SSR分子标记技术及其在玉米种子鉴定上的应用

近年来,分子标记的研究与利用得到了迅速的发展,对不同分子标记技术的选用,主要取决于应用目的和研究对象,理想的分子标记应既简单又可靠.     

棉花分子育种研究进展

本文主要综述了我国近２０年来棉花分子育种在理论基础、技术方法、育种机理以及新品种培育等方面研究取得的成就及新进展，并讨论了棉花分子育种的发展方向     

山羊卵泡卵母细胞的采集及体外成熟效果研究

为了获取高质量的卵泡卵母细胞，提高山羊体外胚胎生产的效率，采用切剖法与抽吸法采集卵泡卵母细胞，并对获得的可用卵母细胞进行了体外成熟培养。结果表明，切剖法能够获得较多的可用卵母细胞，可以明显增加用于体外成熟的卵母细胞数；卵母细胞的体外成熟率与卵泡直径密切相关，大卵泡与中卵泡的卵母细胞成熟率明显高于(P<0.05)小卵泡；山羊卵泡卵母细胞的体外成熟培养液中FCS的添加比例以10% ~ 15%为益。在一定范围内，提高FCS的浓度，并不能提高卵母细胞的成熟率。     

棉花不同品种叶片和纤维中蔗糖磷酸合成酶活性变化 及其与糖含量的关系

利用山农棕02、丰抗6号、中棉45 3个品种在大田栽培的条件下，研究了叶片和纤维中蔗糖磷酸合成酶活性的变化及与糖含量的关系。结果表明，在3个品种的叶片和纤维中，蔗糖磷酸合成酶活性均出现双峰，在开花当天最高，花后18d次之，整体呈下降趋势；与此同时可溶性总糖和蔗糖的含量变化以及光合速率的变化也成相似的变化。3个品种中，丰抗6号蔗糖磷酸合成酶活性和含糖量最高，中棉45次之，山农棕02最低。3个品种的相应观测指标之间均呈极显著差异。     

城乡水务BOT项目风险分析t

近年来，我国不断开放城乡水务的建设项目，积极鼓励有能力的民营、外资企业加入到水务基础设施建设中去。BOT模式是一种国际上比较成熟的项目承包管理模式，但在我国相对落后的建设中还存在着较多的风险因素。将城乡BOT水务项目的风险进行分类，并运用层次分析法建立数学模型，计算出各因素的权重排序，再从风险规避的角度出发，选择优秀的BOT建设方案和承建单位。从举出的算例可以看出，对于这三家实力接近的投标单位来说，投资方选择抗风险能力最强的作为中标企业，这个过程是全局性、综合性的择优过程。层次分析法最终给出的数量权重清楚的表达出这三家单位针对此水务项目抗风险能力大小的排名，给决策者提供了直观地、科学的依据。     

基于粒子群优化算法与混合罚函数

粒子群算法(PSO)具有简单易实现，可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解，结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件，使粒子群算法的寻优速度加快，迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明，该算法在优迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果。     

四川农机化发展的思路及其对策建议

为了进一步贯彻落实《四川省人民政府关于加快发展农业机械化的决定》，确保我省农业机械化发展“十五”计划和２０１５年规划提出的各项目标任务的完成，为有关部门解决目前农业机械化发展中存在的困难和面临的问题、制定农业机械化发展的政策提供依据，笔者特撰写此文。一、四川农业机械化发展简况四川农业机械化事业经过４０多年的发展，农机化的作用得到了全面的展示，农机化管理步入法制化轨道，农机化投入机制逐步形成，农机化服务模式初步建立，农机化水平大幅度提高。尽管如此，农机化的发展与农业结构调整和农民需求之间的矛盾还很…     

基于LS-SVM的小水电站年发电量智

针对小水电站年发电量序列的特点，将最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LS-SVM）回归模型引入年发电量预测领域，并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络（artificial neural networks, ANN）的智能预测方法比较，该模型优点是明显的：①将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程；②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点，确定了预测的稳定性。最后，一个实际的预测例子表明：该模型实现容易、预测准确，适用于小水电站预测。     

灰色动态模型群法在河流水质预测中的应用初探

在对原始数据序列对数变换的基础上，依据灰色系统理论，构造了由6个GM（1，1）模型组成的灰色动态模型群，并用于淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势预测。研究表明，灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测水质变化趋势；相对单个GM（1，1）模型，灰色动态模型群法能有效改善随机波动数据序列的拟合效果，提高预测精度。     

改进粒子群优化（MPSO）算法在动

基于在水资源不充足的情况下，对都江堰灌区六大渠干水资源的合理分配，使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型，并将粒子群优化算法（PSO）及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO（MPSO）算法与遗传算法进行仿真对比，结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果，提高了水资源的利用率。