利用分子标记辅助选育白菜薹复等位基因型雄性不育系

为解决白菜薹杂种优势利用中的杂交制种手段问题,以大白菜复等位基因型雄性不育系为不育源,设计定向转育方案,采用连续回交的方法转育不育性和农艺性状,同时利用分子标记辅助选择目标基因型植株,向白菜薹自交系中转育不育基因,创制白菜薹雄性不育系。通过26对SSR引物的筛选鉴定,获得与显性雄性不育基因Ms紧密连锁、且同样可以标记同一位点恢复基因Msf和可育基因ms的分子标记GSSR1。经过3个世代的回交转育,创制出了具有100%不育度和100%不育株率的白菜薹复等位基因型雄性不育系BGMS-3。以BGMS-3为母本,与6个白菜薹自交系杂交,筛选出1个强优势组合C3。     

以提高农民收入,发展农村经济为目标推进农业机械化进程--兼与广大读者共贺新年

农业机械化在我国农业现代化建设中的重要作用使之成为农业现代化的重要内容和主要标志．还没有其它任何一项农业新技术能在农业生产所有领域中被普遍应用，并产生强效地促进作用。提高农民收入、发展农村经济成为农业机械化新时期的重要任务之一，建设现代农业对2004年农业机械化上作提出了新的要求。     

Study on Analysis Methods for Rock Slope FoundationStability of the Highrise Building

Based on the practical project a study on analysis methods for rock slope foundation stability of highrise-building project criterion transfer coefficient method, rotation limit equilibrium method (Sweden slices method) and finite element method was carried out.The authors found that safety factor of criterion transfer coefficient method is larger than that of rotation limit equilibrium method, but is similar to the results of finite element method. So, when rockslope foundation stability of highrise building is to be analysed,the rotation limit equilibrium method is suggested to use.     

基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法

为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

包头市景观格局时空演变研究

以内蒙古自治区包头市为研究区,选取2006、2010、2016年相同月份遥感影像,结合包头市土地利用数据,将包头市景观类型划分为林地、草地、水体、耕地、建设用地、其他用地共6类,进行景观格局动态度变化分析、转移网络分析、变化空间集聚特征分析、重心转移分析、景观格局指数变化分析和景观格局演变驱动力分析。结果表明,2006—2016年市域景观特征发生了较大变化,其中2006—2010年其他用地景观类型的减少速度高达19. 48%,10年间建设用地的增加速度从1. 3%增至2. 76%,在2010—2016年有15. 19%的耕地转化为草原景观,3. 79%的耕地转化为建设用地; 10年间景观变化呈现点状分布,主要分布在耕地密布、草地破碎的农业耕作区和不同景观交替的边缘; 2006—2010年间,其他用地中的北部裸土地经过生态治理面积减少,其重心向东南移动73. 79 km;景观分割指数、香农多样性、香农均匀性等呈减小趋势,尚未形成优势景观,景观破碎度加剧;通过景观格局驱动力分析发现,景观变化密集度与NDVI具有相关性。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

添加剂湍流减阻流动的传热特性数值计算

采用雷诺应力模型和Cross粘度方程,对二维轴对称圆管内湍流流动的聚丙烯酰胺稀溶液（PAM）的流场和温度场进行了数值模拟.在数值计算结果的基础上,系统研究了流速对减阻流体的减阻性能和传热特性的影响.结果表明,减阻流体的减阻率和传热降低率随流速的增大逐渐增大到渐进值,而且传热降低率恒大于减阻率.减阻流体柯尔本（Colburn）因子与摩擦系数的对比结果表明柯尔本比拟,特别是在较低流动雷诺数下有较大偏差.     

Disulphide structure of high-molecular-weight (HMW-) gliadins as affected by terminators

This study aimed at elucidating SS-bonds of HMW-gliadins (HGL) from wheat with the focus on terminators of glutenin polymerisation. HGL from wheat flour extracts non-treated or treated with the S-alkylation reagent N-ethylmaleinimide (NEMI) were compared. HGL from wheat flour Akteur were isolated, hydrolysed with thermolysin and the resulting peptides pre-separated by gel permeation chromatography and analysed by liquid chromatography/mass-spectrometry using alternating electron transfer dissociation/collision-induced dissociation. Altogether, 22 and 28 SS-peptides from samples without and with NEMI treatment, respectively, were identified. Twenty-six peptides included standard SS-bonds of α- and γ-gliadins, high-molecular-weight and low-molecular-weight glutenin subunits. Eleven SS-bonds were identified for the first time. Fifteen peptides unique to HGL contained cysteine residues from gliadins with an odd number of cysteines (ω5-, α- and γ-gliadins). Thus, gliadins with an odd number of cysteines, glutathione and cysteine had acted as terminators of glutenin polymerisation. Decisive differences between samples without and with NEMI treatment were not obvious showing that the termination of polymerisation was already completed in the flour. The two HGL samples, however, were different in the majority of ten peptides that included disulphide-linked low-molecular-weight (LMW) thiols such as glutathione and cysteine with the former being enriched in the non-treated HGL-sample.     

冻融土壤Philip入渗模型参数的非线性传输函数模型研究

为满足季节性冻土地区越冬期间储水灌溉管理的需求,基于山西省汾河灌区季节性冻土的冬季大田土壤水分入渗试验,得到了120组Philip入渗模型参数实测样本,借助MATLAB软件,建立了以土壤温度、有机质质量分数、土壤含水率、土壤体积质量、物理性黏粒量为输入因子、以Philip入渗模型参数吸渗率和稳渗率为输出因子的多元非线性传输函数模型,并用实测资料对该模型进行了精度检验。结果表明,预测参数的相对误差均小于11%,预报精度在可接受范围之内。