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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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3.
旨在建立鸡血液样品中多种喹诺酮类药物残留的超高效液相色谱—串联质谱方法。样品经乙腈提取,经Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱分离,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,电喷雾正离子(ESI+)模式电离,MRM扫描模式检测。经方法学验证,该方法的线性关系、回收率、精密度均符合要求。应用超高效液相色谱—串联质谱法建立了鸡血液样品中多种喹诺酮类药物同时检测的方法,实现了动物血液样品中12种喹诺酮类药物同时定性、定量分析。 相似文献
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本文采用气相色谱直接测定,研究水、土中19种有机氮和有机磷农药的多残留分析方法。样品采用丙酮振荡或组织捣碎提取,二氯甲烷萃取,凝结法净化,使用Sigma2型带NPD的气谱仪测定。气谱柱长1m,内径0.2cm,填充3%或5%OV—17/Chromosorb Q 80—100目,该柱在恒温的色谱条件下,一次能将19种有机氮农药和有机磷农药完全分离。通过测定方法回收率及水、土样品的添加回收率,证实方法的可靠性,经应用,确认方法的可行性。其添加回收率为82.42~103.57%,变异系数0.17~12.57%,最低检测浓度为0.0006~0.0610ppm。 相似文献
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嘉兴市科委,农林局联合主持召开了"方框蚕具"技术鉴定会议,邀请参加这次鉴定会的有,中国农科院蚕业研究所,浙江省农业大学,浙江省农科院蚕桑研究所,浙江省蚕桑学会以及绍兴农校,富阳农业局和本市农校海宁、桐乡、郊区、城区等单位的有关专家,教授和科技工作者共36人,其中高级科技人员4人,中等科技人员14人,该课题是1981年度市科委下达给嘉兴马乔农科站,经三年的试制,示范,多点推广于1983 相似文献