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以大豆质核互作雄性不育系NJCMS1A及其保持系NJCMS1B的花芽为试验材料,利用试剂盒法和紫外分光光度计测定分析了糖分含量(可溶性糖和淀粉)和总ATPase、蔗糖磷酸合成酶(SPS)、磷酸烯醇式丙酮酸羧激酶(PEPCK)、抗坏血酸氧化酶(AO)、过氧化氢酶(CAT)、超氧化物歧化酶(SOD)以及过氧化物酶(POD)等酶活性的变化情况。结果表明:相较于保持系NJCMS1B,总ATPase、PEPCK、AO和CAT活性在不育系NJCMS1A中显著下降;糖分含量、SPS和SOD活性在不育系NJCMS1A中下降水平不显著;POD活性在不育系NJCMS1A中显著上升。根据结果分析推测,与能量代谢或胁迫响应等相关的物质或酶活性在不育系NJCMS1A中的亏损现象可能是NJCMS1A花粉败育的主要原因。 相似文献
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《杂交水稻》2017,(6):5-11
华1201S是以广占63-4S为受体亲本、以携带Pi2基因的抗稻瘟病株系VE6219为供体亲本,通过1次杂交、3次回交、多次自交,每个世代用分子标记对目标基因Pi2进行跟踪检测,同时通过表型选择和抗性鉴定培育而成的中籼型水稻光温敏核不育系。2013和2014年在湖北恩施州两河村稻瘟病重发区自然鉴定,华1201S的稻瘟病综合抗性指数1.3~2.3级,穗颈瘟损失率均为1级,2 a表现均为抗稻瘟病。2015年在广东省农科院苗期抗谱鉴定,人工接种33个稻瘟病菌株,华1201S的抗性频率96.97%,而广占63-4S的抗性频率仅为12.12%。华1201S育性转换临界温度23℃,在武汉稳定不育期64 d,海南冬繁自然结实率70%以上。2015年8月通过湖北省农作物品种审定委员会鉴定。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500~4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。 相似文献
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作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
67.
霉变玉米粒对食品业、畜牧业和工业加工都有影响,因此快速识别霉变玉米粒具有重要应用意义。通过试验发现,正常玉米粒与霉变玉米粒在R通道上的像素值界限分明,G通道次之,而在B通道上两者的像素值大致相同,据此提出一种基于R通道来检测霉变玉米粒的方法。该方法利用正常/霉变玉米粒R通道上像素值的特征,对测试集中的玉米粒进行数理统计分析,获得正常/霉变玉米粒R通道像素值的取值区间。通过玉米粒图像处理得到总像素点数和霉变像素点数,并定义霉变像素点数与总像素点数之比为占比,通过非参数估测方法获取正常/霉变玉米粒占比交点作为判断玉米粒是否霉变的阈值。本文还探讨霉变玉米粒的霉变程度,即将霉变像素值的区间划分为三个子区间,分别得到重度、中度和轻度霉变像素点的数量,并分别依据占比将霉变玉米粒划分为重度、中度和轻度霉变。试验结果表明,所提出的方法对玉米粒是否属于正常还是霉变,检测的正确率都达到99%;对同一批霉变玉米粒进行不同位置重复试验,也能较稳定地识别出霉变玉米粒的霉变程度。 相似文献
68.
针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。 相似文献
69.
70.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献