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1.
用AMMI模型分析作物区域试验中的地点鉴别力   总被引:33,自引:0,他引:33  
为了比较不同试验点在区域试验中鉴别力的大小,利用AMMI模型中地点的得分向量长度衡量地点鉴别力,并与传统的联合线性回归模型中的斜率进行了比较。以1995~96和1997~2000年度黄淮南片春水组小麦区域试验4年的产量数据为例进行了地点鉴别力分析。结果表明, AMMI模型比联合线性回归模型能更好地解释基因型与环境互作效应;多  相似文献   
2.
基于图像识别的小麦品种分类研究   总被引:17,自引:2,他引:17  
 基于数字图像分析,利用小麦籽粒的20个形态特征和12个颜色特征对来自中国4个地点7个春小麦品种共28个样本进行分类和识别。对于不同品种和地区的样本,分别利用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立各地区和品种的贝叶斯分类器模型。结果表明,对各地区品种识别的正确回判率和测试集的正确识别率均达到100%。将各样本按品种合并,再对合并后的样本进行品种识别,除了新克旱 9号的回判率为98.3%外,其它品种的回判率均为100%。测试集中,龙麦26和青春566正确识别率分别为97.5%和95.0%,其它品种均为100%。品种来源地识别也能达到较高的水平,甘肃、宁夏、新疆和黑龙江的正确识别率分别为88.6%、92.9%、72.9%和95.7%。说明利用籽粒图像对小麦品种进行识别高效可行。  相似文献   
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