65锰钢板弹簧板

				 


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	 本文是关于西部农业现代化演进过程及机理的实证研究。西部农业现代化滞后性问题长期困扰其经济、社会协调与可持续发展。尤其在“四化”同步时代背景下,西部农业现代化演进不仅整体脱节,而且在某些局部地区出现严重反差,反映了西部农业现代化演进过程的特殊性与复杂性。65锰冷轧钢板


	本研究关键问题是：西部农业现代化演进过程有何不同?哪些主要因素产生影响和如何影响西部农业现代化演进?研究目的有三：一是搭建一般理论分析框架,在理论层面揭示农业现代化演进“均衡”条件。二是刻画西部农业现代化演进过程,揭示其与农业现代化一般规律的差异及表现形式。三是实证西部农业现代化演进主要影响因子,解析西部农业现代化演进机理。论文研究思路：论文综合运用多种定性、定量方法与手段,系统刻画西部农业现代化演进过程及其差异性,解析西部农业现代化演进机理,并基于理论与实证结论提出推进西部农业现代化演进的主要途径与对策。一、研究内容①农业现代化演进的理论阐释。首先,对研究所涉及代表性、经典理论进行归纳、梳理与述评,将其作为研究理论主体基础和逻辑引申起点,以明确论文研究主攻方向和切入视角。其次,对农业现代化概念进行比较与理清,将其作为研究深入概念起点,65锰冷轧钢板



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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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