湿地最大,为14.95元/(m2·a),建设用地最小,为2.44元/(m2·a);养分循环功能贡献率最大,为26.89%,净化环境功能贡献率最小,为0.22%;研究区分为生态核心保护区、生态缓冲区、生态恢复区和人类活动核心区,生态核心保护区面积最小,为168.58 km2,生态缓冲区面积最大,为1 400.33 km2;无生态保护情景与生态安全格局保护情景相比较,生态系统服务价值由94.11亿元上升到95.70亿元,生态核心保护区在生态安全格局保护情景下得到完全保护,新增建设用地为0。该研究方法和结果可为区域土地利用总体规划、城市规划和生态环境保护提供技术支撑和决策参考。     

雾滴图像粘连特征改进判断及分离计数方法优化

雾滴在靶标上常出现粘连的情况,为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律,需要判断雾滴是否粘连,并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法,该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取,并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理,其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割,最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明：该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取,弱粘连准确率100%,强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近,其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本,与人工计数标定结果对比表明,该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。     

基于模拟退火算法优化给水管线造价公式研究

给水管线造价公式的精确性对工程经济分析与给水管网优化的科学性和经济性有重大影响。通过五个地区的铸铁管综合单价数据,采用最小二乘法对各组数据进行多项式一至十次的拟合,确定了给水管线造价公式的最佳拟合次数为三次;进一步采用模拟退火算法对拟合的多项式参数进行优化计算,求解给水管线造价公式。结果表明:凭借模拟退火算法随机全局搜索模式以及不受函数性质影响的优势,能够克服传统算法难以求解多阶导数的困难,提高公式拟合精度。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

基于Kd树改进的高效K-means聚类算法

针对经典的K-means算法在多维数据聚类效率上还有待提高的问题,本文提出一种称为CK-means的改进聚类算法。该算法在k-means算法的基础上,通过引入Kd树空间数据结构,初始聚类中心从多维数据某一维的区间等间隔集中选取,以及在数据对象分配过程中采用剪枝策略来提高算法的运行效率。实验结果表明,CK-means聚类算法较经典的k-means聚类算法运行效率更高。     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上,提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标,为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式,提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法,不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块,在提升检测精度的同时降低模型参数量,有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块,进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测,优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型,平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比,改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究,试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录,根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况,如部分行为发...