不同时期增补LED蓝光对番茄植株生长、果实品质和养分吸收的影响

以Micro-Tom番茄为试材,在营养液水培条件下,对果实发育成熟期补光(B)、果实发育期补光(B1)、果实成熟期补光(B2)下番茄植株生长、叶片光合参数、果实质量、果实品质、根系形态、矿物质离子平均吸收速率及其相互关系进行了研究,以期明确增补蓝光对番茄生长、果实品质、养分吸收的调控效果。结果表明:B1处理能显著促进番茄的生长与果实膨大,增加果数、提高果实质量,与B处理的效果一致;B处理显著提高了番茄根系生长各项指标,B1处理显著促进主根的伸长,而B2处理对番茄根系生长无显著影响;B1处理或者B2处理显著提高了番茄果实中的有机酸含量,可溶性糖、维生素C含量、糖酸比与不补光处理差异不显著;B1与B补光处理显著提高了NO_(3)^(-)N、PO_(4)-P、K^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)平均吸收速率;B1与B补光处理通过促进PO_(4)-P与K^(+)吸收,间接促进坐果,加快番茄果实发育,促进成熟与果实着色。因此,B1补光处理能达到与B补光处理相同的效果,优于B2处理。在低耗能补光策略上可以考虑采用果实发育期补光。

植物工厂光强波动照明应用研究进展

光强波动是自然界最普遍的现象之一,由于云层、高层植被和风等因素,露地栽培作物经常面临光强波动的影响。光照强度变化影响作物生长发育及品质,在自然条件下,光强变化幅度和频率无法控制,因此光强波动对植物的影响通常是负面的。而在植物工厂条件下可精确控制光强变化,在合理控制光照强度波动频率和幅度的条件下,光强波动可能增进作物生长和品质提升,同时降低能耗。本文综述了光照强度对植物的影响、光强波动调节作物生长发育的原理,提出了植物工厂生产中光强波动合理化应用的策略,给植物工厂节能生产提供参考。

MPMFC:一种融合网络邻里结构特征和专利语义特征的中药专利分类模型

【目的】解决因中药自身的复杂性以及现有专利分类模型无法提取到充分的中药专利特征信息而导致的分类准确率不理想问题。【方法】提出中药专利多特征融合分类模型MPMFC:基于专利核心字段的相似度信息构建中药专利相似度网络;利用Node2Vec算法从中药专利相似度网络的全局结构中捕获潜在专利间的邻里结构信息,使其映射为低维向量作为补充特征;使用注意力机制将经过RoBERTa-Tiny预训练的专利语义特征与其对应的补充特征进行特征融合,进而实现中药专利的自动化分类。【结果】在真实的7000条中药专利语料上,MPMFC模型的准确率、召回率和F1值分别达到0.8436、0.8017、0.8221,相较于基线分类模型分别提升1.58、2.59和2.11个百分点。【局限】构建中药专利相似度网络时分配权重具有一定的主观性,非中药科研人员在进行专利标注时会存在部分分类错误。【结论】MPMFC模型在中药专利分类过程中能从多角度获取并学习更丰富的特征表示,从而提高分类准确性。