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光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型 总被引:2,自引:2,他引:0
为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型,并对模型进行了验证;再结合一元线性回归(SLR,Single Linear Regression)、逐步多元线性回归(SMLR,Stepwise MultipleLinear Regression)、偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression)模型与BP神经网络(BPNN,BP Neural Network)模型进行比较。结果表明:1)油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1 410、1 900、1990 nm,一阶微分光谱特征波长位于1 150、1 950、2 080 nm;2)以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优,在能够满足水分估算精度的情况下,是最优的选择方法。3)将优选的特征参数作为输入,实测含水率值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.978和0.973,RMSE分别为0.22%和0.242%,而RPD值分别为6.478和5.889,与其他模型相比,BP神经网络模型的建模及预测精度均最高,是估算油用牡丹种子含水率的最优模型,其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力,是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。 相似文献
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通过对天彭牡丹保育中心31个典型牡丹品种的外形和花期等特征进行观察,存在8个色系,其中白色系有3个品种,粉色系3个品种,复色系有1个品种,红色系有11个品种,黄色系有4个品种,黑色系有4个品种,紫色系有5个品种。各牡丹品种的花瓣直径最大牡丹品种是“花王”,其花瓣直径为24cm,花瓣品种直径最小为“贵妃插翠”,其花瓣直径为14cm。各牡丹花期表现中,初花期-凋谢期最长的品种为“金晃”,花期为15.25d,花期最短的是“皇冠”,花期为5.75d,最长花期和最短花期牡丹的开花天数相差9.5d。同时,各品种中,花期大于10d的品种有3个,分别是“金晃”,花期为15.25d,“青龙卧墨池”为11d,“贵妃插翠”为11d,其余花期在5~10d。花期分别与花瓣直径、花高呈负相关关系,相关系数分别为0.1902和0.2021。 相似文献
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牡丹组织培养研究进展 总被引:7,自引:0,他引:7
本文从牡丹组织培养对品种、外植体的选择、基本培养基类型、生长调节物质选择和组培苗的移栽等方面论述了牡丹组织培养的研究现状。牡丹的组织培养中,外植体多采用胚、腋芽、顶芽、茎尖、幼叶、叶柄和土芽(地下芽)等,并且培养经过低温诱导后的鳞芽,可显著提高萌发率;在愈伤组织诱导试验中,选择分化程度较低的材料(如土芽),容易脱分化,获得愈伤组织;在牡丹的增殖培养中,6-BA起到了不可或缺的作用;生根培养中常使用的生长调节物质有IBA、NAA和IAA。此外,还探讨了牡丹组织培养研究中存在的问题,以及未来的研究和发展方向。 相似文献
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采用牡丹(Paeonia suffruticosa)试管苗的叶片作为外植体,配制两个不同激素浓度的诱导培养基组合,研究牡丹叶片愈伤组织形成过程中可溶性糖、可溶性蛋白、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)的含量以及活性的变化规律。结果表明,在最初的7~14d,生长素浓度较低的诱导培养基MS+2,4-D1.0mg/L+6-BA0.5mg/L+NAA1.0mg/L的外植体可溶性糖含量表现为缓慢下降,而生长素浓度较高的诱导培养基MS+2,4-D2.0mg/L+6-BA0.5mg/L+NAA2.0mg/L的外植体表现为缓慢上升;14d以后两种诱导培养基中外植体可溶性糖的含量均表现为先上升,21d时达到峰值,接着下降;两种诱导培养基外植体可溶性蛋白含量的变化规律表现为迅速上升、迅速下降、缓慢下降,培养到14d时达到峰值;SOD活性变化规律与可溶性糖相似;两种诱导培养基的外植体POD活性在前28d一直下降,28d后培养基MS+2,4-D1.0mg/L+6-BA0.5mg/L+NAA1.0mg/L的外植体POD活性逐渐上升,培养基MS+2,4-D2.0mg/L+6-BA0.5mg/L+NAA2.0mg/L则继续下降。 相似文献