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发酵测控系统是发酵过程参数智能检测与优化调控的基础,直接影响着发酵过程的控制性能。该文针对L-乳酸发酵过程的智能检测,提出了一种基于智能检测的发酵过程测控系统集成方法,给出了系统的体系结构及实现方法,集成了基于虚拟仪器技术的PXI总线发酵过程智能测控系统,给出了系统的软、硬件设计。该系统通过建立软测量模型,有效地实现了发酵过程不易测量参量的在线估计与控制,为发酵过程提供了一种新的测控系统。试验研究表明,将该系统应用到L-乳酸发酵过程中,通过在线估计葡萄糖液消耗量,实现了L-乳酸发酵过程补料优化控制,乳酸产量提高23%,提高了发酵产物得率。 相似文献
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《动物科学与动物医学》2005,22(12):80-81
我国研制成功监测肉类药残智能系统；重点家禽养殖企业辞可获政策贴息；《猪业在线》走进农业高校；亚洲禽流感防控合作部长级会议在中国举行；北京建成全国最大野生动物繁育中心；河北省6家禽类屠宰加工企业获准进京销售 相似文献
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在油田数字化平台的基础上开发了一套油井智能间抽系统。该系统将数字化系统采集得到的示功图转化为泵功图,根据泵功图对泵工况进行诊断,对工况为供液不足的井转为间抽模式。对间抽井提出了根据泵效的大小来确定间抽的时间。该系统在2个数字化丛式井组中进行应用,结果表明该系统起到了很好的节能降耗的作用。 相似文献
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日本是一个多山国家，滑坡区分布广泛，仅由建设省指定的滑坡点，在全国就有２９９７处，每年滑坡都给人民的命财产和道路交通带来巨大的损失，因此，滑坡的防治研究工作受到高度重视。该对我国的滑波监测现状作了简要叙述，着重介绍了日本滑坡自动监测系统的原理和功能，供我国从事滑坡科研工作的同志参考。 相似文献
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单一特征已不能很好的描述作物病害典型特征,而生长环境参数(土壤温湿度、pH值、空气温湿度等)与病害密切相关,多结构数据学习向量化与特征最优组合能够有效提升病害诊断准确性。该研究以黄瓜白粉病、角斑病、炭疽病、菌核病4种病害50个样本为实例,融合结构化作物生长环境参数与非结构化图像特征,通过智能化物联网,对实时采集到的环境参数进行监测、分析,并将其与图像特征融合,构建多结构病害特征最优组合模型。试验结果表明,样本识别率在79.4%～93.6%,对比卷积神经网络图像识别识别率,卷积神经网络由于需要对病害图像数据进行降维,后台识别时间较高;深度迁移学习的图像识别方法,需要大量图像数据输入深度网络学习,而现实中病害图像数量不足以满足深度学习要求,因此识别率会因为样本不充分而降低;该方法借助少量图像数据,同时结合环境与专家知识资源,采用多结构参数集成学习的方法进行病害识别,在较少识别时间的基础上确保识别的准确性。 相似文献
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对西北地区的园林植物进行了广泛地调查,在系统地研究气候生态因子的变化及其对园林植物生态适应性的决定性关系的基础上,利用智能系统的开发方法和Delphi,开发了“西北地区园林植物配植智能系统”（LPIDS）。该系统可以根据设计地点的生态气候因子,快速地确定适合该地配植的园林植物。同时,利用模糊数学的方法,对其适应性进行综合评价。提出了一种进行快速园林植物配植设计的新方法。第1期张勇等西北地区园林植物配植系统的研制与开发 相似文献