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61.
自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计 总被引:4,自引:0,他引:4
建立了自压式树状管网两级优化设计模型,并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上,均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型,是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。 相似文献
62.
故障树分析法(FTA)是一种将系统故障形成的原因由总体到部分按倒立树形状逐级细化的分析方法,是一种对系统设计、故障分析和排除非常有效的方法。为此,应用故障树分析方法对联合收割机液压系统进行了分析,根据液压系统结构以及组件与系统之间的逻辑关系,绘制了系统的故障树,并通过结构函数表示了各种因素对系统状态的影响。 相似文献
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通过对台湾杉和秃杉两种珍稀树种的引种栽培,就台湾杉和秃杉两种珍稀树种从种子(球果)到幼苗的整个发展过程,以及种子和苗木的生产技术做了细致的探索性研究,并就培育出的幼苗进行观察、记载和绘制成图;经定植3 a后评价引种成败。研究结果可为杉科台湾杉属的系统发育和亲缘关系方面的研究提供理论基础;也可为用材林造林、园林绿化树种提供参考和对这两种珍稀树种继续引种栽培提供实践依据。 相似文献
68.
为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型:YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络(extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN)进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix(a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution)结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积(deformable convolutional networks version 2, DCNv2)结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组(content-aware reassembly of features, CARAFE)上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制(global-attention mechanism, GAM),强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU(wise intersection over union)损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值(mean average precision, mAP)达到95.1%,F1-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值(mAP0.5)分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。 相似文献
69.
在京珠高速公路从化段两侧生态景观林改造套种中,对2003年乡土树种造林中的枫香等6个主要造林树种进行生长分析,结果表明:各树种间高生长存在显著差异,黎蒴林木生长较好,红锥、黄樟、枫香、木荷、山杜英较差;对蓝花楹等7个伴生树种的生长分析结果表明:各树种间高生长存在着明显差异,蓝花楹生长较好,凤凰木、米老排、火力楠次之,红花油茶、大叶紫薇、大头茶较差。乡土树种与速生树种间种中的黎蒴等4个造林树种的高生长分析结果表明:黎蒴、黄樟、木荷、大头茶与卷荚相思间种的高生长明显优于与尾叶桉间种。 相似文献
70.
广西乡土阔叶树种资源现状及其发展对策 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对广西乡土阔叶树种资源现状、主要功能分析及红锥(Castanopsis hystrix)、大叶栎(Castanopsisfissa)、木周木(Lithocarpus thalassica)、红楠(Machilus thunbergii)、西南桦(Betula alnoides)等最具前途乡土树种的介绍,提出应加快乡土阔叶树种遗传改良技术研究,提高乡土阔叶人工造林良种化率;重视乡土阔叶树种造林技术研究,提高阔叶树种经济效益;制定配套政策措施,鼓励发展乡土阔叶树种种植与林产品加工的策略。 相似文献