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951.
利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种 总被引:4,自引:8,他引:4
为了研究采用近红外高光谱图像技术对西瓜种子品种快速无损鉴别的可行性,该文采用近红外高光谱图像技术,通过提取西瓜种子的光谱反射率,结合Savitzky-Golay (SG)平滑算法,经验模态分解算法(empirical mode decomposition,EMD)和小波分析(wavelet transform,WT)对提取出的光谱数据进行去除噪声处理,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和遗传-偏最小二乘法(genetic algorithm-partial least squares, GA-PLS)进行特征波长选择。基于全波段光谱建立了偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA),基于特征波长建立了反向传播神经网络(back-propagation neural network,BP NN)判别模型和极限学习机(extreme learning machine,ELM)判别模型。试验结果表明,基于特征波长的BPNN模型和ELM模型的结果优于基于全部波长的PLS-DA模型,基于SG预处理光谱提取的特征波长建立的ELM模型取得最优的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。结果表明应用近红外高光谱成像技术对西瓜种子品种鉴别是可行的,为西瓜种子的品种快速鉴别提供了一种新方法。 相似文献
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《中国瓜菜》2019,(11):6-12
为研究西瓜育种材料果实性状品种间相似度和遗传多样性,对154份西瓜育种材料的14个果实性状指标进行变异分析、主成分分析以及聚类分析。结果表明,14个果实性状的Shannon多样性指数变化范围1.12~2.04,平均值为1.71,变异系数范围为8.42%~62.51%,其平均值为28.38%;对西瓜果实性状进行主成分分析,可将8个数量性状指标归为4个主成分,其累积贡献率为83.78%。聚类分析结果表明,当取欧氏距离阈值为32.89时,供试西瓜材料可分为4大类群。上述研究结果表明,西瓜育种材料果实性状具有较为丰富的多样性表现,这对于西瓜品种鉴定、种质创新和杂交育种亲本选配具有重要的应用价值。 相似文献
953.
西瓜种质材料果实性状的变异性和聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对119西瓜种质材料果实性状的变异性进行了研究。结果表明:119份西瓜种质材料的果实形状、皮色、瓤色等质量性状几乎涵盖了西瓜的所有类型。果实单果重、果皮厚、含糖量等数量性状变异范围也较大,极差分别为5.5kg、1.7cm和8.1%,其中单果重变异系数最高,为62.0%,其次为果皮厚,变异系数为31.4%,含糖量变异系数为20.0%。根据单果重、果皮厚度和含糖量,采用系统聚类法,将119份西瓜种质材料分成10类。为这些种质资源的进一步利用和创新提供了参考和依据。 相似文献
954.
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956.
957.
958.
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960.
生物有机肥在西瓜上的应用效果研究 总被引:1,自引:1,他引:1
生物有机肥在西瓜上的应用效果试验结果表明,商品生物有机肥作基肥的处理西瓜产量显著高于基肥不施有机肥和施用常规农家肥的处理,且商品生物有机肥能明显改善西瓜营养状况,提高作物的抗逆性和西瓜品质。 相似文献