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　　機械處理粗飼料有哪些優(yōu)點？

通過機械處理可以提高采食量， 減少浪費主要有以下3點優(yōu)點(1)切短切短的目的是利于咀嚼，便于拌料，減少浪 費。切短的稿稈，鹿不易挑剔。而且拌入適量糠麩后，可以 增強適口性，提高采食量。但不宜切得太短，過短不利于咀 嚼和反芻。一般鹿的粗伺料切短至2?3厘米長為宜。(2)磨碎磨碎的目的是提高粗飼料的消化率。同時， 磨碎的稿稈在鹿日糧中占有適當比例可以提高采食量，從而 增加能量。(3)碾青即將干、鮮粗飼料分層鋪墊，然后用磙子碾 壓，擠出水分,加速鮮粗飼料干燥的方法。

什么是正則化處理?機械方面的

??根據(jù) hustlxl 發(fā)貼說：圖像復(fù)原從數(shù)學角度考慮，它等價于第一類Fredholm積分方程，是一種反問題，具有很大的病態(tài)性，因此，必須進行正則化處理。從統(tǒng)計的角度看，正則化處理其實就是一種圖像的先驗信息約束 。假設(shè)圖像退化過程用如下模型描述：

g=Hf+n （1）

則圖像復(fù)原即根據(jù)觀測圖像g恢復(fù)原始圖像f。
??正則化圖像復(fù)原從貝葉斯角度來說，可以用MAP(最大后驗概率估計)方法實現(xiàn)，即：

f=argmax{p(f|g)＝p(g|f)P(f)/p(g)} （2）

先驗分布函數(shù) p(f)可以看成一正則化項。圖像復(fù)原關(guān)鍵問題是先驗?zāi)Ｐ蚉(f) 的選取，也可以說圖像建模在圖像復(fù)原中起者中心作用。
??早期的圖像復(fù)原方法假設(shè) 服從平穩(wěn)高斯分布，從而導致約束最小二乘圖像復(fù)原方法；但許多統(tǒng)計試驗表明大部分自然圖像都不能用平穩(wěn)高斯分布準確的描述，模型的不準確導致復(fù)原的圖像質(zhì)量較差，圖像邊緣不能很好的保持。MRF (Markov Random Field)在圖像復(fù)原中起很重要的作用，如果將原始圖像看作MRF的一次實現(xiàn)，根據(jù)MRF的局部性，可以用局部GMRF（Gauss Markov Random Field）對圖像進行建模，按照這種方式建立的模型比用平穩(wěn)高斯分布更為準確，因此所復(fù)原的質(zhì)量也較好。
??現(xiàn)代很多人熱衷于小波變換的圖像復(fù)原，其原因是圖像的小波系數(shù)可近似認為互相獨立，且能夠用簡單的統(tǒng)計模型描述（如廣義高斯分布等）。我認為小波在圖像復(fù)原中主要起工具的作用，現(xiàn)在關(guān)于小波方法進行圖像復(fù)原，研究重點應(yīng)放在對小波系數(shù)的統(tǒng)計建模（如小波系數(shù)尺度間、尺度內(nèi)、方向間的相關(guān)性等）。
??由于一般正交小波變換不具有平移不變性和方向較少的特點，基于這些不足，現(xiàn)在的發(fā)展是在其他變換域內(nèi)建立模型，如（冗余小波變換，復(fù)小波變換，脊波，曲波等）這仍是一個正在發(fā)展的課題，關(guān)于對這些變換域系數(shù)進行統(tǒng)計建模用于圖像復(fù)原能夠彌補正交小波變換的不足，然而重點仍是對變換系數(shù)的統(tǒng)計建模。
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正如我們?nèi)缟纤f，圖像建模對圖像復(fù)原起很重要的作用。然而，從計算復(fù)雜度的角度考慮，一個好的模型常導致計算上的困難。因為一個好的模型最終導致一個（2）式有多個極值點，從而在計算上必須用一些全局優(yōu)化算法（如模擬退火等），這導致很大的計算量。

綜上分析，圖像復(fù)原需要兩方面的知識需要考慮：1統(tǒng)計建模的知識2計算方法的知識。
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兩者任一方面的改進，都會推動圖像復(fù)原的發(fā)展。因此，必須懂得數(shù)理統(tǒng)計，貝葉斯分析，隨機場，優(yōu)化算法，矩陣論，小波分析等數(shù)學課程。

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