灰色关联度分析和DTOPSIS法对烤烟新品种评价效果比较

采用灰色关联度分析法和DTOPSIS法分别对烤烟区域试验中各参试品种进行了多性状的综合评判。结果表明,在产量、品质、抗病性三者兼顾的情况下,两种综合评价方法的评判结果基本相同,并与品种实际表现相符。但灰色关联度方法品种间差异不大,DTOPSIS法评价结果中Ci值差异十分明显,能更好地评价品种的优劣。     

灰色关联度分析和DTOPSIS法综合评价玉米新品种

用灰色关联度分析和DTOPSIS法对2007年度河南省玉米区试品种进行综合评价,结果表明,两种方法综合评估的判断结果基本相同,其中浚原单1号表现最优,其次是喜试512、W9198。综合分析结果与品种在区试中的表现一致。研究认为,灰色关联度分析与DTOPSIS法结合能全面、客观地评判品种。     

灰色关联度法与DTOPSIS法在马铃薯品种综合评价中的应用比较

【目的】筛选综合评价马铃薯品种的最优方法,为生产上推广应用提供参考。【方法】采用灰色关联度分析法和DTOPSIS法,对安顺市农业科学院从中国农业科学院蔬菜花卉研究所引进的11个马铃薯品种的13个性状进行综合评价。【结果】2种分析方法均能对品种进行较全面的评判,但2种方法的综合评判结果存在差异;在赋予相同权重的情况下,利用灰色关联度分析法得出品种加权关联度间差异在0.00%～35.34%,而DTOPSIS法得出品种间品种与理想解的相对接近度值差异在0.00%～56.79%,说明用DTOPSIS法分析可供选择的变异范围更广,更能体现品种间差异和反映品种优劣,比灰色关联度分析法更适合用于马铃薯品种的综合评价。中薯早37号、中薯26号、中薯早34号3个品种在2种评价方法中排名靠前,即综合性状表现较好。【结论】在马铃薯品种综合评价时选用DTOPSIS法比灰色关联度分析法更适合;在11个马铃薯品种中,中薯早37号、中薯26号、中薯早34号的综合性状表现较好,可作为当地推广品种或后续试验参试品种考虑。     

DTOPSIS法在亚麻新品种评价中的应用初探

为了更加准确地、有效地对亚麻新品种进行综合评价,此文以2004～2005年度云南省亚麻区域试验汇总资料为分析材料,应用DTOPSIS法对区试的10个亚麻新品种的各性状进行了综合评价,同时与传统单纯产量评价进行对比,结果表明:采用DTOPSIS法综合评价Ci值排序结果比单纯产量排序结果有所不同,但DTOPSIS法分析更为合理,它在全面评价亚麻品种的综合性状方面具有更好的应用价值。此外,该文还对DTOPSIS法在亚麻品种进行综合评价中有关问题进行了讨论。     

DTOPSIS法和灰色关联度法在甘蔗新品种综合评价中的应用比较

文章采用DTOPSIS法和灰色关联度法对第八轮国家甘蔗区试开远试点品种进行了综合评价。结果表明,2种方法综合评价结果基本相同,且与甘蔗品种在云南开远蔗区的实际表现相符,其中云蔗06-407表现最优,其次是柳城03-1137、赣南02-70。研究认为,DTOPSIS法中Ci值的最大差异达到163.3%,灰色关联度法中加权关联系数ri的最大差异仅有10.3%;DTOPSIS法比灰色关联度法在客观评价品种方面更加准确。     

