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3.
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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6.
那坡杉分布在我区那坡县至德保县范围内,长期的系统发育与环境的互作,形成了具有独特生态特征的地理种源。经过广西地理种源试验,被确认为我区优良种源之一,其优良特性的适生区分布在桂西北、桂西、桂西南和桂南的适杉地带。全国地理种源试验,那坡杉在湖北省和安徽省都显示出了优良的增产优势。 相似文献
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采用数值分类法研究了来自21种寄主植物96个病原荧光假单胞菌菌株(包括5株非荧光菌)的分类问题。结果表明,所有参试荧光菌菌株可分成两大组,第一组(组I)生长较慢,精氨酸双水解酶呈阴性,营养谱窄,多数菌株不利用DL-苯丙氨酸,L-苯丙氨酸,L-羟脯氨酸,L-异亮氨酸,L-色氨酸,L-瓜氨酸,DL-nor-缬氨酸,L-胱氨酸,单宁酸和鼠李糖作为唯一碳源,不能利用天冬氨酸作为唯一碳源和氮源,而第二组(组Ⅱ)的菌株可利用这些化合物。组I的菌株可分为10个亚组(I1-I10),亚组与致病变种或命名种基本对应,与寄主来源密切相关;亚组间的区别在于它们利用底物的能力不同。组Ⅱ均具有精氨酸双水解酶,营养谱广泛。 相似文献
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