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2.
花叶海棠叶片中具有丰富的多酚类、黄酮类、多种氨基酸组分和一些其他营养物质。通过对不同生态区域以及不同采摘时期的花叶海棠叶片中主要活性物质的分析比较,结果表明:不同条件下花叶海棠营养成分分布情况具有一定的差异,而不同采摘时期植物体内进行的能量流动也会造成内含物的变化。 相似文献
3.
6.
为研究油菜在B、Cu胁迫下的生理响应机制,找出最佳的B、Cu浓度配比,采用5种不同浓度的Cu溶液和3种不同浓度的B溶液交叉处理盆栽油菜幼苗,胁迫20 d后测定油菜的叶绿素含量、蛋白质含量、硝态氮含量、淀粉酶活性、丙二醛含量以及过氧化物酶活性。采用主成分分析法分析不同处理下各指标的变化规律。结果表明,T_(200)B_1组合时综合权重最高,即B 0.5 mg/L、Cu 200 mg/L配施时对各项综合指标最好,其次是Cu 100 mg/L、B 0.5 mg/L,说明0.5 mg/L的B对高浓度的Cu胁迫有较好的缓解作用,适量的B、Cu施用对油菜生长有很好的促进作用。各项指标在主成分中的权重排序得出,不同B、Cu处理对叶绿素影响最大。 相似文献
7.
《山东省农业管理干部学院学报》2019,(9):61-66
要素配置和产业结构优化是当前我国经济转型发展面临的重要问题。使用经典的Wurgler模型对山东省要素重置与结构变迁适应进行测算,结果发现资本配置效率弹性与劳动要素配置系数虽然为正但均相对较小,具有微弱的"结构红利",现有的产业结构尚存在较大的可完善空间。实现转型升级和新旧动能转换,山东省需要在要素市场化改革和产业结构上不断加速和调整,提升产业整体素质,推进技术创新。 相似文献
8.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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