灰色关联度分析和DTOPSIS法在云南粳稻品种综合评价中的应用

【目的】客观综合评价云南粳稻品种,并探索一种能综合评价水稻种质资源的新方法。【方法】针对13个具有代表性的粳稻品种的12个农艺性状,采用产量权重评价法、灰色关联分析法和DTOPSIS法。【结果】云粳46号、丽粳22号、昆粳10号、丽粳23号和昭粳13号5个品种按照产量权重来判定适应性,其变异系数为7.26%,最大值与最小值差为21.04%,产量差异较小,得出5个品种在云南高海拔地区的适应性较好没有明显差异;采用灰色关联度法粳稻品种间的关联度值来判定品种适应性,其变异系数为14.06%,最大值与最小值间差为40.14%,说明不同粳稻品种在高海拔地区的适应性差异较大;而DTOPSIS法粳稻品种间的Ci值差异最大,其变异系数为20.34%,最大值与最小的差为58.45%,说明不同粳稻品种在高海拔地区的适应性也存有差异,且差异较大。【结论】3种方法得到的结论有所不同。DTOPSIS法与灰色关联度法相比直接依据产量权重对不同粳稻品种在高海拔地区的适应性的综合评价效果较好,尤其是DTOPSIS法综合评价效果最好。     

基于灰色关联度分析和DTOPSIS法综合评价小麦新品系在云南省的适应性

[目的]利用灰色关联度分析和DTOPSIS法综合评价小麦新品系在云南省的适应性,为小麦品系综合评价及其在云南省示范推广提供理论依据.[方法]采用灰色关联度分析及基于灰色关联度分析的DTOPSIS法(以下简称为DTOPSIS法)对2018─2019年度云南省区域试验中11个小麦新品系在云南省的适应性进行综合评价,比较小麦品系不同评价方法的准确性,并筛选出综合表现较好的小麦品系.[结果]11个小麦新品系产量排序为云152-484>云麦110>临麦22>玉18-2>云麦56>蜀麦1767>德1733>云184-13>文2-396>滇麦13号>保15J-8>云杂19号,超过对照品系云麦56的品系共有4个,分别为云152-484、云麦110、临麦22和玉18-2.8个农艺性状的权重值排序为基本苗>产量>最高分蘖数>有效穗数>穗粒数>千粒重>株高>生育期.灰色关联度分析结果显示,供试小麦品系与理想品系的关联度(Gi)排序为云152-484>玉18-2>云麦110>云麦56>滇麦13号>保15J-8>蜀麦1767>德1733>文2-396>临麦22>云杂19号>云184-13.DTOPSIS法分析结果显示,供试小麦品系与理想解的Ci排序为云152-484>云麦110>玉18-2>云麦56>蜀麦1767>滇麦13号>德1733>临麦22>文2-396>保15J-8>云184-13>云杂19号.虽然2种方法评价结果整体趋势较相似,但也存在差异,与按产量表现的排名结果相比,按DTOPSIS法的排名结果较灰色关联度分析的排名结果更吻合.此外,Ci差异大于Gi差异和产量差异,且按DTOPSIS法Ci排名与按产量表现排名和按灰色关联度分析Gi排名均呈极显著正相关(r=0.811和r=0.895,P<0.01),进一步说明DTOPSIS法较灰色关联度分析和产量表现评价小麦新品系在云南省的适应性更充分、更合理.[结论]综合评价云南小麦品系时不仅要重视品系的产量,还应重视小麦的基本苗、最高分蘖和有效穗等性状的考察.云152-484、云麦1102和玉18-2在云南省适应性和丰产性均较好,可进一步试验、示范及推广.基于灰色关联度分析的DTOPSIS法更适于综合评价云南省小麦新品系的适应性.     

