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题名如何提高联合收割机跨区作业效率
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作者
疏泽民
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机构
安徽省桐城市农机校
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出处
《现代农业装备》
2005年第1期91-93,共3页
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文摘
本文就联合收割机跨区作业中存在的主要问题及其原因进行了分析,并提出了提高跨区作业效率的若干措施.
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关键词
联合收割机
跨区作业
作业效率
组织领导
作业区
作业合同
信息反馈网络
作业市场
农田基础设施建设
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分类号
S225.3
[农业科学—农业机械化工程]
S233.4
[农业科学—农业机械化工程]
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题名农产品检测优化建议与发展方向
被引量：1
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作者
于喜东
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机构
山西省河曲县综合检验检测中心
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出处
《农业工程技术》
2021年第32期89-90,共2页
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文摘
农产品质量事关农业发展和社会和谐稳定,需重视农产品检测工作。该文介绍了目前农产品检测中存在的问题,并针对性地提出提高检测人员的能力、建立信息反馈网络、提高农残检测技术等优化建议,还阐述了完善快速检测技术、发展在线检测技术、提高测定复杂样品能力等发展方向,以期确保农产品安全。
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关键词
农产品
检测
质量安全
采样
原始数据
信息反馈网络
快速检测
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分类号
F32
[经济管理—产业经济]
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题名增强教学管理系统的运行机制
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作者
于绍曾
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机构
西安公路学院
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出处
《交通高教研究》
1991年第3期65-67,共3页
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文摘
1989年秋，我们就如何强化教学管理、稳定教学秩序、提高教学质量进行了讨论，并逐步采取了一些措施。
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关键词
教学管理系统
运行机制
教学质量
信息反馈网络
课程体系
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分类号
G642
[文化科学—高等教育学]
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题名基于改进NNA和BP神经网络模型的深基坑沉降预测
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作者
王仁志
张伟国
寇苗苗
刘飞
王金涛
张拥军
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机构
青岛理工大学土木工程学院
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出处
《科学技术与工程》
2025年第24期10416-10425,共10页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(42107178,52104089)
山东省自然科学基金(ZR2022QD102)
青岛市科技惠民示范项目(23-2-8-cspz-13-nsh)。
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文摘
为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning, FBRLNNA),并结合反向传播(back propagation, BP)神经网络构建地表沉降预测模型,将提出的沉降预测模型在青岛15号线地铁工程基坑中进行应用与验证。基于18种基准函数比较FBRLNNA与9种竞争优化算法的表现,仿真试验表明,FBRLNNA在80%的基础基准函数上均表现出更优的性能。对比分析FBRLNNA-BP模型及其他4种模型的基坑沉降预测结果,FBRLNNA-BP模型的均方误差(mean squared error, MSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)及决定系数(R^(2))均最佳,沉降预测结果误差小于5%,表明该预测模型具有更好的沉降预测精度。研究成果可为基坑开挖引发的地表沉降预测提供了新的方法和参考。
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关键词
具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(FBRLNNA)
反向传播(BP)神经网络
FBRLNNA-BP模型
基坑开挖
沉降预测
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Keywords
neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning(FBRLNNA)
back propagation(BP)neural network
FBRLNNA-BP model
deep excavation
settlement prediction
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分类号
TU753
[建筑科学]
TP18
[建筑科学—建筑技术科学]
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