几种玉米种子处理剂防治草地贪夜蛾药效试验

为压低前期虫口基数,筛选对草地贪夜蛾防效较好的种子处理剂,设计并开展此试验。试验结果表明,几种种衣剂对玉米生长安全,在玉米生长前期4个处理对草地贪夜蛾的防效均超过60%。防效最好的为40%溴酰·噻虫嗪FS 450 g/100 kg种子处理,平均保苗率为89.97%,播种后21 d虫口防效为91.21%;其次为50%氯虫苯甲酰胺FS 680 g/100 kg种子处理,保苗率为80.18%,虫口防效为82.1%,但其出苗率与50%氯虫苯甲酰胺FS 530 g/100 kg种子处理相比有所下降。50%氯虫苯甲酰胺FS 530 g/100 kg种子处理出苗率最高,为92.67%,平均保苗率为70.44%,虫口防效为61.54%。35%苯甲·吡虫啉FS 500 g/100 kg种子处理出苗率和保苗率都是几个处理中最低的。在生产上可以推广使用40%溴酰·噻虫嗪FS 450 g/100 kg种子和50%氯虫苯甲酰胺FS 530 g/100 kg种子。     

基于Maven的J2EE后台管理系统代码生成器

后台管理系统功能和模式相对固定,为了降低软件开发人员的重复工作量,缩短项目的开发周期,应用基于模板技术的代码生成原理,设计一款基于Maven的后台管理系统代码生成器,完成从业务模型到后台管理系统的代码生成;从业务文件定义、业务文件解析到模板合成阐述本代码生成器的内部结构。     

基于模块化神经网络的铁水硅含量预测系统

目的 提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法 采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果 提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论 模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点.     

红鳙鱼和黑鳙鱼肌肉营养成分的分析与比较

分析测试了人工养殖的红鳙鱼和黑鳙鱼肌肉的p H、失水率、熟肉率及营养成分,比较分析了它们肌肉的p H、失水率、熟肉率、水分、灰分、粗蛋白、粗脂肪以及氨基酸、脂肪酸和矿物质.结果表明,红鳙鱼的p H、失水率、熟肉率、水分和粗蛋白都略高于黑鳙鱼,脂肪和灰分含量略低于黑鳙鱼;红鳙鱼和黑鳙鱼鱼肉的氨基酸组成基本一致,均含有17种氨基酸(除色氨酸),总量分别占鱼肉鲜样的15.28%和15.15%,其中7种必需氨基酸(除色氨酸)含量分别为5.780%和5.688%,必需氨基酸占总氨基酸的比值分别为37.83%和37.54%,氨基酸指数分别为67.74和65.64,红鳙鱼的营养价值略高于黑鳙鱼;脂肪酸组成中,红鳙鱼含有C20∶1和C20∶2两类脂肪酸,而黑鳙鱼不含有;在微量元素锌、铜和铁的比值上,红鳙鱼略比黑鳙鱼合理.     

子洲气田北部山_2~3段储层成岩作用与有利成岩相带分析

通过观察岩心并收集铸体薄片、扫描电镜、物性等资料,对子洲气田北部山32段储层的岩石学特征、物性特征和成岩作用进行研究,在此基础上对成岩相进行划分并指出有利的成岩相带。共划分出6种成岩相,其中粒间孔+石英弱加大胶结溶蚀相、高岭石+石英加大胶结溶蚀相和杂基微孔溶蚀相为有利成岩相;水云母胶结交代微孔相、钙质胶结交代致密相与硅质胶结致密相为不利成岩相。在有利成岩相中,高岭石+石英加大胶结溶蚀相和粒间孔+石英弱加大胶结溶蚀相在研究区最为发育,是下一步勘探的有利成岩相带。     

响应面法优化克氏原螯虾虾壳中钙提取工艺的研究

采用乳酸提取法从克氏原螯虾虾壳中提取乳酸钙,在单因素试验的基础上,选择乳酸添加量、反应温度、反应时间进行Box-Behnken试验设计,采用响应面法分析这3个因素对响应值(钙提取量)的影响,从而对虾壳中钙的提取工艺进行优化.结果表明:最优乳酸钙提取条件是10 g虾壳的乳酸添加量为21.43 mL,温度61.34℃,时间40 min.此条件下提取量为765.12 mg,实测出的提取量为762.48 mg,两者基本相符,说明回归方程与实际情况拟合较好.     

基于测地距离的KPCA人脸识别

针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。     

生物本体的研究与应用概况

生物本体是生物领域的科学知识与人工智能领域的本体方法有机结合的产物,用来建立生物科研领域的知识结构和概念模型。生物本体的研究对生物领域内部及相邻领域间的交流与合作具有重要推动作用。本文在简要介绍本体概念的基础上,阐述了生物本体的基本特点与研究意义,并分析了国内外多种生物本体的发展、研究与应用现状。     

基于圆形约束C-V水平集的肺部CT图像病灶分割

针对肺部CT图像中圆形病灶区域的分割问题,对Chan-Vese水平集图像分割方法进行了分析和改进,提出了基于圆形约束的C-V水平集模型,进而提出了基于圆形约束水平集的肺部图像病灶分割算法,解决了图像中大小不同的多圆检测问题。对合成图像和实际临床肺部CT图像进行了分割实验,结果表明,该方法可以较好地分割出图像中的多个圆形区域,算法具有较好的抗噪性,实现速度较快,有利于实现肺部CT图像肺结节自动检测。     

基于异步相关判别性学习的孪生网络目标跟踪算法

现有基于孪生网络的单目标跟踪算法能够实现很高的跟踪精度,但是这些跟踪器不具备在线更新的能力,而且其在跟踪时很依赖目标的语义信息,这导致基于孪生网络的单目标跟踪算法在面对具有相似语义信息的干扰物时会跟踪失败.为了解决这个问题,提出了一种异步相关响应的计算模型,并提出一种高效利用不同帧间目标语义信息的方法.在此基础上,提出了一种新的具有判别性的跟踪算法.同时为了解决判别模型使用一阶优化算法收敛慢的问题,使用近似二阶优化的方法更新判别模型.为验证所提算法的有效性,分别在Got-10k、TC128、OTB和VOT2018数据集上做了对比实验,实验结果表明,该方法可以明显地改进基准算法的性能.