茶树病虫害远程诊断系统的构建

为了快速、便捷地诊断茶树病虫害,减少病虫害造成的损失,根据茶树病虫害诊断与防治规律,将网络开发技术与农业信息相结合,基于JSP和Android技术,构建基于Web的茶树病虫害远程诊断系统,并介绍了系统框架、系统流程及各功能模块的实现.通过该系统用户可以进行茶树病虫害实时求助、快速诊断和信息检索,为茶树病虫害诊断提供一种便捷有效的途径.     

基于Android的茶树病虫害信息采集系统

为了快速、方便地进行茶树病虫害信息的采集与实时求助,减少病虫害造成的损失,该文基于An？droid平台的茶树病虫害信息采集系统,详细介绍了该系统的总体框架、主要功能及关键实现技术。重点围绕虫害信息浏览、虫害信息采集2个方面,分别就其中的一些关键技术点（经度纬度获取及分布图生成、照相功能、文件上传功能等）进行阐述,以期实现茶树病虫害实时求助、快速诊断和信息检索。     

5个中间砧对‘黄金梨’生长、结果及叶片矿质元素积累的影响

2011—2014年研究了5个中间砧对‘黄金梨’(Pyrus pyrifolia Nakai)的新梢生长量、单株产量、单果质量以及叶片中矿质元素积累的影响。试验所用的中间砧分别为‘K11’(P.communis×P.pyrifolia)、‘中矮1号’(P.ussuriensis Maxim×P.communis)、‘OHF51’(P.communis L.)、‘OHF97’(P.communis L.)和‘FBA’(P.communis L.),基砧为豆梨(P.calleryana Decne),接穗为‘黄金梨’。从嫁接复合体主干生长一致性看,以‘K11’和‘中矮1号’与基砧和接穗的亲和性较好。嫁接后第1年开花,以‘OHF51’为中间砧的‘黄金梨’花量最多,但2年后的产量和单果质量以‘OHF97’和‘中矮1号’作中间砧的较高。不同中间砧上的接穗新梢生长动态虽然相似,但是嫁接在‘K11’中间砧上的新梢生长量明显高于其他4个中间砧。生长期,嫁接在‘K11’上的接穗叶片氮、磷、钙、镁含量高于其他中间砧,‘OHF51’上锰含量最高,‘OHF97’上锌含量略高。生长后期,‘中矮1号’上的叶片氮、磷含量略高。综合分析认为,‘中矮1号’为中间砧的嫁接组合优于其他4个砧穗组合。     

梨不同嫁接组合嫁接愈合过程中生理动态变化研究

以亲和性不同的2种嫁接组合‘鸭梨/豆梨’、‘OHF51/豆梨’为试材,研究了嫁接口部位在嫁接愈合过程中其多酚氧化酶(PPO)活性、苯丙氨酸解氨酶(PAL)活性、酚类物质含量、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、木质素含量等指标的变化情况,以期探究梨嫁接亲和的机理.结果表明:2个嫁接组合的PPO、PAL活性变化趋势基本一致,嫁接亲和性较好的‘鸭梨/豆梨,组合的PPO和PAL活性最高峰值均高于亲和性较差的‘OHF51/豆梨’组合；2个组合的多酚含量相近,且变化趋势基本相同,在愈合过程中总体呈下降趋势；‘鸭梨/豆梨’组合的可溶性糖含量在愈合过程前期高于‘OHF51/豆梨’组合,但后期下降较快；2个组合的可溶性蛋白含量的变化趋势基本一致,总体呈现先升高后降低的过程,嫁接愈合后期基本恢复到初始水平；‘鸭梨/豆梨,组合木质素含量在嫁接愈合初期是逐渐升高的,后期下降后上升.而‘OHF51/豆梨’嫁接组合在嫁接前期木质素含量一直呈下降趋势,后期木质素含量逐渐升高.     

