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用240头体重29kg左右的皮·杜×长·大杂种仔猪,在一定消化能水平下,研究其在25~50kg、50~70kg、70~90kg三个生长阶段粗蛋白质/赖氨酸的适宜水平。试验设计为4个处理。25~50kg阶段消化能13.47MJ/kg,各处理组CP/Lys含量分别为17%/0.9%、17.5%/0.95%、18%/1.0%、18.5%/1.05%;50~70kg阶段DE13.26MJ/kg,各处理组CP/Lys含量分别为15.5%/0.83%、16.5%/0.87%、17%/0.9%、18%/1.0%;70~90kg阶段DE13.18MJ/kg,各处理组CP/Lys含量分别为14%/0.69%、15%/0.76%、16%/0.83%、16.5%/0.87%。通过对试验猪的日增重、料重比、蛋白质增重效率和增重成本的测试结果表明,25~50kg阶段选用CP/Lys含量为18.0%/1.0%的处理较为适宜;50~70kg阶段选用CP/Lys含量为16.5%/0.87%的处理较为适宜;70~90kg阶段选用CP/Lys含量为14%/0.69%的处理较为适宜。 相似文献
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通过改进多信道单数据项请求的数据广播调度算法中的两层调度策略,提出了信道分配+QEM的算法;实现了用多信道广播来广播多数据项的请求;通过减少数据访问冲突和信道跳转减少了访问时间。分析证明此方法是可行和有效的。 相似文献
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基于纹理特征的自然图像鉴别方法* 总被引:4,自引:1,他引:3
采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像(主要是简笔画、表格、函数图像)的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。 相似文献
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随着移动通信的发展,减少通信延时成为关键性问题,因此,提出了一种使用机器学习方法的移动边缘计算(MEC)移动性管理。移动性决策基于参考信号接收功率(RSRP)值和不确定性预测器。使用神经网络建立预测器,输出不同相邻单元的RSRP平均值和标准偏差,推导了切换概率的封闭表达式。基于这些可能性,MEC服务器能够提前缓存用户服务,以便将切换期间的中断降至最低。实验结果表明,提出的方法能够满足实际需求。 相似文献
10.
为了克服樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)求解准确性不足和易过早收敛的缺点,提出了一种多策略改进的樽海鞘群算法(MISSA)。引入Baker混沌映射生成樽海鞘群的初始种群,以提高初始个体的均匀性;将T分布策略应用到食物源位置公式中,对原始位置进行随机干扰,引导樽海鞘个体向最优解空间运动;在跟随者位置更新公式中引入不完全Γ函数的自适应权重,以改善算法的局部和全局搜索能力。将改进算法在8个测试函数上进行仿真实验,并与不同的群智能算法进行了比较。结果表明,改进算法具有更好的全局和局部搜索性能以及更高的搜索精度。 相似文献