叶用型沙棘育种研究--“蒙×中”沙棘F1代雄株变异特性与选优标准的研究

通过对蒙古沙棘亚种优良品种与中国沙棘亚种优良类型F1代雄株的变异特性分析,建立了选择优 良单株的标准,为叶用型沙棘选择育种提供了科学依据。     

多目标系统模糊决策法在导流标准

施工导流工程是施工组织设计中关键环节，而施工导流标准的选择是施工导流工程的核心，选择合适的施工导流标准可使水电工程施工达到安全可靠和经济可行相统一的目的。利用多目标系统模糊决策法进行导流标准的比选，综合考虑工程的导流投资、经济损失、施工强度等决策指标，建立导流标准的多目标系统模糊决策模型，计算各指标的相对隶属度，根据隶属度最大为最优的原则，选择最优的导流标准方案。实例分析说明，导流标准的多目标系统模糊决策分析模型是可靠的、合适的。     

农业机械系统配备量优化研究

农业机械系统选型配套是研究机械化的重要基础性工作,同时也是确保优质和高效完成各项作业的重要条件。为此,对目前农业机械配备方法进行了研究与分析,提出采用流水作业下的农业机械线性规划配备模型来进行配备量研究,对农业机械化取得良好经济效益有很好的推进作用。     

热带睡莲新品种‘蓝紫妃’的选育

热带睡莲新品种‘蓝紫妃’(Nymphaea‘Lan Zi Fei’)是由睡莲品种‘保罗蓝’(N.‘Paul Stetson’)籽播实生苗选育。植株大型,重瓣,花型放射状,花瓣蓝白复色,花径18~22 cm,花瓣23~27枚,花梗直立,挺水高度17~24 cm,萼片4片,开花多且硕大,具芳香。叶面绿色并分布不规则暗紫色斑块,叶卵圆形,叶缘具不规则锯齿,平均叶面积为36 cm×33 cm;白天开花型,单花花期3~4 d;南宁地区盛花期5—11月下旬,喜全光照,在南宁地区可露天越冬。     

水牛脾切除术的研究

近3年来成功地作了20例水牛的脾切除术,没有1例因手术而招致死亡。成功地探索出适合于水牛脾切除术的麻醉方法、切口部位和大小、手术操作方法。     

农抗SH—62产生菌原生质体再生菌株的筛选和再生菌株R-4发酵规律的初步研究

本文报道了农抗SH—62产生菌原生质体再生菌株的筛选和再生菌株R—4的发酵规律。试验表明,通过摇瓶的初筛和复筛,从活性比出发菌株要强的202株再生菌株中,找出R—4、R—66和R—72三株活性最强而又稳定的再生菌株。在再生菌株R—4的发酵试验中,选出了该菌株的最佳发酵培养基为1号培养基,并证明这个菌株对溶氧量并不敏感,在偏碱条件下有利于生长和产素,发酵周期为72小时等最适发酵条件。     

白菜型油菜异源细胞质雄性不育的选育研究

利用甘蓝型油菜波里马细胞质雄性不育系，与白菜型油菜优良自交系进行种间杂交，轮回杂交，回交及多代选育，育成了白菜型油菜异源细胞质雄性不育系１８００Ａ，２８１８－２等。经观察，育性基本稳定。通过两年的测交，已找到了７个不同来源的恢复源，初步实现了细胞质雄性不育的三系配套。     

几个沙棘品种抗逆性试验研究

根据寒温带半干旱地区的自然条件,选择耐盐碱性、耐寒性、耐水湿三项指标在温室盆钵内对HF-14、HF-4两个沙棘优良无性系及对照品种(楚伊)进行人工模拟抗逆性测定。其结果为:3个无性系对盐碱的耐受性均较强并无明显差别,可在中度以下盐碱地上栽培;3个无性系具有一定的耐旱能力,但在长期持续干旱条件下,生长量明显下降,生长势衰弱,增加感病机会,应给予灌溉,3个无性系的耐旱次序为HF-4>HF-14>楚伊;3个无性系对水湿条件的耐受力基本相同,在长期积水的条件下,根系不发育,生长受到抑制,栽植沙棘不应选择低洼内涝,排水不良的地块。     

灰色系统理论在柽柳属植物扦插繁殖筛选中的应用

采用灰色系统关联度分析方法,分析并计算了8个柽柳属植物种之间的关联度以及它们扦插繁殖中的7个观测指标值间的关联度大小,结果表明:柽柳枝条扦插繁殖观测指标间的关联度大小顺序是茎粗>地上生物量>主根长>株高>侧根数>一级分枝数;柽柳种间的关联度大小顺序是中国柽柳>甘肃柽柳>甘蒙柽柳>刚毛柽柳>短穗柽柳>长穗柽柳>紫杆柽柳>多枝柽柳,关联度的大小可以反映出柽柳种间及扦插繁殖观测指标间的主次顺序。     

基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。