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题目

[单选题]

一般来讲,在棉田吐絮率达到(C)的前提下,当气温将会稳定在18℃以上时,或将低温持续回升时,是最佳施药期。

A.40%

B.50%

C.60%

D.70%

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第1题

对于一般棉田,可在()期重施花铃肥()。

A.初蕾期

B.初花期

C.盛花期

D.吐絮期

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第2题

生产上对晚熟棉田,多采用喷洒()的方法,促进棉铃吐絮()。

A.2,4-D

B.赤霉素

C.缩节胺

D.乙烯利

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第3题

哪一项不是棉花吐絮期棉田管理主攻方向()

A.力争棉铃充分

B.以肥水为中心

C.提高铃重

D.延长叶片功能期

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第4题

决定棉花产量高低的关键时期,也是棉田管理的重点时期是()

A.苗期

B.蕾期

C.花铃期

D.吐絮期

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第5题

一般来讲,在纤维和纱线相同的前提下,斜纹、平纹、缎纹组织结构织物,折皱回复性能最差是()组织结构织物。
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第6题

一般来讲,每个大区的储备率需达到()算合格,办事处经理储备率是指

A.50% 储备办事处经理人数/办事处经理编制数

B.60% 储备办事处经理人数/大区人数

C.50% 储备办事处经理人数/现有办事处经理人数

D.60% 储备办事处经理人数/办事处经理编制数

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第7题

遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不
同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。

(1)如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是 _____。

(A)对一些已知最优解的问题类别, 可以通过精确算法获得最优解, 然后使用“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则有:近似率越高的遗传算法,性能越好;

(B)对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好;

(C)对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定 (通俗来讲,即结果不再随进一步迭代而发生变化或发生极小的可以被忽略的变化 )—这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好。

(D)遗传算法不一定能够得到满意解。 因此,当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法越好!

(E)除上述衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能。

(2)如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法不正确的是 _____。

(A)近似率越高的算法,性能越好;

(B)在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的算法,性能越好;

(C)在达到期望满意解的前提下,迭代次数越多的算法,性能越好;

(D)当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法,性能越好!

(3)如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法不正确的是 _____。

(A)近似率越低的算法,性能越好;

(B)在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的算法,性能越好;

(C)在达到期望满意解的前提下,迭代次数越少的算法,性能越好;

(D)当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法,性能越好!

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第8题

一般来讲,样本含量()A、越大越好B、因为不存在抽样误差,普查最好C、时间、财力、人力等条件允许情

一般来讲,样本含量()

A、越大越好

B、因为不存在抽样误差,普查最好

C、时间、财力、人力等条件允许情况下的最大例数

D、在保证一定的精度和检验效能的前提下的最小例数

E、根据试验目的确定的最小例数

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第9题

棉花根系生长达到高峰期是在()。

A.苗期

B.蕾期

C.花铃期

D.吐絮期

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第10题

棉花靠近主茎的内围第一至第二果节成铃率高,正常棉田一般占总铃数的50%以上,而且铃大,品质好()

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第11题

131、遗传算法是一种算法设计策略。不同的问题甚至相同的问题都可以设计不同的遗传算法进行求解,不同的遗传算法如可能解编码的不同、交叉与变异规则的不同、概率模型的选择不同等。如何衡量遗传算法的性能好坏,下列说法正确的是_____
A.除其它选项中出现的衡量性能的指标外,还有其他的指标来衡量性能###SXB###B.对一些已知最优解的问题类别,可以通过精确算法获得最优解,然后使用“近似率”来衡量解的质量。所谓近似率是指算法求得的解与问题最优解的近似程度。则有:近似率越高的遗传算法,性能越好###SXB###C.对理论最优解不知道的问题类别,可以通过不同遗传算法在相同问题实例集上测试结果的横向比较来进行评价,即有:在执行相同次数的迭代后,获得满意解越好的遗传算法,性能越好###SXB###D.对于具有迭代特征的近似算法,在迭代多少次后能够使得结果稳定(通俗来讲,即结果不再随进一步迭代而发生变化或发生极小的可以被忽略的变化)—这被称为收敛速度,它从一定程度反映了算法求解的“快慢”。在达到期望的满意解的前提下,迭代次数越少越好###SXB###E.遗传算法不一定能够得到满意解。因此,当不同算法均应用多次后,求得满意解次数越多的算法越好
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