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Biolog GEN Ⅲ微孔板在烟草青枯病、黑胫病生防细菌鉴定中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
采用Biolog全自动微生物鉴定系统的Biolog GEN III微孔板对24株烟草青枯、黑胫病未知生防细菌进行了鉴定。结果表明,鉴定准确率为100%,其中解淀粉芽孢杆菌12株(Bacillus amyloliquefaciens)、饲料类芽孢杆菌3株(Paenibacillus pabuli)、枯草芽孢杆菌2株(Bacillus subtilis)、萎缩芽孢杆菌2株(Bacillus atrophaeus)、地衣芽孢杆菌2株(Bacillus licheniformis)、短小芽孢杆菌1株(Bacillus pumilus)、亨氏普罗威登斯菌1株(Providencia heimbachae)。 相似文献
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为了去除集成学习中的冗余个体,提出了一种基于子图选择个体的分类器集成算法。训练出一批分类器,利用个体以及个体间的差异性构造出一个带权的完全无向图;利用子图方法选择部分差异性大的个体参与集成。通过使用支持向量机作为基学习器,在多个分类数据集上进行了实验研究,并且与常用的集成方法Bagging和Adaboost进行了比较,结果该方法获得了较好的集成效果。 相似文献
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拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广。利用拟阵理论研究覆盖模糊粗糙集,从而将两者进行了融合,提出了拟阵覆盖模糊粗糙集的概念,定义了拟阵覆盖近似空间的上下近似。分析了拟阵覆盖模糊粗糙集的相关性质,定义了拟阵覆盖粗糙集下的粗糙度,并通过它来衡量不确定程度,这也进一步推广了粗糙度。 相似文献
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集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bagging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的差异性;另外,当生成一个分类器后,采用了测试方法确保分类器集成的正确率;最后针对十个标准数据集进行了实验研究,结果表明集成算法DBNNE在小规模数据集上优于Bagging及AdaBoost集成方法,而在较大数据集上也不逊色于这两种集成方法. 相似文献
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由于在不同温度梯度下ZL205A合金冷却速率对凝固组织的影响不同,采用不同壁厚的阶梯状结构的合金,在不同凝固条件下制备厚度不同的合金试样,探究了冷却速率及温度梯度对合金凝固组织及T5处理后合金抗拉伸强度及延伸率的影响,同时探索了合金的相变规律与组织和性能的关联效应。实验结果表明:由壁厚差引起的温度梯度对合金的微观组织及形貌会产生一定的影响,降低温度梯度的合金力学性能显著提升,T5处理后合金的抗拉伸强度达到506 MPa。 相似文献
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