农田“种”柴鸡亩收七八千——河北省鸡泽县李志强围栏散养柴鸡喜获成功

最近,笔者下乡搞调研来到河北省鸡泽县王庄村时,发现路北一个塑料大棚奇特怪异,在30℃的高温下,竟然还盖着厚厚的草垫,笔者好奇地把电动自行车放在路边,拿着相机直奔大棚看个究竟。走近一看,原来这个棚不是什么高档蔬菜的大棚,而是一群鸡的宿舍。棚外宽敞的牧场上千余只羽毛各异的柴鸡时而啄食、时而追逐、时而鸣叫。群鸡的居住打破了田野往日的平静,拴在木桩上的两只犬看到我们停住脚步,大声地把主人从草房中唤了出来,我们随即采访了他。他说:我叫李志强,是王庄村一位愿意接触新鲜事物的农民。我这里有4亩地,别人还在常规种植的时候,我就开始种蔬菜了。但如今种菜的多了,究竟种什么可以挣到更多的钱没有把握,种不对还要赔钱,去年我建大棚种甘蓝就搞了个血本无归。正当为种什么而发愁的时候,我在报刊上看到:随着城乡人民生活水平的日益改善,对禽产品的质量要求越来越高。柴鸡具有耐粗饲、适应性、觅食性、遗传性能稳定、就巢性强和抗病力强等特性,而且肉蛋品质好,味道鲜美,越来越深受广大消费者的认可。我也曾看到有些小商贩及市民竟然以高出普通鸡和蛋一两倍的价格,深入农村、走家串户收购柴鸡和蛋。我到邯郸、邢台市场一看,柴鸡和蛋的价格果然高得惊人且供不应求...     

四川省全民国防教育工作要点

一、扎实抓好全民国防教育工作认真抓好全省政治动员机构建设,建立政治动员各项规章制度,制定政治动员预案,大力开展政治动员潜力调查,完善政治动员社会资源数据库。扎实开展政治动员工作研究,探索各级开展政治动员的方法和路子,推广泸州市开展政治动员工作的经验做法。认真落实国防教育从娃娃抓     

洪都农五B型飞机完成首飞前全机地面振动试验

通过优化设计,洪都航空工业集团公司自行研发制造的农林五B型飞机即将首飞。日前,洪都公司已完成首飞前的全机地面振动试验。试验测定了飞机及各主要部件的振动频率、模态,为飞机首飞的颤振计算分析提供原始参数,确保首飞安全。     

定向天线自动控制系统的研究

在图像信号传输或无线通信中,为了保证通信质量,大多采用定向天线.当将定向发射天线和接收天线对准时,才能接收到高质量的信号,但是定向天线对准是一项很困难的工作.针对定向天线对准困难的问题,根据GPS和数字罗盘技术,提出了定向天线自动控制系统的设计方案,进行了精度分析和试验.该系统结构简单,价格便宜,满足高机动武器装备信息传输要求.     

超宽带随机信号雷达的应用研究

超宽带(UWB)雷达和随机信号雷达是近年来发展的2种新体制雷达.超宽带雷达具有高距离分辨率,目标识别和检测能力强的特点.噪声雷达具有低截获,抗干扰能力和电磁兼容性好的特点.通过结合UWB雷达技术和随机信号雷达技术,提高了雷达系统设计的综合能力.UWB随机信号雷达在未来的民用和军用领域具有巨大的潜力.     

基于证据聚类的多源传感器证据组合研究

在分析D-S证据组合公式所存在问题的基础上,根据聚类分析思想,提出了对证据进行聚类加权的证据组合方法.该方法将较为相似的证据归为一类,根据聚类结果对证据有区别地进行组合,不同类之间的证据根据聚类距离进行加权后组合,同一类证据按一种加权证据组合公式组合.应用到目标识别系统后使其性能在一定程度上得到改善.最后通过计算实例表明算法是有效的.     

一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

舰艇编队目标武器分配问题的研究方法

分析了舰艇编队作战指挥流程,说明舰艇编队目标武器分配(WTA)研究的内涵和复杂性.在此基础上,总结了舰艇编队目标武器分配研究成果,将舰艇编队目标武器分配研究归结为2类分配模式下的优化问题,并论述了舰艇编队目标武器分配模式,综述了舰艇编队目标武器分配研究的主要方法.最后,提出了今后的研究方向.     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.