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针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vector regression, SVR)与反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型,并利用遗传算法(genetic algorithm, GA)对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示:GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数(coefficient of determination,r2)与均方误差(mean square error,MSE)分别为0.980和0.001,且运行时间最短(运行时长=0.128 s)。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。 相似文献
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甜瓜结实花初花节位QTL分析 总被引:2,自引:1,他引:2
以WI998为母本(纯雌株、厚皮网纹甜瓜品系),TopMark为父本(雄全同株纯合品系),配置杂交组合,利用单粒传得到171个株系的重组自交系(F2S4)群体构建甜瓜SSR分子标记遗传连锁图谱。该连锁图谱包含19个连锁群,覆盖基因组长度为1 414.2 cM,标记间平均距离为10.2 cM。对结实花初花节位开展QTL分析,共检测到9个QTL,分别分布在第1、9、10、11连锁群上,各QTL的LOD值在2.89 ~ 9.42之间,4个QTL贡献率超过10%。位于第9连锁群的QTL Fp9.4贡献率最大,为18.57%(2010秋季LOD = 9.17);位于第9连锁群的Fp9.3(2010春季8.64%,LOD = 6.44;2010秋季17.99%,LOD = 9.42),位于第10连锁群的Fp10.1(2010春季3.59%,LOD = 2.89;2010秋季6.20%,LOD = 3.43)在两季的位置都很稳定。获得与结实花初花节位紧密连锁(< 10 cM)的8个特异标记(SSR01737、MU141991、TJ105、GCM206、SSR04910、MU173563、NR52、MU146331),为进一步开展QTL精细定位提供参考。 相似文献
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蛴螬是浑江市旱田作物苗期的主要地下害虫之一。该市发生为害的优势种是黄褐丽金龟和蒙古丽金龟。其次是灰粉鳃金龟,虽然褐条丽金龟数量较大,但为害次之。生产上可结合春播用闷种和毒土法来防治,当前用药除已推广的辛硫磷外,合成菊酯类,杀虫灵和久效磷等效果也较好。用药量闷种为药剂有效成分占种子量的0.1—0.2%,毒土为每亩用药0.1kg为宜。 相似文献
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果树定干后套塑料袋,具有增温保湿、增加枝条生长量、减少病虫为害等优点。方法简便易行。 视果树定干高度,选取聚乙烯普通农用塑料薄膜,裁成长80~90厘米、宽12~16厘米的长方形料物,然后沿长边缝合成 相似文献
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