中香梨的离体培养研究

[目的]对中香梨的离体培养进行研究。[方法]以中香梨茎尖和嫩叶为外植体,筛选适合中香梨茎尖培养及叶片愈伤组织诱导的最佳培养基。[结果]中香梨茎尖培养的最佳培养基为MS+1.5 mg/L 6-BA+0.15 mg/L NAA+30 g/L蔗糖+6 g/L琼脂;叶片的最佳愈伤组织诱导培养基为MS+1.0 mg/L 6-BA+1.0 mg/L IBA+40 g/L蔗糖+6 g/L琼脂。[结论]通过茎尖培养可很快获得中香梨植株,但从愈伤组织诱导植株较为困难。     

低温胁迫下不同防冻剂对梨幼果膜质过氧化的影响

为了解决由于梨花期前后经常发生的霜冻给果农带来的意外经济损失,以黄金梨子房膨大期幼果为试材,研究了3种防冻剂处理对低温胁迫（温度-2.9℃,时间0 h、1 h、2 h、3 h、4 h）下幼果的相对电导率、MDA含量、POD和SOD活性的影响。结果表明：经1~4 h的低温处理后,3种防冻剂处理的相对电导率和MDA含量均低于对照;而各处理的POD和SOD活性均明显的高于对照。说明各防冻剂处理对减轻幼果在低温胁迫时的膜质过氧化均有一定的效果,其中以‘天达2116’和‘必博PBO’处理的综合效果较好。     

玉米品种识别多算法模型比较研究

为了比较玉米品种图像识别中各种神经网络识别模型的性能,搭建了一套基于统计特征提取和模式识别分类算法的玉米品种识别系统。采用扫描仪获得了11个玉米品种每个品种50粒子粒图像,基于图像的统计特征,分别研究了7种人工神经网络(ANN)模型(BP、rbf、grnn、pnn、compet、sofm、ELM)的识别性能,进一步考察了极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)模式分类过程性能。结果表明,在同样的情况下SVM模型较ANN模型的特征识别率高,另外神经网络模型grnn和ELM识别效果较好,其他识别模型性能较差。对11个玉米品种种子的最高检出率为91.73%,另外,所采用的特征降维方法、特征维数、初始权值的随机性选择等因素都会影响模型的识别效果。这对玉米种子纯度和品种真实性检验中人工神经网络模型的构建具有指导意义。     

小花生托起正阳扶贫大产业

正正阳县位于河南省东南部,淮河北岸,总面积1903 km~2,其中耕地面积15.33万hm~2,总人口82万人,农业人口68万人,人均耕地超过0.2hm~2。近年来,正阳县委、县政府立足当地资源优势,确定花生主导产业,壮大发展规模,叫响花生品牌,实现一、二、三产业融合,不断延伸产业链条,使小小花生成为正阳脱贫的一大支柱产业,面积发展壮大到10万hm~2,品牌价值21.56亿     

基于Android平台的实验室预约系统的设计与实现

随着Android手机和苹果手机的普及应用,移动互联方面有了广阔的发展。本系统针对Android手机用户基数大的特点,设计了将Android端通过WebService交互于Web端的实验室预约系统。师生在Android端可以查看实验室的预约情况并且进行预约,用户无论使用Android端还是Web端都可以快速的完成预约,让更多的人能在实验室的世界里创造惊喜。提高实验室的利用率,真正惠及师生是本设计的宗旨。     

基于支持向量机的花生荚果品种识别模型优化研究

为实现通过自动化手段进行花生品种真伪的鉴定,通过扫描仪采集了花生荚果侧面的图像,花生共20个品种,每个品种50个花生荚果,对采集的每幅图像提取形态、颜色、纹理方面的50个特征,首先通过主分量分析(PCA)对这些特征进行组合优化,然后采用RBF核函数搭建了支持向量机模型,最后通过网格搜索法、基因算法和粒子群方法优化支持向量机模型的惩罚参数c与gamma参数。优化结果表明,在主成分累积贡献率为95%时,PCA是10个主分量,3种参数优化方案中20个品种的5折交叉验证识别率分别为78.6%、77.6%、78.0%,识别效果相当,花生品种真伪的二分类识别率最高达到95%。优化后该模型对品种真伪的识别已经基本可以推广到实际生产中使用。