当前位置:主页 > 农业论文 > 农作物论文 >

小麦育种辅助系统设计与实现

发布时间:2021-08-06 12:46
  我国小麦产量在过去几十年间逐年增加,保证了国家口粮安全。随着信息技术和人工智能技术的发展,使用现代技术辅助进行小麦育种已成为趋势。本文设计并开发了小麦育种辅助系统,以便辅助相关育种专家进行小麦育种,培育优良的小麦品种。本文通过需求分析,详细设计了系统功能模块,根据需求分析和设计的功能模块对系统进行开发实现。系统采用B/S架构,Python语言开发,数据库选用MySQL6.0。本文主要工作包括以下三方面。(1)小麦品种育种数据库构建。小麦品种数据采集是第一步,小麦品种数据有国审和省审品种,数据采集主要有两种方式,一种是网络抓取,抓取特定网站上的小麦品种;一种是根据河南科技学院小麦育种中心常年积累的育种数据,按照数据库设定好的格式,进行规范化导入。针对网络采集数据,本文采用Scrapy框架,根据网页特点,设计了爬虫,爬取效果较好。爬取下来数据进行清洗、过滤,然后采用结巴分词器进行分词,并针对育种数据的特性,添加了自定义词典,分词效果明显提高;针对导入数据,以Excel表格为模板,可以根据模板设置的字段,输入品种信息进行数据导入。本文构建的小麦品种育种数据库便于小麦育种科研人员进行查询、管理... 

【文章来源】:河南科技学院河南省

【文章页数】:59 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

小麦育种辅助系统设计与实现


三层BP神经网络结构图

文本数据,春性


图 3-3 部分文本数据在模型训练之前,需要进行特征划分,通过翻阅查看相关资料以及访问研究小麦育种方面的相关专家,结合搜集到的小麦育种数据,将小麦品种数据分为 36 个特征,并进行量化处理,见表 3-1 表 3-1 特征划分特征特性特征个数特征划分 特征量化品性7依照' ', 冬性','半冬性','春性','半春性','弱冬性','弱春性'分为 7类空(0),冬性(1),半冬性(2)春性(3),半春性(4),弱冬性(5),弱春性(6)熟性6依照' ','早熟','中早熟','中晚熟','中熟','晚熟'分为 6 类空(0),早熟(1),中早熟(2)中晚熟(3),中熟(4),晚熟(5生育9依照生育期' ','75~95','95~120','120~139','139~180','180~200','200~220','220~240','240~299'空(0),75~95(1),95~120(2),120~139(3),139~18(4),180~200(5),200~22

文本,向量,熟相,半硬质


空 在划分苗性时,先洗去习性与生长,葡伏 匍伏 葡匐 葡萄 匐匍 平伏 半伏和圃匐,替换为 匍匐 在划分株型时,让收敛 繁茂 紧 中和适为 紧凑 ;清秀 开张 平展 略松和散为 松散 ;好 合理 适度 适宜和一般为 适中 在划分芒时,让常 1/3 和长为 长芒 ;中 5 厘米和 7 厘米为 中芒 ;微 3 厘米和短为 短芒 ;无为 无芒 ;有和顶为 有芒 在划分硬度时,让半硬质至硬质 半硬-硬质 半硬到硬质和半硬~全硬质为 半硬质-硬质 ;半硬质-粉质为 半硬质软质 在划分饱满度时,让上等和饱满为 高 ;中和一般为 中等 ;差和欠为 低 在划分熟相时,让好 佳和黄为 熟相好 ;中 一般和正常为 熟相中等 ;差为 熟相差 在划分抗倒性时,让好 强和突出为 好 ;中和一般为 中等 ;差和弱为差 在划分抗旱性时,让强 好和突出为 强 ;中 一般和 3 级为 中等 ;差和弱为 弱 在划分抗寒性时,先根据死柱率和死径率划分,然后再根据好 强 优和一级等划分 特征划分完后,就需要转向量,生成文档,一共 37 行,36 行特征,1行标签,一行代表 3043 条数据每条数据某个特征,如图 3-4 所示

【参考文献】:
期刊论文
[1]面向脏数据的贝叶斯统计建模研究[J]. 程炜东,王洪亚,郭开彦.  智能计算机与应用. 2019(02)
[2]基于Python对网络爬虫系统的设计与实现[J]. 陆树芬.  电脑编程技巧与维护. 2019(02)
[3]现代种业人才培养方案改革初探[J]. 陈婷婷,周玉亮,王州飞,徐振江,杨存义.  中国种业. 2019(02)
[4]我国农作物品种区试审定制度的改革与发展[J]. 郭利磊,张笑晴.  中国种业. 2019(02)
[5]朴素贝叶斯分类算法应用研究[J]. 郭勋诚.  通讯世界. 2019(01)
[6]一种基于朴素贝叶斯分类算法的数据预测[J]. 刁海军,尹钊.  电大理工. 2018(04)
[7]小麦茎秆典型弯曲形态模型致倒力分析[J]. 刘水利,宋瑜龙,高峰岗.  西北农业学报. 2018(12)
[8]深化科企合作,加快小麦商业化育种步伐[J]. 吴海彬,卢兵友,刘江,姜涛,王振忠.  中国种业. 2019(01)
[9]基于BP神经网络的交通信息量预测方法[J]. 户佐安,邹正丰,包天雯.  交通运输工程与信息学报. 2018(04)
[10]基于BP神经网络的胰岛素评价预测模型[J]. 钟婷婷,张迪,陈真诚,邹春林,朱健铭,赵飞骏,梁永波.  中国医学物理学杂志. 2018(11)

博士论文
[1]CIMMYT玉米育种过程的建模与模拟研究[D]. 张学才.中国农业科学院 2012

硕士论文
[1]智能节水决策支持系统设计与实现[D]. 郝兴斌.北京交通大学 2018
[2]基于ANN的荨麻疹中医证型预测模型与分类器构建[D]. 初依侬.广州中医药大学 2018
[3]面向特定主题的网页敏感内容提取关键技术研究[D]. 李逸鸣.国防科学技术大学 2015



本文编号:3325799

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/nykjlw/nzwlw/3325799.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户12b21***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com