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2017年6月23日至7月7日,受国家外专局资助,应草地农业科技学院邀请,澳大利亚阿德莱德大学Murray Unkovich和Ann McNeill博士访问了兰州大学并执行国家外专局短期引智项目“草田轮作系统的作物-根际关系及微生物生态学特征”。
Torque control of induction motors (IM) requires accurate estimation of the flux in the motor. But the flux estimate, when estimated from the stator circuit variables, is highly dependent on the stato...
利用宝天曼自然保护区栎类天然次生林32 块标准地的调查数据, 采用人工神经网络建模方法, 以相对直径作输入向量, 以株数 累计频率作输出向量, 在MATLAB 软件中进行模型训练, 建立人工神经网络模型。对主要树种建立的7 个模型进行的精度分析表明, 该 模型能够很好地描述栎类天然次生林主要树种的直径分布。
管理水平近似条件下的作物实际产量是耕地地力等级的直观反映,在目前传统耕地地力评价AHP-模糊评判方法的基础上,尝试建立耕地地力的ANN—产量定量评价模型,并以山东省鱼台县为研究对象进行了实例研究。采用相对隶属度对各评价指标进行描述,以实际产量为目标输出标准,经神经网络训练得到评价模型。与传统方法相比,模型不仅能反映耕地地力评价的非线性特征,而且评价过程中不需要确定权重,消除了传统方法确定权值时人为...

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