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题名饲料蛋白质水平对克氏原螯虾生长性能的影响
被引量：9
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作者
王自蕊
李永安
许志城
曾贤良
高芳敏
阮记明
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机构
江西农业大学动物科技学院
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出处
《水产科技情报》
2020年第4期202-205,共4页
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基金
江西省现代农业产业技术体系建设专项资金(JXARS-10)
江西省教育厅科技项目(GJJ160366)
江西省教育厅科技计划项目(重点项目)“稻虾模式下小龙虾虾苗培育技术探索”(GJJ190169)。
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文摘
为探索饲料蛋白质水平对克氏原螯虾生长性能的影响,选用体质健壮、规格一致的克氏原螯虾[初始体质量为(9.45±1.33)g]225尾随机分成5组,每组设3个重复,每个重复15尾虾,分别饲喂5种不同蛋白质水平(质量分数为25%、30%、35%、40%、45%)的饲料,试验期为60 d。试验结果显示:当饲料中蛋白质质量分数由25%提高至45%时,试验虾的体质量增长率(WGR)先升高后降低,而饲料系数(FCR)呈现先降低后升高的变化趋势;当饲料蛋白质质量分数为30%时,克氏原螯虾的WGR和特定生长率(SGR)均达到最大值,显著高于除饲料蛋白质质量分数为35%外的其他各组(P<0.05);FCR在饲料蛋白质质量分数为30%时最低,显著低于除35%和40%组外的其他各组(P<0.05)。通过二次曲线方程回归分析,当饲料蛋白质质量分数分别为31.66%、31.37%和32.20%时克氏原螯虾的WGR、SGR和FCR达到最优。结果表明,在该试验条件下,克氏原螯虾饲料中适宜的蛋白质质量分数为31.37%~32.20%。
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关键词
克氏原螯虾
饲料
蛋白质水平
生长性能
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名基于孤立森林算法的挤压机流数据异常检测
被引量：1
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作者
许志城
印四华
朱成就
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机构
广东工业大学计算机学院
广东工业大学机电工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期68-74,87,共8页
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基金
国家自然科学基金广东省联合重点基金项目(U1501248)。
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文摘
挤压机流数据异常检测是一个典型的多维时间序列流数据异常检测问题。在工业环境中,挤压机流数据不仅存在概念漂移问题,还存在噪声问题。为了检测出挤压机在运行中可能存在的设备状态异常,提出一种基于孤立森林算法的挤压机流数据异常检测方法。针对数据集中存在噪声无法正确反映设备状态的问题,算法抽取数据的序列特征用来表示设备在某一时间段的状态,避免了噪声数据对异常检测效果的影响。同时,在半空间孤立森林(HS-Trees)算法的基础上做进一步改进,解决原算法中存在的结果反馈延迟问题,使其能更好地适应流数据应用场景。实验显示,该算法不仅可以实时地检测出挤压机在运行中存在的状态异常,还具有较高的准确性。
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关键词
异常检测
孤立森林
挤压机流数据
多维时间序列
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Keywords
Anomaly detection
Isolated forest
Extruder streaming data
Multi-dimensional time series
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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