4种方法在大豆品种(系)异地鉴定中的应用及比较分析

为了能够对异地鉴定的大豆品系进行综合性评价提供依据,本文采用方差分析、灰色关联度、DTOPSIS法和同异分析4种方法对12个自育品种(系)进行综合分析、优劣排序,并对4种分析方法结果进行了比较研究。结果表明:方差分析法与灰色关联度法秩显著相关,相关系数为0.769,达极显著水平,与同异分析(0.650~*)显著相关,与DTOPSIS法分析(0.539)相关不显著;说明4种分析方法都能反映大豆品种的优劣表现且统计趋于一致,但DTOPSIS法分析结果受品种产量的影响较小。在离散程度越大说明分析方法越准确的区分度检验中,DTOPSIS法的区分度最大(0.726 9),方差分析法区分度最小(0.073 2),进一步验证了本试验条件下DTOPSIS法综合评价效果更适合用来综合评价大豆新品种异地鉴定。     

DTOPSIS法和灰色局势决策在卷烟质量综合评价中的应用

[目的]应用DTOPSIS法和灰色局势决策法对卷烟质量进行综合评价.[方法]运用DTOPSIS法和灰色局势决策方法,对市场上20个不同牌号的卷烟质量进行综合评价,同时还对DTOPSIS法和灰色局势决策在卷烟质量综合评价中的优缺点进行探讨.[结果]试验表明,在注重指标权重的情况下,此2种方法综合评价结果基本相同,I、B、J、C等卷烟的质量综合评价结果优于其他卷烟质量,而Q、H、O、N等卷烟的质量综合评价结果较差,该分析结果与各卷烟在市场上的质量评价基本一致.[结论]研究可为卷烟质量的综合评价提供较为客观的分析方法.     

基于灰色关联度、DTOPSIS与灰色局势决策法的谷子品种综合评价

为筛选出适宜华北夏谷区的谷子新品种，分别采用灰色关联度、DTOPSIS与局势决策法，通过加权关联度、C_i与K_i对全国主推的25个谷子新品种的8个主要性状进行评价。结果表明:按照灰色关联度值排名前五的品种为‘豫谷18’‘长农47’‘长农35’‘豫谷35’‘九谷23’；按照25个品种C_i得到DTOPSIS法排名前五的谷子品种分别为‘豫谷18’‘冀谷39’‘豫谷35’‘朝谷58’‘九谷23’；按照各参试品种的加权综合效果K_i排序的灰色局势决策法排名前五的品种为‘豫谷18’‘冀谷39’‘豫谷35’‘朝谷58’‘九谷23’。结合3种决策方法，‘豫谷18’‘豫谷35’‘冀谷39’‘九谷23’的排序基本一致，其余品种综合评价顺序有差异。综上，3种评价方法均能客观评价谷子品种的综合优良特性，但灰色局势决策法分析简单、准确、易操作；依据各品种的农艺性状和产量性状，初步筛选出适宜华北夏谷区高产品种为‘豫谷18’‘豫谷35’‘冀谷39’‘九谷23’；基于熵权的灰色局势决策法适用于华北夏谷区综合谷子新品种评价。     

亚麻主要性状与原茎产量的灰色关联度分析

对16个亚麻品种(系)的主要性状与小区原茎产量之间的关系进行灰色关联度分析。结果表明,不同性状与原茎产量的关联度不同,其关联序为:株高>工艺长度>单株茎重>生长日数>茎粗>分茎数>千粒重>分枝数>着粒数。因此,在亚麻品种选育过程中应侧重对株高,工艺长度长,单株茎重等主要性状的研究。     

基于灰色关联度的DTOPSIS方法在水稻优选中的应用

针对水稻品种优选的DTOPSIS方法中权重给定的主观性,提出利用灰色关联度来确定权重的方法。所获得的评价矩阵无量纲化,然后计算性状的关联度矩阵,并用列和归一化方法导出权重,进而利用DTOPSIS方法对水稻品种排序、择优。     

