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基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于玉米油分的花粉直感效应,采用核磁共振鉴别单倍体,快速、准确、低成本地确定单倍体与二倍体之间的含油率阈值,是实现大批量自动鉴别的前提和关键。提出一种基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法,通过少量籽粒确定含油率阈值的研究,对单倍体和二倍体进行识别。以10个玉米组合为研究对象,利用核磁共振分析仪测定各组合一定数量单倍体和二倍体籽粒的含油率,依据最小平方误差方法确定各组合油分阈值,并通过逐级递增训练集样本数量的方法,确定油分阈值所需训练集规模,获得含油率阈值,能够满足单倍体正确识别率及对二倍体正确拒识率的均值达到90%以上的要求,为核磁共振全自动单倍体鉴别系统的后期大规模分类提供参数指导,提高分选效率。同时因单倍体生产效率低,运用最小平方误差的方法,通过少量的单倍体及二倍体籽粒来构建油分鉴别单倍体模型,以较小的投入获得更优的分类效果在玉米单倍体自动化分选中具有非常重要的现实意义,将该分类方法应用到全自动核磁分选单倍体系统中,可以达到较好的效果,为加快单倍体工程化育种提供保障。 相似文献
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基于机器视觉的玉米单倍体自动分选系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对导入基因标记后杂交诱导产生的玉米籽粒,设计了一套基于计算机视觉的玉米单倍体高通量自动分选系统。系统主要由传动部件、斜面翻滚部件、信号采集与处理部件,以及籽粒分选部件4部分组成。斜面翻滚部件表面有凹凸纹理,可使玉米籽粒在下落翻滚过程中产生多种姿态,试验使用这一方法获得含胚面图片的成功率达90%。信号采集与处理部件通过提取玉米籽粒胚面的SIFT特征来判断籽粒属性,并将属性结果发送给籽粒分选部件,分选部件根据结果控制直线滑台的运动以实现籽粒筛选。试验结果表明:系统对单倍体的正确识别率为95%,可很好地实现玉米单倍体的自动分选。 相似文献
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为预防和减少因气象灾害导致的各种航运交通事故发生。利用洞庭湖区18个气象站1960—2014年雾、风资料,对其时空变化和驱动因子进行分析和探讨。结果表明,近55年来大雾日数显著减少,而轻雾日数极显著增加;大风日数、平均风速均极显著减少。大雾日数自北向南增加、马蹄形周围山区向中间滨湖减少;轻雾日数西北部和南部为2个高值中心,低值区从东部到西南部呈舌状分布;大风日数、平均风速分布与大雾的空间分布基本相反。大雾日数西北部—中部—东南部呈“减少—增加—减少”的变化趋势;轻雾日数大部分站显著增加,但增加幅度区域性不明显;各站大风日数均显著性减少,减少幅度高值区位于洞庭湖水体周围,低值区位于南部;平均风速绝大多数站点呈显著减小趋势,减少幅度高值区基本位于洞庭湖水体周围。水体热效应、气候变暖变干、人类活动等是导致雾和风的时空特征及其变化的重要驱动因子。 相似文献
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基于栈式自编码神经网络的包衣单籽粒玉米品种识别 总被引:1,自引:0,他引:1
常规近红外定性识别研究中,玉米籽粒为表皮裸露状态,未经种衣剂覆盖处理,但是在实际农业生产中,为抵御病虫害侵袭,提高玉米种子发芽率,达到保产增产的功效,玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样,对近红外光谱具有一定的吸收,因此种衣剂对近红外定性识别具有干扰作用。本文针对种衣剂对玉米品种识别准确性影响的问题,提出了一种基于栈式自编码神经网络(SAE)的近红外光谱定性建模方法。首先采用无种衣剂玉米籽粒光谱作为训练集,通过栈式自编码无监督学习算法与softmax分类器构建栈式自编码网络定性分析模型,再利用所建模型对有种衣剂玉米籽粒进行品种识别。实验结果表明,基于SAE的建模方法能够将种衣剂对玉米籽粒识别率的影响降低至3%以内。 相似文献
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