排序方式： 共有23条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
采用硫酸铵分部沉淀与凝胶过滤的方法，进行藓羽藻Rubisco的分离研究。结果表明，分离的藓羽藻Rubisco经SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳检测呈两条清晰条带，分别为Rubisco大亚基与小亚基；与菠菜相比，藓羽藻Rubisco大亚基分子量与菠菜基本相同，而小亚基较之稍大一些。藓羽藻Rubisco活力测定结果表明，Rubisco分离过程中用硫酸铵分部沉淀后活力降低许多，分离后活力有所上升，但仍比粗提液活力弱；在Rubisco活力测定过程中，藓羽藻Rubisco的活化温度与其它物种Rubisco活化的温度不同，在低温下活化效果较好。这些结果说明Rubisco的酶活力受硫酸铵的影响而且藓羽藻Rubisco相对陆地高等植物结构不稳定。 相似文献
2.
3.
针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。 相似文献
4.
为了解决无人机点云数据中的孔洞修补问题,本文提出了基于麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络的无人机点云孔洞修补方法。首先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行初始权重与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法（SSA-BP）运用于无人机点云数据中孔洞的修补。为了验证算法的可行性,将SSA-BP神经网络与传统的BP神经网络、最小二乘支持向量机（LSSVM）两组算法进行精度比较。试验结果表明：SSA-BP神经网络算法的修补精度高于另外两组对比算法,且SSA优化后的BP神经网络稳定性更强,在复杂地形孔洞的修补中仍具有较好的修补效果。 相似文献
5.
激光测距仪是用激光作光源的一种光电测距仪。激光测距仪和普通光源的光电测距仪，微波测距仪相比较，具有测量距离长，测距精度高，抗干扰性强，对前者而言，还有体积小，重量轻，不管白天、黑夜都能工作等优点。为什么激光测距仪具有这些优点呢？这是因为激光光源具有优异的特性。在介绍激光测距仪之前，要先对激光作一大致的介绍。所以这一讲包括两部分内容。第一部分简要地介绍一下激光的基础知识，以便了解激光是怎么产生的？激光具有什么特性？在测距仪中常用的几种激光器和激光在大气中传输对测距的影响。第二部分以DC-30JG型激光测距仪为例，介绍一下仪器的组成、距离的计算及仪器的使用等问题。 相似文献
6.
7.
8.
9.
10.
针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。 相似文献