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1.
2.
小麦收获前种子发芽敏感性配合力的研究 总被引:10,自引:2,他引:10
选用5个收获前穗发芽敏感性不同的白皮小麦亲本品种,进行双列杂交,研究了发芽敏感性的配合力。结果表明:小麦收获前种子发芽敏感性同时受加性和非加性基因效应影响,而加性基因效应起主导作用;亲本品种发芽敏感性的一般配合力存在极显著差异,杂交组合的特殊配合力和反交效应方差则有时显著,有时不显著;白皮小麦杂交当代种子,以 相似文献
3.
利用非线性映射对黄淮冬麦区,北部冬麦区、北部春麦区及西北春麦区,80年代大面积推广的41个小麦品种株高构成指数的地理差异进行了研究,结果表明,这些主要推广品种绝大多数为中产或中高产类型,麦区间小麦品种株高构成指数未见明显差异。 相似文献
4.
本文通过对淮北地区不同年份种植的十二个品种的观测和统计分析,结果表明:三十年来,淮北地区小麦品种类型演变的趋势是植株高度逐渐矮化,冬性强度不断减弱,使幼穗分化的持续期加长。分化程度增强成为高产品种通过多花多实而提高个体生产力的主要生理基础。随着品种产量水平的提高,群体的光合面积呈线性增长,但净同化率并未提高。遗传型间的追溯连系通径分析表明,主要由於库源比值增大,提高了小麦灌浆期间的干物质同化积累率,从而提高了收获指数,成为产量潜力提高的重要因素,这是品种群体生产力提高的生理基础。本文还对进一步培育该区更高产新品种的途径进行了探讨。 相似文献
5.
6.
7.
基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
随着图像信息处理技术的发展,大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程,在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展,基于卷积神经网络的遥感图像分类方法开始占据主导地位。为减少算法流程中的复杂处理与提高分类的精度,笔者提出一种基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类框架,该框架采用卷积神经网络框架ResNet101作为整个框架的主干网络。在ResNet101网络4个阶段的卷积模块之间嵌入卷积注意力模块,使得模型关注于最具有类别区分度的区域,从而得到更好的分类结果。在模型训练阶段,采用开源的深度学习开源框架Pytorch对训练数据进行在线增广处理,对训练数据进行随机角度旋转,防止训练过程中发生过拟合现象。本研究基于PatternNet与NWPU-RESISC45两个公开数据集,并仅划分少量数据用于模型训练。结果表明:相比已有的方法,本研究提出的框架能够在GPU加速的环境中,以更高的精度分类遥感图像,满足了实时处理的需求,且支持端到端对遥感图像进行分类,不需要复杂的处理流程。 相似文献
8.
基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
深度学习是一种有效的特征学习方法,具有很强的自主学习能力。研究了基于深度学习特征与非线性支持向量机(NSVM)分类算法相结合的板材表面缺陷识别方法。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特性,使用旋转剪切的方法对采集到的原始板材表面缺陷图像进行数据扩增;其次,使用扩增后的板材表面缺陷图像数据集对笔者提出的深度卷积神经网络(CNN)模型进行训练,并使用训练好的网络提取不同种类缺陷图像的深度特征;然后,为了消除深度特征中的冗余数据,并增强数据的表达能力,运用基于1范数的非贪婪主成分分析(Non-greedy PCA-L1)算法对板材的深层语义特征进行特征降维和特征增强;最后,运用增强后的深度特征训练NSVM模型,并使用训练好的NSVM模型对原始板材表面缺陷图像的测试集进行分类。实验结果表明,笔者提出的识别方法具有较好的鲁棒性和实用性,可取得目前较好的分类效果,针对结疤、压痕和无损3种板材表面缺陷识别率可达99%以上。 相似文献
9.
10.
本文利用主成分排序和模糊聚类分析方法对黄淮冬麦区、北部冬麦区、北部春麦区及西北春麦区的41个高产小麦品种的株型的生态分布进行了研究。结果表明,北方麦区现代高产小麦品种的株型与各自的生态条件相适应;按小麦株型结构,把北方麦区小麦品种划分为平原型和高原型,讨论了不同类型的育种改良方向。 相似文献