有关玉米种族（race）的几个问题

种族划分是玉米确切的分类方法，本文介绍了玉米种族的名称，玉米从按类型分类到种族分类的历史，两种分类方法的比较，以及种族鉴别的依据，探索了我国玉米的种族，初步鉴别出5个种族和4个待探索的“种族”。     

甘蔗的分类

Ｓａｃｃｈａｒｕｍ Ｌ．属的分类，经历了较大的变化，现在受到普遍接受的是Ｂｒａｎｄｅｓ（１９５８）的分类方法，他把Ｓａｃｈａｒｕｍ Ｌ．属分为６个种。本文讨论该属分类的历史衍变过程．各个种的形态特征、遗传特点、及对甘蔗育种的重要性。     

中国的龙花生──Ⅲ．关于“茸毛变种”分类标准的商榷

本文对国际通用的Ｋｒａｐｏｖｉｃｋａｓ等关于栽培种花生分类检索作了探讨，认为以数量性状（主茎高、侧枝长）作为变种的一级分类标准不具普遍代表性，仅能作为性状的描述。中国的龙花生归属于栽培种花生密枝亚种茸毛交种．     

对茶树分类研究的商榷

本文论述了茶树分类的分岐，对主要茶树分类系统进行了讨论，在分析比较各茶树分类系统的成果与问题的基础上，探讨了茶树系统发育分类系统的前景。     

番茄起源,传播及分类的回顾

本文在前人工研究工作的基础上，对番茄的起源，传播及分类作了简单回顾，番茄起源于南美，通过各种途径传播到世界各地，Ｒｉｃｋ．Ｃ．Ｍ对其进行了较为完善的植物学分类。作者也对番茄的起源和分类提出了参考意见。     

日喀则和阿里地区栽培大麦分类研究

报道了日喀则和阿里地区栽培大麦种质资源的研究结果。它们属于普通大麦种内二棱大麦和多棱大麦两个亚种，（１）日喀则地区１０８８个品种分类属于１２１个植物学变种，其中新变种有１３个；（２）阿里地区７７个品种分类属于４３个植物学变种，包括新变种５个。这对系统了解中国大麦的分类，认识，研究，进一步保护和利用资源都有其深远意义，同时为研究大麦起源，演化提供佐证。     

纤维作物的种类与利用和植物分类的关系（摘译）

研究了128种纤维作物,其中重要的18种,调查了所属的目、科和属。结果表明,大多数出自特定的分类群。植物学的分类是按照山岸(1975)叙述的方法进行的。     

灰色模糊聚类在小麦亲本分类上的应用

本文采用灰色模糊聚类法在１７个小麦品种（亲本）进行分类，结果表明，当以产量性状为主或以抗逆性，早熟性为主聚类时，１７个品种可分别得到不同听分类结果，为评价小麦种质资源亲本的可利用性，提供了理论依据，同时也为复杂系统的排序和聚类提供了一种新方法。     

中国的龙花生──Ⅱ．龙花生在Arachis hypogaea L．中的地位

综述国际上有关龙花生的植物学分类地位和我国龙生型种质资源的资料，在龙生型花生类型内进行了分类检索。     

茶叶植物分类的演变与发展

植物分类是一种专门学科,而且是一种国际性的学术活动领域,各物种的分类与命名都要按国际统一法规进行。这对于非专业人员来说,笔者只能是出于关心与兴趣,参与茶树的分类讨论,凭着主观的感觉与从事茶树形态研究的心得,对过去若干不切实际的分类提出一些看法,裨能有益于结合我国茶树种质资源的真实情况,推进更完善、更科学的分类工作。     

澳大利亚小麦品质分类标准概述

澳大利亚是世界主要小麦出口国,其小麦出口量占世界小麦出口总量的10%～15%。本文主要介绍澳大利亚小麦品质分类发展史、现有小麦分类及品质特性和小麦品种品质分类评定体系。澳大利亚小麦品质分类早期采用美国和加拿大执行的小麦品质分类标准,后期在西澳小麦咨询委员会、澳大利亚小麦品质目标项目群的建议和出口国家对小麦品质的要求下,最终形成了现有的8种小麦品质分类标准:优质硬麦(APH)、硬麦(AH)、优质白麦(APW)、标准白麦(ASW)、面条小麦(ANW)、优质面条白麦(APWN)、软麦(ASFT)和杜伦麦(ADR)。澳大利亚小麦品种品质分类着重于新品种的加工和最终使用性能,通过划分种植区域、设置对照品种、建立质量评定标准和贸易标准,最终形成了完整的小麦品种品质分类体系,保证了同类同等小麦质量的一致性和稳定性。     

