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991.
针对Flow-Shop调度问题,提出一种改进的量子遗传算法,重点对量子变异和量子灾变等操作算子进行改进,提出局部量子位变异和局部量子灾变等操作算子。给出Flow-Shop调度问题的数学模型,提出了用量子遗传算法求解Flow-Shop调度问题的量子比特编码和解码方法,介绍算法的计算流程。仿真实验结果表明:改进的量子遗传算法具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。 相似文献
992.
起垄覆膜方式对旱作马铃薯栽培土壤酶活性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在大田条件下,以当地主栽马铃薯品种新大坪为试验材料,以平畦不覆膜为对照,研究了平畦覆膜、全膜双垄垄播、全膜双垄沟播、半膜沟垄垄播、半膜沟垄沟播等5种起垄覆膜方式对旱作马铃薯栽培土壤酶活性的影响。结果表明,覆膜处理土壤过氧化氢酶和碱性磷酸酶活性随马铃薯的生长先降低后升高,而脲酶活性先升高后降低。不同覆膜栽培方式下,半膜沟垄沟播和半膜沟垄垄播土壤的碱性磷酸酶活性和过氧化氢活性均高于对照平畦不覆膜和其他处理,而全膜双垄沟播方式下土壤脲活性在播种期显著高于对照平畦不覆膜和其他处理,但随着马铃薯的生长,半膜沟垄沟播和半膜沟垄垄播的土壤脲酶活性高于对照平畦不覆膜和其他处理。表明不同沟垄覆膜栽培模式下,半膜沟垄沟播和半膜沟垄垄播栽培的土壤酶活性优于其他栽培方式。 相似文献
993.
994.
995.
[目的]研究一种三维雷暴云起电—放电模式的建立。[方法]在一种三维强对流云模式的基础上,选取几种比较成熟、有试验基础的起电机制和放电机制的参数化方案耦合到强对流云模式,使得该三维强对流模式能够模拟起电—放电过程,建立三维雷暴云起电—放电模式。[结果]通过数值模拟的方法建立了一种三维雷暴云起电—放电模式,该模式不仅可以评估不同环境下各种起电机制的相对重要性,而且描绘出雷暴云内电荷中心及电场的形成、闪电的发生位置、传播过程以及对电荷分布的影响,最重要的是可以定量描述雷暴云演变过程中动力、微物理和电过程之间复杂的相对关系。[结论]该研究为进一步研究不同类型雷暴云的闪电特征及其与动力和微物理过程的关系,以及深入探讨雷电活动的预警预报技术提供了有力基础。 相似文献
996.
文章给出了King-Werner迭代法求解带不可微项方程解的半局部收敛性定理,此结果推广了收敛性定理。 相似文献
997.
烟叶的部位信息是进行烟叶分级的重要参考信息,准确识别烟叶部位对实现烟叶智能分级具有重要意义。在实际的烟叶智能分级应用中,为了提高分级效率,需要对多片烟叶等级进行同步识别。受现行上料方式的限制,同步识别的多片烟叶间往往存在局部遮挡的问题,给烟叶的目标检测和部位识别带来挑战。该研究提出一种基于改进Cascade Mask R-CNN,融合通道、非局部和空间注意力机制(channel-nonlocal-space attation),并引入柔性极大值抑制检测框交并操作(soft non-max-suppression)与斯库拉交并比损失函数(SIoU)的目标检测与识别模型(CSS-Cascade Mask R-CNN)。该模型对Cascade Mask R-CNN进行了三方面的改进:一是在其骨干网络Resent101上同时引入通道、非局部、空间3种注意力机制,使网络更加关注未被遮挡且部位特征明显区域的显著度;二是将Cascade Mask R-CNN中的损失函数SmoothL1Loss替换为SIoU损失函数,将预测框与真实框之间的方向差异引入到模型训练中提高模型检测精度;三是在筛选候选框时将常规的非极大抑制(non-max-suppression)替换为柔性非极大抑制,以避免删除候选框造成信息丢失。试验结果表明,利用提出的模型对有遮挡多片烟叶进行检测和部位识别,检测框平均准确率均值(bbox_mAP50)达到了80.2%,与改进前的Cascade Mask R-CNN模型相比提高了7.5个百分点。提出的模型与多个主流的目标检测模型(YOLO VX、YOLO V3、YOLO V5、Mask R-CNN、Cascade R-CNN)相比,也分别高出7.1、10.2、5.8、9.2、8.4个百分点,尤其是对较难区分的下部烟叶优势明显,因此研究结果可以为有遮挡多片烟叶部位的检测识别提供参考。 相似文献
998.
大树移植原理是利用水作润滑剂和疏松剂.使树根与土壤结合的牢固程度降低,然后用吊车把大树连根拔起,移栽到新的栽植地。这样可做到不伤根,即栽即活。象松树这种不易移栽成活的树也能使用该方法移栽成功,丰富城市、平原绿色树种构成。 相似文献
999.
三相异步电动机定子绕组烧毁是最常见的故障.对于采取局部修理已不能复用的定子绕组,则须进行重嵌修理,即通常所说的大修电动机.大修电动机应注意以下事项. 相似文献
1000.