赤眼蜂对向日葵螟的防治研究

[目的]为向日葵生产提供参考。[方法]对防治向日葵螟赤眼蜂蜂种进行筛选,探讨向日葵螟的发生规律,研究田间投放赤眼蜂数量和向日葵被害率的关系。[结果]松毛虫赤眼蜂黑龙江K-4品系日平均寄生率为60.72%,显著高于其他3个品系。当松毛虫赤眼蜂的释放量为675 000头/hm2时,对向日葵冥的防效达61.47%,投入产出比达1∶38。向日葵螟的始盛期与向日葵开花期相吻合。放蜂量与被害率之间有良好的线性关系。[结论]松毛虫赤眼蜂可对向日葵螟的田间防治起到一定作用,提高向日葵产量,还可减少农药的使用量。

图像纹理分析技术实现植物油掺假检测研究

针对目前部分不法商贩为了牟取利润在植物油中掺入动物油的现象,提出一种新的食用植物油掺假检测方法。采用频谱法、小波共生矩阵等技术提取图像纹理特征,运用SPSS中最小二乘法对混合油中胆固醇含量和图像纹理特征参数进行分析,研究表明两者之间有很强的相关性和最相关系数R2为0.975 9,从而建立两者之间的多元线性回归方程。其中小波共生矩阵被证明是分类识别样本图像的最有用技术。将运用本方法计算的混合油样本(随机选取市售的不同品牌植物油中掺入动物油)胆固醇含量值与运用标准化学方法测定值进行比较。结果表明两者之间的最大相对误差为5.75%。说明在误差允许范围内所提出的方法准确、可行。

基于CCD传感器系统的油炸薯片中丙烯酰胺含量测定

设计了一种基于感光耦合元件(Charge-coupled device,CCD)传感器的油炸薯片中丙烯酰胺含量的测定系统,通过测定不同煎炸时间薯片的双面像元电压值,发现薯片中丙烯酰胺含量与薯片双面像元电压值的平均值之间存在相关性(R2=0.975),其线性回归方程为y=35.399x+48.151。随机抽取市场上出售的6种不同品牌的薯片,获取其双面像元电压值的平均值代入方程计算得到丙烯酰胺含量,并通过标准化学方法测定薯片中丙烯酰胺含量,对比发现两者间的最大相对误差仅为4.75%,表明该方法可适用于油炸薯片中丙烯酰胺的快速测定。

基于多环节考核的Python Web开发课程教学改革

近些年来,Python凭借其诸多优势已经成为编程语言的榜首,各高校已陆续开设了Python语言设计的相关课程。这里通过分析Python Web开发课程的教学性质,并根据该课程的教学经验,针对高校Python Web开发课程在教学中存在问题的解决提供可参考的课程设计改革方案,提出了基于多环节考核的教学模式,给从事相关教育教学的工作者提供参考。

基于CenterNet算法改进的行为属性识别研究

本文针对城市道路上的老年人在过马路时较为迟缓,容易引发安全事故的问题,提出了使用综合精度和性能都表现较好的目标检测算法CenterNet来实现对过路行人及其头肩的检测,并且对原始的CenterNet算法在网络结构上进行了改进,提升了检测的精度;然后设计了一个基于mobilenet-v1的多任务图像分类网络,用于实现对检测到的行人目标进行属性分析。

降采样稀疏FIR次级通道有源降噪研究

针对有源噪声控制中线性长时延次级通道系数多导致计算量大的问题,提出了基于降采样稀疏FIR次级通道模型的有源降噪方法。该方法采用降采样技术解决了一定硬件能力下长时延次级通道辨识时的系数不收敛问题;采用稀疏FIR次级通道系数表征完整次级通道系数,有效减少了单次迭代的算法计算量,同时给出了基于和表征函数的稀疏阈值选取方法。仿真和管道有源降噪系统实验验证了文中方法可有效减少计算量,提高收敛速度,该方法可解决一定硬件资源下长时延次级通道系统降噪问题,具有较好的实用性。

基于小波包幅值突变加权算法的空化特征频率提取方法研究

文章提出一种针对水轮机翼型空化噪声的小波包幅值加权方法,针对水轮机翼型空化噪声的采集,利用小波包分解对空化信号分析,找到合理的突变幅值区间,定义并寻找突变量,进行加权算法计算出突变总量,是一种新型的水轮机翼型空化判断方法。研究结果发现该方法找到水轮机翼型空化噪声的特征频率有一定效果。研究结构也为寻找水轮机翼型空化噪声的特征频率提供参考。