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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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研究了1株白囊耙齿菌Irpex lacteus ZK1(CGMCC No.11920)对玉米秸秆和羽毛粉混合物的降解及产物生成特征。结果表明,菌株ZK1在基质中生长能力的大小顺序为玉米秸秆和羽毛粉混合物>玉米秸秆>羽毛粉;45号钢板
在混合物中生长时可产漆酶、锰过氧化物酶、木质素过氧化酶和植酸酶, 酶的活性分别为93.33U/g,13.76U/g,27.11U/g,1314.98U/g。木质素和纤维素的降解率分别达到53.44%,及41.02%。菌株ZK1能利用混合物产生菌体多糖,使得发酵物中多糖的平均含量高达37.11mg/g;而且还可以将秸秆和羽毛粉中的氮转化成消化率高的菌体蛋白,从而使得发酵产物中真蛋白和粗蛋白的平均含量分别达到了26.33%及47.17%。菌株ZK1产生的植酸酶能从混合物中释放出溶解性正磷酸盐,使得发酵物中可溶性磷酸盐的平均含量高达131.42μg/g。以上表明,菌株ZK1在利用玉米秸秆生产高质饲料方面具有重要的应用价值。 45号钢板
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严重的水土流失、土壤肥力和生产力下降、土地退化和荒漠化等一系列生态环境问题威胁着黄土高原地区自然、社会和经济的可持续发展。土地利用调整、植被恢复以及水土保持工程的大力开展是实现该区生态恢复和重建的根本途径。在土壤贫瘠的黄土高原，土壤养分是制约植被生长和土地生产力的重要因素，65锰钢板
同土壤水分一起影响着该区土地利用和植被类型的空间分布。从区域尺度上，系统而科学地认识整个黄土高原地区土壤养分资源空间分布特征及其影响因素，是各项生态重建工程有效实施的有力保障，对区域宏观决策具有重要的指导意义。本论文以整个黄土高原地区为研究区域，旨在摸清现阶段主要土壤养分的含量及储量水平，明晰其空间变异特征及空间分布格局，并揭示不同尺度下土壤养分与相关环境因素之间的关系。研究团队于2008年在黄土高原地区开展了大规模、高密度的野外试验，在382个代表性采样点上共采集表层0-20cm和20-40cm以及深层0-100cm和100-200cm土壤混合样品共1528个；表层0-20cm和20-40cm原装土壤样品764个；同时获取了各采样点经纬度、海拔高度、坡向、坡位、坡度、土地利用、植被类型等相关信息。室内统一测定的指标有土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷、土壤全钾、土壤pH值、土壤机械组成（美国制分级）、土壤容重等。使用经典统计学（相关分析、线性回归、方差分析、多重比较等）、地质统计学（半方差函数、克里格插值、因子克里格分析）、状态空间模拟等方法，对各土壤养分指标的空间变异特征、空间插值及预测、不同空间尺度下的主要影响因素进行了分65锰钢板
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