灰色关联度分析和DTOPSIS法在贵州威宁引进苹果综合评价中的应用

【目的】建立苹果品质综合评价模型,筛选品质优良的品种(系),为贵州省威宁县苹果品种结构优化调整提供参考依据。【方法】测定引进贵州省威宁县种植的10个苹果品种(系)(编号Z1~Z10)果实的单果重(T1)、果形指数(T2)、去皮硬度(T3)、可溶性固形物(T4)、可滴定酸(T5)、固酸比(T6)和果实色泽[L*(T7)、a*(T8)、b*(T9)]9项指标,利用灰色关联度分析联合DTOPSIS法对其进行综合评价,建立苹果品质综合评价模型。【结果】10个苹果品种(系)中,单果重、去皮硬度和固酸比指标最小均为Z9(16-112),但其可滴定酸含量最高,为0.60%;单果重、果形指数、去皮硬度、可溶性固形物含量、固酸比和L*值最大分别为Z3(2-14)、Z1(东71-31)、Z5(秦脆)、Z8(8-31)、Z5(秦脆)和Z9(16-112)。9项果实品质指标的权重值排序为可溶性固形物>去皮硬度>固酸比>果形指数>单果重=a*>可滴定酸>L*=b*。灰色关联度分析结果显示,灰色评判值(G_i)排序为:Z5(秦脆)>Z2(南39-66)>Z1(东71-31)>Z4(147)>Z7(39-134)>Z8(8-31)>Z10(92)>Z3(2-14)>Z6(秦蜜)>Z9(16-112)。DTOPSIS法分析结果显示,与理想品种接近度(C_i)排序为:Z5>Z2>Z1>Z10>Z3>Z7>Z4>Z6>Z8>Z9。2种评价方法排名趋势线吻合度较高,在分析过程中均涵盖9项果实品质指标信息,具有可靠的统计学基础,其中C_i值差异大于G_i值差异;通过2种方法的比较建立苹果品质评价预测模型:Y=0.09T1+0.11T2+0.17T3+0.19T4+0.08T5+0.15T6+0.06T7+0.09T8+0.06T9。【结论】DTOPSIS法对苹果品质的综合评价效果较好,通过权重系数建立的评价模型可用于苹果品质的综合评价,灰色关联度分析联合DTOPSIS法评价结果排序前三均为秦脆、南39-66和东71-31,可作为优化项目区苹果品种结构的重点品种(系)。     

利用DTOPSIS法综合评价加工番茄品种

为了能更加准确、有效地对加工番茄新品种进行综合评价,以2009年甘肃省张掖市高台县加工番茄区域试验数据为分析材料,应用DTOPSIS法对区域试验的加工番茄新品种进行了综合评价,同时与传统单纯产量评价进行对比。结果表明:采用DTOPSIS法综合评价Ci值排列结果与单纯产量排序结果有所不同,但DTOPSIS法分析更为合理,在全面评价加工番茄品种的综合性状方面具有更好的应用价值。     

灰色关联度分析在大麦新品种综合评价中的应用

采用灰色系统理论中关联度分析法,对1997-1999年江苏省大麦新品种区域试验中的9个供试品种(系)进行了多性状的综合评价。结果表明:苏B9607综合性状最好(r=0.855 9),盐94-258次之(r=0.776 4),优质1号综合性状最差(r=0.653 2)。     

用DTOPSIS法综合评价烤烟区试品种

DTOPSIS法是将各参试品种的主要经济性状综合为一个具有可比性的量化指标,对农作物的品种试验结果分析更为简便.运用DTOPSIS法分析了2010年度全国烤烟新品种区域试验河南省试点的试验数据,探讨了DTOPSIS法在烤烟综合评价中的应用.结果表明,A3和A5的综合评价值最高,与实际观测值极其吻合.并对DTOPSIS法在综合评价中的有关问题进行了讨论.     

DTOPSIS法在南疆陆地棉品种综合评价中的应用

应用DTOPSIS法对农三师垦区品种区域试验4个参试地点的7个参试品种(系)进行了多个性状的综合评价,结果表明:(1)中51504和鲁棉研16这两个品种表现突出,综合性状优于对照中棉所35号,适合示范推广.(2)DTOPSIS法所提供的合理的量化分析指标,比单用产量分析更为客观、准确,且原理易懂,计算简便,易于计算机操作,是一种较为理想的综合评价方法.