40cr钢板激光切割

				 


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产品细节图


	                                                                               65锰冷轧钢板


	养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下：(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、


	 pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复；采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型  参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	 



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	p H和Ca CO3含量是土壤常规分析的两个测定指标,但其室内测定均需借助相应的仪器设备完成,耗时费力。以山西省土系调查采集的110个典型土壤剖面的426个发生层土样的野外测定的石灰反应强度和实验室测定的土壤p H、Ca CO3含量、65锰钢板


	交换性钠饱和度(Exchangeable Sodium Percentage,ESP)数据为基础,尝试建立石灰反应强度与p H、Ca CO3含量之间的定量关系模型。结果表明:北方黄土性母质土壤,当p H<9.0时,Ca CO3含量是影响土壤p H的重要因素,二者的回归拟合  关系符合幂函数曲线;当p H>9.0时,Ca CO3与p H之间无明显关系。石灰反应强度在一定程度上可以半定量地反映p H或Ca CO3含量,但其确定的p H或Ca CO3含量尚是一个范围,并非值。同时,从发生学意义角度,土壤中Ca CO3含量高低对形态学研究具有重要意义,在这种情况下,如果需要用p H或Ca CO3含量来确定准确的土壤系统分类类型(如确定土体是否为酸性、具有钙积层/钙积现象等),为慎重起见建议还是以实验室的准确测定数据为准;对于非碱化(p H<9.0)、野外有泡沫反应的北方黄土性母质土壤,无论泡沫反应强弱和Ca CO3含量高低,土壤p H基本稳定在8.51±0.49,这一p H范围对作物生长基本没有制约,如果仅从p H或Ca CO3含量是否影响作物生长角度考虑,无需实验室测定p H或Ca CO3含量。65锰钢板


	 



公司实力

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