木兰科含笑属植物多为灌木,花白色。然而,福建连城兰花股份有限公司却培育了大量开红色花(桃红色),树高可达9米的高大乔木类含笑花卉新品种,其超凡脱俗之气质,花香树美之特色,让人过目难忘。
"香妃"是于2006年春季被正在采集兰花的兰农在福建梅花山境内的山谷密林中发现的。当时他们正在山上采集兰花,走着走着突然闻到一股似有似无的香气,于是他们便顺着这股香气,在其周围的山上进行仔细的观察和寻找,终于被他们找到了!原来是一棵开满红花的大树。令他们觉得神奇的是在山上采集花卉的这几年以来,从没有看到这种树,山上类似的这种树大多都是开白色的花,唯独这棵是开红花的,而且花香味浓,树形又长得好看。他们心想这棵树要是能移植回家那可就值钱啦!但是由于交通不便,路途遥远,他们只能砍一些枝条回去扦插,看能不能成活。经过人工的精心管理,他们成功地培育出部分小苗,通过两三年时间的积累,他们培育的树苗已达到一些数量。由于公司对该品种自山上采集回来到培育出小苗都一直在关注,公司技术人员对该品种未来发展前景十分看好,因此于2010年就他们所培育的树苗均由公司统一收购。自从公司介入后,不但为花农解决销路,而且还在苗木种植技术上有了很大的提高,加快了该品种的发展。公司为了更好地规范该品种的普及和推广,于2014年3月向福建省林业厅林木品种审定委员会提交了优良品种的申请,已于2014年10月审定通过,专家组一致认为新品种"香妃"具有椭圆近圆形的叶片,厚革质,叶片表面深亮绿色,花期长,花色好,幽香清远。同时,香妃新品的繁殖苗木表现出很好的稳定性和一致性,极具有市场应用推广前景。
品种特性:花朵直立,长18-25 mm,宽10-15 mm,春季为桃红色,夏、秋季为瓷白透红色,具甜浓的芳香。四季有花开放,盛花期2-4月底,花极芳香,其气味似酒或苹果的清香。
通草为五加科植物通脱木的茎髓,归肺、胃经,清势利水;通乳,用于淋症涩痛;小便不利;水肿;黄疸;湿温病;小便短赤;产后乳少;经闭;带下。药草属性【药名】:通草【拼音】:tong cao【英文】:Rice...
建筑电气配电常用插接式母线槽,母线槽的优点很多,但是在实践应用上暴露出来的占用空间大、系统接点多、安全可靠性差、造价昂贵的缺点却是显而易见的。近年来预分支电缆的应用正在逐步推广中,然而因其设计上的麻烦...
reducer又称大小头。化工管件之一,用于两种不同管径的管子的连接。又分为同心大小头和偏心大小头。参见管件。 异径管材质包括不锈钢异径管,合金钢,异径管碳钢大小头,异径管20号钢q234q345等...
平时要保持盆土湿润,但不宜过湿。在生长季节(4-9月)每隔15天左右施一次肥。不宜过度修剪,平时可在花后将影响树形的徒长枝、病弱枝和过密重叠枝进行修剪。每1-2年翻盆一次。常见病害有叶枯病、炭疽病、藻斑病、煤污病等。
"香妃"含笑性状稳定,适应范围广泛,具有抗旱、耐贫瘠、抗逆性强、少病虫害等优势。它树形优美、株形紧凑向上、花朵直立,一年四季有花开放,盛花期为3月至5月,春季为桃红色,夏秋季为瓷白透红色,芳香四溢,是难得的树花兼赏的优良绿化树种。它既适应户外定植,也适合矮化盆栽,应用前景十分广泛。
防腐木基本简介 防腐木分类: 松木类: 樟子松、欧洲赤松(芬兰木)、美国南方松、铁杉、红雪松 (红 崖柏) 等。 硬木类:印尼菠萝格、柳桉、山樟木、银口树等。 防腐木特点: 自然、环保、安全(木材成原本色,略显青绿色)、无特殊气 味、不易吸水、含水率低、耐潮湿、不易变形、加工性能好、 防腐、防霉、防蛀、 防白蚁侵袭等可保持 10-30 年以上不变。 防腐木用途: 适用于桑拿房及浴室、装饰墙板、游泳池地板、园艺小品、庭 院、厨房、阳台、玄关、花圃、露台、亲水河岸、屋顶、家具等。 防腐木制作: 在真空状态下,将木材浸注于防腐剂中,通过高压使得药剂浸 入木材组织细胞中, 紧密地与其细胞纤维组织混合, 并且药剂不再被释放, 从而 彻底改变木材纤维中原有的“养料”成分,使得原先导致木材腐烂的真菌及孢 子植物无法寄居生存,并防止齿木类动物的侵袭。 防腐木品种介绍: 红柏介绍: 西部红柏,生长于不列颠哥
2. 1决策树算法简介 随着数据挖掘技术的越来越广泛的应用, 决策树作为数据挖掘技术中一种分类问题的解决方 法也受到重视,正在被广泛的研究。约 20 年前,决策树这种数据挖掘技术的形式就己经和 现在非常相似了,算法的早期版本可以追溯到 20 世纪 60 年代 [1]。以后决策树归纳算法被广 泛应用到许多进行分类识别的应用领域。 这类算法无需相关领域知识, 归纳的学习与分类识 别的操作处理速度都相当快。 而对于具有细长条分布性质的数据集合来讲, 决策树归纳算法 相应的分类准确率是相当高的。 决策树也是分析消耗、发现交叉销售机会、 进行促销、 信用 风险或破产分析和发觉欺诈行为的得力工具。 采用决策树, 可以将数据规则可视化, 也不需 要长时间的构造过程, 输出结果容易理解, 精度较高, 因此决策树在知识发现系统中应用较 广。决策树的广泛应用使得对决策树生成算法也得到更多的研究, 生成决策树算