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排蜂亦称“岩蜂”或“石蜜蜂”,因其巢为单片巢脾而得名。排蜂分布于亚洲热带地区,在我国分布于海南島,广西僮族自治区龙津一带。排蜂是一种野生蜜蜂,海南島一带群众,多年以来,采收其蜂蜜及蜂蜡,产量占海南全区总产蜜及蜡量的10%左右,由此可知其数量之多,实为我国热带地区的一种重要资源昆虫。排蜂为蜜蜂中的最大一种,体长16—18毫米,宽約5毫米。翅长过于腹端,展翅达30毫米。体表黑色而有光泽。全身密生細毛。口器黃褐色。腹部第一及第二节背板呈金黃色,后面各节色泽深褐而至黑色。前翅棕黑,后翅色略浅。排烽体远較意蜂及中蜂大,加以抵抗自然环境能力强,分群性弱,出勤率高,采蜜力强等优越特性,养蜜工作者都肯定为一优良蜂种,惟排蜂处于野生状态,年来經初步研究,仍感野性难驯。但鉴于华南地区目前尚无一理想蜂种,排蜂馴化、杂交育种研究,倡议者很多。 相似文献
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人工蜂群算法是一种具有强大搜索能力的全局搜索算法。传统的人工蜂群算法使用雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂进行相互合作,每种蜜蜂有不同的分工,但不同类型的蜜蜂之间并没有差别。提出一种通过智能搜索和特殊划分来提升性能的人工蜂群算法。该算法中,不同的雇佣蜂和观察蜂会使用不同的搜索策略来寻找食物来源。该算法放弃了贪婪选择算法且在每次迭代时更新食物来源的位置。因此,该算法能够利用整个蜂群的经验来引导蜜蜂的搜索,通过一系列基准算法的性能分析证明了该算法的有效性。 相似文献
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试验结果表明,中蜂(Apis cerana Smith)和意蜂(Apis mellifera Linnaeus)的乙酰胆碱酯酶(AchE)对底物乙酰硫代胆碱的反应性质具有明显的不同。中蜂的AchE的反应初速度和反应进程曲线的线性相关时间范围分别是0.027(OD_(412)值/min,0.8头)和0—10分钟,而意蜂则分别为0.012和0—15分钟。米氏常数值和最大反应速度值,中蜂分别为6.25mmol/L和0.105(OD_(412)值/min,0.4头),意蜂分别为0.862和0.015(仅为中蜂的13.8%和14.3%)。中蜂和意蜂AchE对残杀威的双分子速率常数值(K_i),氨基甲酰化常数(K_2)、解离常数(K_d)以及I_(50)值没有明显的差异。但是,对敌百虫的反应确明显不同,K_i、K_2、K_d和I_(50)值分别相差2.70、1.39、1.94和5.64倍。说明中蜂和意蜂AchE对氨基甲酸酯类化合物和有机磷类化合物的反应是不同的。 相似文献
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蜜蜂属(Apis)六个种酯酶同功酶的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
用聚丙烯酰胺凝胶等电聚焦电泳分析了六种蜜蜂的酯酶同功酶,发现它们各自具有自己特有的酶谱,从生化角度证明它们是六个不同的种。可以把六个种的酯酶同功酶谱分为三个类型:意中蜂型、大蜜蜂型和黑色小蜜蜂型。酶谱的差异程度可能反映了彼此间的亲缘关系。 相似文献
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针对南京地区早春主要开花植物,于2013年3月5日至5月15日,采用捕捉、鉴定、视频、图像采集等方法,对访花昆虫的种类、访花行为、访花频率和日活动规律进行了观察研究。结果表明:南京地区主要开花植物的访花昆虫有7目20科32种,主要类群为双翅目、鳞翅目、膜翅目,其中东方蜜蜂、黄胸木蜂、长木蜂、赤足木蜂、黑颚条蜂、食蚜蝇以及菜粉蝶为主要访花昆虫。它们的弹花频率、每小花停留时间等访花行为受到花色、花的味道、花的结构以及访花昆虫自身结构的影响而表现出不同的特点。 相似文献
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为了分析西方蜜蜂抗螨蜂种的群体遗传多态性情况,采用18对微卫星(SSR)引物对抗螨蜂种子一代和子二代,并与同场饲养不抗螨的本地意蜂和浙大蜜浆高产蜂种进行比对,共计22个群体进行遗传多样性检测.结果表明:遗传一致度在0.2时,抗螨蜂种子代发生一定的分化,其他两个品系基本一致.抗螨蜂种子代之间的亲缘关系较近(遗传距离在0.043 9以内),与本地意蜂和浙大蜜浆高产蜂种各自相互分开.从而对抗螨蜂种的选育和保护具有重要的指导意义. 相似文献
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针对云资源调度中任务分配效率和资源利用率低等情况,提出一种改进的人工蜂群算法.在基本人工蜂群算法基础上,将交叉机制与全局最优引导的人工蜂群算法相结合,增强人工蜂群算法中蜂群对蜜源的开发能力,同时保持探索能力.在观察蜂选择策略中,引入灵敏度的概念.灵敏度通过配合蜜源信息素而让观察蜂选择蜜源,增加种群的多样性,避免算法陷入... 相似文献
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相对于先前的并行人工蜂群算法进行了一些改进,主要采用OpenCL本地内存、并行规约等技术,提出了一种基于图形处理器(GPU)改进的并行人工蜂群算法.该算法将采蜜蜂映射为OpenCL一个工作项,跟随蜂采用右邻域优先的局部选择机制.实验结果表明:文中提出的改进并行人工蜂群算法提高了算法的执行效率,收敛速度得到提升. 相似文献
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本文设计了一种复合人工蜂群算法,将细菌觅食优化算法中的趋药性行为引入到人工蜂群算法中,使得引领蜂和观察蜂进行局部探查时像细菌觅食时那样翻转到有利的方向上进行游动;另一方面,让蜜蜂尝试在所有维度产生扰动并择优选择,这两种策略大大增强了人工蜂群算法的局部探查能力.将此算法应用于训练人工神经网络,实验表明改进后的算法性能比人... 相似文献
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将基于蜜蜂繁殖机理的蜂群算法应用于聚类问题,提出了一种新的蜂群聚类算法.对随机生成的初始蜂后在选优的基础上进一步优化,提高了算法收敛速度和聚类结果的稳定性.结合蜂后染色体的编码方式和雄蜂精子的单倍体特征,设计了产生幼蜂的交叉操作.充分利用蜂后良好基因信息对幼蜂展开邻域搜索来改进幼蜂质量.通过与其他聚类算法的对比实验,表明该算法具有良好的聚类效果和稳定性. 相似文献