45号冷轧钢板激光切割

				 


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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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	采用彭曼-蒙特斯方程和双值作物系数法，计算和分析了不同水分处理条件下油葵实际需水量。结果表明，随着灌溉定额的增加，油葵实际需水量相应增加，同时灌水量占实际需水量的比重越来越大；适度的水分胁迫对膜下滴灌油葵产量（如S3处理产量为4 810.65 kg/hm2）增加有利；土壤含水率为15.5%时，水分胁迫有利于油葵增产，建议实际生产中应以15.5%作为水分下限进行补充灌溉。适宜宁夏中部干旱带膜下滴灌油葵补充灌溉制度为灌水定额525 m3/hm2、灌水次数3次（现蕾期、开花盛期、开花终期）。65锰钢板


	  利用傅里叶变换显微红外光谱技术对鸡粪沼渣好氧堆肥颗粒尺度下氧气渗透深度进行了量化表征。用于表征鸡粪沼渣颗粒氧气渗透深度的显微红外透射光谱法光谱采集范围为750~4000cm-1,光谱分辨率16 cm-1,像素点大小6.25μm×6.25μm,扫描次数16次。鸡粪沼渣好氧堆肥样品经冷冻干燥处理后,应采用石蜡切片技术制成12μm薄片,选取2856 cm-1和1640cm-1代表脂肪类化合物,1568 cm-1和3001cm-1代表芳香族化合物作为氧气渗透深度边界判定特征波长,且氧气渗透深度终点定义为差分曲线迅速下降的一点。鸡粪沼渣颗粒氧气渗透深度较小,介于7~20μm范围内动态变化,其符合指数关系式。研究结果表明,采用傅里叶显微红外透射光谱法判定好氧堆肥颗粒氧气渗透深度具有可行性,但应根据不同物料特性,选用适用的方法和技术参数。 65锰钢板


	 

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