摘要： <正>常规的施药方法，由于不考虑树与树之间的间距、树冠的大小与形状，大部分农药未能发挥效用，流失非常严重，喷撒出去的农药只有极少部分能到达要防治的靶标上，从而造成了巨大的农药浪费，且带来了农药安全、环境污染等诸多问题。笔者在分析农药的喷药量与树形之间关系的基础上，对原有的基于BP神经网络的树形识别系统进行了改进设计，重点对该网络的输入层、隐含层及输出层进行了理论分析和试验研究，最终确定了由15个节点组成输入层，分别代表树冠的形状特征和树木图像的分形维数特征；6个节点组成隐含层，6个节点组成输出层，分别代表要判断树形的种类。对16个样本实时处理的试验表明，除了1个样本因未能分割外，其他样本均可识别，而且稳定性有了很大提高，适合于农药的精确施用。

Abstract: The optimal conditions of the extraction of the flavonoids from Elaeagnus angnstifolia L. flowers had been studied. The results showed that the flavonoids from the dry flowers were extracted with eidible alcohol under the condition of 76 ℃ for 45 min. The yield is 0.68% in above mentioned conditions.

中图分类号: 

• S788

• TQ911