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41.
杜松小孢子的发生和雄配子体的发育 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规石蜡制片技术,对杜松小孢子发生及雄配子体的发育过程进行观察.杜松的雄球花3月初开始分化.小孢子囊壁一般包括3层细胞:表皮、中层和绒毡层.造孢细胞在3月中旬形成,3月下旬形成小孢子母细胞,4月上旬开始减数分裂,4月中旬形成四分体,4月下旬小孢子从四分体释放出来.5月上旬开始散粉,成熟花粉粒为单核花粉粒.散粉后,胚珠内的花粉萌发出一短的花粉管后休眠,第2年4月份开始分裂形成管细胞、不育细胞和2个精子细胞.小孢子母细胞发育表现出不同步现象,部分小孢子母细胞在发育过程中退化,在小孢子囊内形成空腔.小孢子囊在小孢子叶基部远轴面和叶腋处都有发生,小孢子叶球为复合小孢子叶球. 相似文献
42.
通过对植物病虫害预警模型的相关原理和方法的研究,并结合粒子群算法对后向传播神经网络进行参数优选,构建了基于粒子群和神经网络混合算法的植物病虫害组合预警模型。模型参数:①PSO参数设定:准粒子群算法模型参数的设定主要是对惯性、收敛(约束)、"认知"、"社会"进行变化与调节。C_1是粒子跟踪自己历史最优值的权重系数,它表示粒子自身的认识,设置为2。C_2是粒子跟踪群体最优值的权重系数,它表示粒子对整个群体知识的认识,设置为2。ξ,η设置为[0,1]区间内均匀分布的随机数。r是对位置更新的时候,在速度前面加的1个系数,设置为1;②BP神经网络输入层节点的确定:预测模型输入层节点为7个,分别代表7个特征指标,即发病面积、稻瘟病发病率、雨量、雨日数、平均温度、平均湿度、光照;③隐含层节点及隐层数的确定:该研究采用3层BP网络,隐层数为1层。将1980~2000年云南省盈江稻瘟病历史数据作为学习样本输入到预警模型,进行训练。隐节点为7时误差最小(1.046);④输出层节点的确定:预测模型输出层节点为1个,即稻瘟病病情指数(Y)。稻瘟病发生程度分为5个等级:〈10,为等级1;10.1~20.0,为等级2;20.1~30.0,为等级3;30.1~50.0,为等级4;〉50.0,为等级5。预警模型:在构建预测模型时,包括2个过程,即学习过程和预测过程。在学习过程阶段主要在PSO算法对连接权和阈值优化的基础上,通过对样本数据的学习,找到其内在规律性,从而确定各节点间的连接权和阈值。由于选取影响植物病情发病的因子有7个,因此,第i年的输入层就为1个7维向量x_i,即输入层为7个神经元。隐含层确定为1层,输出层为第i+1年的植物病理病情指数,故为一维向量y_j,因此,输出层的神经元个数为1。预测过程则是根据学习过程已经确定下来的连接权值和阈值,把需预测样本输入训练好的BP网络,通过网络学习后,输出相应的预测值。如需预测第i年植物病情等级,就把第i-1年决定植物病理发生的相应因素输入到该网络模型。即输出就为第i年植物病情发生程度的预测值。测试结果表明预警模型的构建有效且可行,为构建有效的预警平台应用提供了可行的模型结构。 相似文献
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45.
为了研究猪肉在腐败过程中挥发性盐基氮和氨气挥发浓度的变化规律及二者之间的关系,试验选择35份市售新鲜猪背最长肌,在温度为30℃、湿度为85%的条件下存放,每隔6 h取出所需样品量,测定挥发性盐基氮含量,同时应用氨气传感器测定氨气挥发浓度电流值。结果表明:随着猪肉的腐败变质,挥发性盐基氮含量和氨气挥发浓度均逐渐增加,不同时间点所测定的氨气挥发浓度电流测定值和挥发性盐基氮值之间相关关系检验差异极显著(P0.01),二者间呈直线正相关(P0.01),相关系数为0.917。拟合的回归方程为y=13.597x-40.359(P0.01),决定系数为R2=0.841。说明利用氨气传感器可实现对肉品的快速客观评定。 相似文献
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樟子松小孢子的发生和雄配子体的形成过程 总被引:2,自引:0,他引:2
樟子松小孢子母细胞经过一系列变化发育成含有雄配子——精子的雄配子体是比较复杂的过程。在哈尔滨地区小孢子母细胞每年于5月6日左右形成,然后进行减数分裂并形成小孢子。每个小孢子陆续分裂出第一原叶细胞、第二原叶细胞、管细胞扣生殖细胞。发育成熟的花粉粒于5月22-6月2日进入传粉期。花粉管经过萌发,管核进入花粉管。次年5月~6月15日,精原细胞进入花粉管并分裂成两个精子,6月15-18日前后进行受精作用。 相似文献
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