林下连作种植参根际土壤可培养微生物区系及细菌群落对酚酸类化感物质的响应

为探究酚酸类成分对林下连作参根际土壤中微生物区系及可培养细菌群落的影响,以未栽培人参(Panax ginseng C.A.Meyer)林地土壤(1#样品)、连作未发病土壤(2#样品)和连作发病土壤(3#样品)为研究对象,探究根际土壤中微生物区系及可培养细菌群落结构、多样性的变化。同时,通过高效液相色谱(High Performance Liquid Chromatography, HPLC)分析方法对土壤样品中的酚酸进行定性和定量分析。结果表明,2#样品和3#样品土壤可培养微生物总数量与1#样品相比分别下降61.37%和68.24%;可培养细菌分别下降61.36%和68.18%;可培养放线菌分别下降72.97%和75.68%;可培养真菌分别为1#样品的1.40倍和0.47倍。3种样品共分离到193株细菌,分属于4门6纲13目19科39属96种。3种样品中最优势菌纲均为芽孢杆菌纲Bacilli(相对分离频率分别为51.67%、64.00%、48.28%),1#样品、2#样品最优势菌属为芽孢杆菌属Bacillus(相对分离频率分别为15.00%、21.33%),3#样品最优势菌属为链霉菌属...     

聚类分析结合BP神经网络的钢坯库堆垛问题算法

在考虑了钢坯库实际堆垛的基础上,设计了一种将订单K-means聚类分析后通过BP神经网络生成入库计划的算法。该算法主要分为2个阶段,首先通过K-means聚类将轧制计划中的合同按照轧制出厂日期等条件形成类别;然后通过BP神经网络算法生成入库计划。利用钢厂实际生产数据对本算法进行验证。结果表明,本算法能够有效地减少倒垛次数,提高垛位空间利用率。