应用灰色系统理论综合评估乌龙茶品种

本研究应用灰色系统理论中关联度分析法，对乌龙茶品种比较试验的16个参试品种（系）的产量。品质、抗逆性、开采期、繁殖力。制优率等经济性状，以及价格因素进行技术与经济的综合评估。结果表明，参试的13个乌龙茶新品种（系）与3个对照种中，综合性状表现优异的是紫观音。金观音、黄观音，其次是悦香、黄、春桃香，再次是毛蟹、铁观音、新选102、新选104。新选品种（系）紫观音表现为优质、高产、抗逆性强、中生、制优率高，金观音、黄观音为优质、高产、抗逆性强，早生、制优率高，悦茗香为优质。羊产、抗逆性强、中生、制优率比铁观音高，春桃香为优质、丰产、抗逆性强、晚生、制优率高。依据各品种（系）的灰色关联度排序所进行的综合评估，和新品种选育研究的实际结果基本一致。上述5个新品种（系）适宜在乌龙茶区推广应用。采用灰色关联度分析法可以比较全面、客观地评价茶树品种的推广应用价值，行之有效，并能提高选种的准确性与可靠性。     

模糊综合评判和灰色关联度分析对马铃薯早熟品种综合评估

采用模糊综含评判和灰色关联度分析法分别对马铃薯早熟参试品种进行了多个性状综合评判。结果表明 ,在产量、品质、成熟期、抗病性四者兼顾的情况下 ,两种综合评估方法的评判结果基本相同 ,而且与品种实际表现相吻合 ,只是模糊综合评判方法更简便易行     

应用灰色系统理论综合评估水稻新品系

应用灰色系统理论中的关联度分析方法，对我课题组2002年水稻新品系比较试验的结果进行综合评估，结果与品系实际表现基本一致。证明由于各性状对品系的重要性不同，在给出不同的权重系数时，运用灰色关联分析对水稻新品系进行多性状综合评估比单纯依靠产量结果对参试品系进行评估更具科学性。品6加权关联度最大，明年可参加省区试。     

灰色系统理论在玉米新品种综合评估中的应用

本文应用灰色系统理论关联度分析法综合评估东北地区早熟组玉米新品种联合区域试验参试的9个品种.该方法可避免局限于以前的对产量的方差分析或稳定性分析.以前分析方法主要以产量性状为品种评审分析基础.决定品种优劣除产量性状外,还有其它性状,如早熟性、抗病性、抗倒性、稳产性、品质和经济产量等.因此,评估玉米新品种应客观综合诸因素.采用灰色系统理论分析法,可避免对品种评估造成偏差.     

用关联分析法评价棉花区试品种

为了全衡棉花区试品种的性状优劣，本文选择能代表丰产性、适应性、早熟性、抗病性、纤维品质及植株生育性状的１５个性状指标，运用关联分析法进行定量分析，对参试品种作出较全面准确客观的综合评价。     

灰色多维综合隶属度评估方法在大豆区试中的应用

用灰色多维综合隶属度评估方法对2003年河南省大豆区域试验（安阳点）的13个品种（系）7个性状进行综合评估,结果表明：郑98005表现优良,驻豆5号、郑97196、濮129、周9521-3-4表现较好,开豆4号表现较差,其余品种表现一般。该方法能客观、全面地分析评估品种的综合表现。     

灰色关联度多维综合评估在玉米杂交种评价中的应用

采用灰色系统理论中的品种灰色关联度多维综合评估分析法,对16个参试杂交种进行了13个主要性状指标的综合分析和评价,排出了各参试品种的优劣,为鉴定和选育玉米新品种提供了依据和方法.     

甘蔗品种灰色模糊多维综合评估分析

采用方差分析,灰色模糊多维综合评估分析,选用2个主要经济性状与9个主要的工、农艺性状,对14个全国第二轮区域试验的甘蔗品种进行综合评价,结果表明：云蔗89/7、粤糖89/240、福农91/23,云蔗91/16、闽糖92/649、福农91/21、桂糖91/116、桂糖90/958个品种综合性状优良,可以考虑给予进一步繁殖,示范,推广;闽糖90/55、粤C29、粤农89/525、川糖91/91、川糖79/155个品种需要进一步试验观察,或者考虑作为亲本材料保存利用。     

国外引进甘蔗品种综合分析

采用灰色多维综合隶属度评估分析和方差分析两种方法,对10个国外引进品种进行综合分析。结果表明:Q141、Q170、SP80-1842、RB76-5418和CP85-1308五个品种生势强,丰产性能较好,综合性状好,可考虑进一步对其进行区域性试验、繁殖、示范、推广;RK88-188、67N3184、Laica82-1729、Mex73-206和FR94-444五个品种性状表现有缺陷,需进一步试验观察或作为亲本材料保存利用。     

小麦品种区域试验四种分析方法的比较研究

为探求更加方便、快捷、有效的小麦品种区域试验分析方法,以2008-2009年度河南省小麦品种区域试验结果为资料,对作物品种区域试验中方差分析、模糊综合评判方法、灰色多维综合评估方法和同异联系势分析方法进行了比较研究。结果表明,四种分析方法各有千秋,方差分析理论与方法较为成熟,但只能分析单一性状,综合功能差;其余三种分析方法则综合功能强,对品种评价更加客观、全面。其中,灰色多维综合评估方法和同异分析方法区分度较好,更利于辨别品种优劣,尤其是同异分析方法计算简单,方便快捷,提供的试验信息更多,能够对多个性状进行综合差异显著性检验,是开展育种工作的良好工具和手段。     