踏遍青山人未老 有情茶缘春长在——谈张宏达先生的德和学

张宏达先生是著名的植物学家，毕生从事植物学分类，尤其在山茶科植物分类上作了奠基性研究，是国内外著名的山茶科植物分类专家，亦是国际山茶学会和美国山茶学会的会员；他热爱祖国，据理力证中国是茶树的原产地，蜚声学坛。     

基于机器学习和无人机图像的棉花密度识别研究

随着人工智能的发展，机器学习正逐渐应用于大田信息化管理，可以节约时间、减少劳动用工。利用无人机获取6个密度（1.5万株·hm^－2、3.3万株·hm^－2、5.1万株·hm^－2、6.9万株·hm^－2、8.7万株·hm^－2、10.5万株·hm^－2）棉田的RGB图像，以数据增强技术扩大数据集，通过机器学习算法的不同模型（支持向量机、VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）实现不同密度棉田图像的识别分类，并对比了不同模型的图像识别效果。基于支持向量机模型的方法是利用尺度不变特征变换对数据集进行特征提取，将其作为分类器的输入向量进行图像分类；该模型的平均分类识别准确率为74.18%。基于3种卷积神经网络模型（VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）的方法是结合迁移学习并搭配Adam优化算法对模型进行微调，自动提取数据集特征并重新训练；其分类识别准确率均在90%以上。结果表明，相较于传统机器学习，3种卷积神经网络模型训练对不同密度棉田图像的分类识别准确率更高。比较4种神经网络模型的测试集验证结果，GoogleNet和MobileNetV2模型的平均分类识别准确率达到98%；结合模型评估指标精确率、召回率、F1分数可知，这2种模型的性能较好。该研究表明了深度学习算法对不同密度棉田图像分类的有效性，探索的图像识别方法和优选模型可为棉花大田信息化管理提供技术支持。     

基于距离度量学习的棉花品级分类方法研究

由于人工定级的方法存在如效率低、主观性强等诸多弊端，本文提出了1种经济有效的棉花品级分类方法。使用主成分分析法对数据集进行预处理，从而降低特征向量的维度；使用大边界k近邻算法学习得到1个马氏距离度量矩阵，从而实现对棉花图像的分析、特征提取等操作，使用距离度量学习、机器学习的技术来模拟人类的视觉感知；训练k近邻分类器，从而实现棉花品级的自动分类。通过试验证明了本文提出的方法可以有效现实棉花品级分类。     

党参的商品分类及其混淆品的鉴别

由于党参商品产地分布广，来源多，既有家种又有野生，形成了复杂的商品品别，本文主要对其商品分类及其混浠品的鉴别做以阐述。     

应用分类判别函数对棉花品种资源进行数量分类

本文利用逐步判别分析法，在棉花品种资源聚类分析的基础上，对其进一步计算分析，从而得到各个类群的判别函数，建立分类判别函数，粗略地探讨了分类判别函数结合聚类分析在棉花杂交亲本组配中的应用价值，为棉花育种提供了科学依据。     

用自组织神经树识别茶叶

本文运用自组织神经树模型，根据茶叶色泽，研究了绿茶、红茶的分类识别，识别成功率达100％，结果表明，该方法性能良好，可望开辟茶叶分类识别研究的新途径。     

甘蔗的分类：I.Saccharum的近缘植物

对甘蔗育种有重要利用价值的除Ｓａｃｃｈａｒｕｍ属外，还有一些与之关系密切的近缘植物。它们构成了“Ｓａｃｃｈａｒｕｍ复合群”，包括：Ｍｉｓｃａｎｔｈｕｓ属，Ｅｒｉａｎｔｈｕｓ属的Ｒｉｐｉｄｉｕｍ部分，Ｓｃｌｅｒｏｓｔａｃｈｙａ属，Ｎａｒｅｎｇａ属和Ｓａｃｃｈａｒｕｍ属。本文评述了这些植物的分类，发布，特征特性及对甘蔗育种的意义。     

中国苎麻属植物野生种考察报告

１９８４—１９９４年对苎麻属植物主要分布区广西、云南等１０省（区）的部分山区进行苎麻属植物野生种考察，共收集到苎麻属１７种７变种１５７份材料，其中活体保存于本所搜集圃有１６种７变种１２３份。考察发现广西新记录种５种，云南新记录种１种，湖南新记录种２种；首次发现茎花苎麻与滇黔苎麻、茎花苎麻和水苎麻的中间类型材料。收集到一批种内新变型材料，从而充实了苎麻属植物的特征特性。对种群的生长习性、繁衍生殖特点及利用价值进行了初步分析和分类。     

商品茶的分类与茶多酚含量的比较

茶叶的分类多种多样，不同品种之间、同品种不同质量之间茶多酚的含量也各有差异，本文综述了茶叶的分类与茶多酚含量的比较。