65锰冷轧钢板激光切割

				 


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	                                                                               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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	受枸杞道地产区土地资源等因素限制,连作障碍已成为影响枸杞产业发展的重要原因之一,导致严重的经济损失。研究连作条件下枸杞农田土壤生态系统微生物群落的演替规律对枸杞产业的可持续发展具有重要的理论意义。以宁夏银川市南梁农场连作多年的枸杞地为研究对象,利用Illumina Mi Seq测序技术分析了连作对再植枸杞根际/非根际细菌群落的影响。45号冷轧钢板


	结果表明,连作地显著抑制再植枸杞苗胸径的增加,且其土壤p H较对照样地显著降低(p<0.05)。测序结果证实,与对照样地相比,连作地再植枸杞根际土壤细菌物种数显著降低(p<0.05),细菌群落α多样性下降(p>0.05)。主坐标分析表明,连作和对照样地间枸杞非根际细菌群落结构无明显差异,但连作显著改变再植枸杞根际细菌的群落结构。对细菌群落丰度的统计分析发现,连作地枸杞根际浮霉菌门、非根际假单胞菌门的相对丰度较对照样地显著降低(p<0.05)。此外,冗余分析结果表明:枸杞园土壤p H和有效磷含量是影响枸杞非根际土壤细菌群落结构变化的主要因素,分别解释了41.8%和35.4%的群落结构变化(p<0.05),其他土壤因子无统计学意义,但土壤理化因子对再植枸杞根际细菌群落结构变化的影响均未达显著水平。这些结果证实连作能够显著抑制再植枸杞生长、影响再植枸杞根际细菌群落结构和多样性,干扰枸杞与土壤细菌群落间的互作关系。这些研究结果将为解析枸杞连作障碍机制提供理论基础。45号冷轧钢板


	 


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