灰色多维综合隶属度评估方法在苦荞区试中的应用

用灰色多维综合隶属度评估方法对2008年全国苦荞区域试验（太原点）的14个品种（系）7个性状进行综合评估,结果表明：晋苦荞2号表现优良;西农9940、迪庆苦荞、威苦02．286表现较好;昭苦2号、凉苦．3、西苦6—14表现较差;其余品种表现一般。该方法能客观、全面地分析评估品种的优劣。     

同异联系势分析法在玉米杂交种综合评价中的应用

根据玉米品比试验6个点的数据,对参试的14个玉米杂交种的13个主要性状进行同异联系势分析。结果表明,参试杂交种LZ11、LZ2、LZ4、LZ7和LZ8与理想品种的联系度在0.757 2～0.889 7之间,综合表现优良,可考虑参加玉米区域试验预试;其余品种表现良好或一般,需进一步试验观察。同异联系势分析法可以用于综合评价玉米杂交种的丰产性和稳产性,能够比较全面准确地判断玉米杂交种的优劣。     

应用DTOPSIS法对棉花新品种综合评估初探

应用DTOPSIS法,对1999年河南省麦套春棉抗病品种区域试验中各参试品种(系)进行了多性状的综合评估,结果表明该方法比单用产量进行分析更为合理,且原理易懂,计算简便,易于计算机操作.并进一步探讨了DTOPSIS法在遗传育种中的应用.     

19个国外引进甘蔗品种的灰色关联度分析

采用灰色关联度多维综合评估分析法,对19个法国引进甘蔗品种/材料进行主要工、农艺性状的综合评价。分析结果表明:RB84-5257(r=0.7758)综合性状最好,Vmc86-550(r=0.7560)、RB85-5156(r=0.7320)次之,分别排在1至3位,可以考虑对以上3个材料进行重点繁殖及进入下一步升级试验,其余材料在下一年观察的基础上进行必要的优选和淘汰。     

灰色关联度对腰果新品种的综合评估

对选育的11个腰果(Annacardium occidentale L.)品种从产量、品质、花期和果实形态等16个性状应用灰色关联度分析法进行综合评估。结果表明:GA-63和FL-30的关联度大,与参考品种最接近,综合性状表现优,具有产量高、品质优、雌花比例高、着果率和成果率高等特点:同时,FL-30还具有坚果大、果仁大的特点;GA-63也具有出仁率高、早熟等特点。GA-51的关联度小,综合性状表现最差,其余各参试品种综合性状经加权后,由好到差的排序为CP-63—36、HL-2—21、HL-2—13、CP-6.15、B-1、HL-7—23、CP.5-11、HL-6-3。结果分析指出,灰色关联度综合评估排序结果是符合各品种的客观实际的。      

三亚市冬种豇豆品种比较试验

为筛选出适合三亚市冬季栽培的豇豆品种,对 52个豇豆品种进行品种比较试验。 通过比较参试品种的生育期、农艺性状、产量、耐阴雨天气、病虫害发生情况等特性,从中筛选出综合性状表现好的品种。试验结果表明：‘英雄豪杰’、‘正邦候鸟’、‘NFCZY’、‘南豇1号’、‘优胜706’5个品种综合性状好、产量高、抗病性强,可在三亚市推广种植。     

花生品种丰产性,早熟性,耐旱性评价

考察了３８个花生品种的丰产性,早熟性和田间耐旱性,采用接近程度分析对参试品种作了综合评价,评选出与目标品种的综合接近度在９０％以上的品种７个,单一性状表现优良的高产品种４个,特早熟品种３个,强耐旱品种５个。     

应用灰色系统理论综合评估水稻新品系

应用灰色系统理论中的关联度分析方法,对我课题组2002年水稻新品系比较试验的结果进行综合评估,结果与品系实际表现基本一致。证明由于各性状对品系的重要性不同,在给出不同的权重系数时,运用灰色关联分析对水稻新品系进行多性状综合评估比单纯依靠产量结果对参试品系进行评估更具科学性。品6加权关联度最大,明年可参加省区试。     

多因素综合评判玉米品种

根据区域试验结果,运用多因素综合评判法对12个玉米品种进行评价.结果表明,9881综合性状最好,其次是9511,Cx743综合性状最差,并且该方法适用于玉米品种的综合评估,计算简便易行,结果客观、全面,更接近品种的实际表现。     

灰色关联度分析在甘薯品种综合评价上的应用

应用灰色关联度分析法综合评价江苏省甘薯新品系联合鉴定的7个材料的10个性状。结果表明：该方法可行，其评价结果与品种表现相吻合，对参试品种（系）能作出较全面、准确、客观的综合评价。其中“徐2－2”品种关联度最高，是一个高干高产品系，破格提升参加省区域试验，从而提高甘薯品种的选择效率，缩短品种育成年限。同时对分辨系数的取值进行了初步探讨，分辨系数的具体取值还需在今后的育种实践中不断探索。