發(fā)布時間：2017-12-10 09:30

  本文關(guān)鍵詞：作物育種輔助決策關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用

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【摘要】：針對大規(guī)模育種條件下,高通量性狀數(shù)據(jù)獲取、高效率試驗設(shè)計與規(guī)劃、高強度育種數(shù)據(jù)評價技術(shù)手段落后的現(xiàn)狀,以提高作物育種效率為目標,研究作物育種信息快速獲取、輔助篩選分析和全流程管理技術(shù),研發(fā)作物育種信息管理與輔助決策系統(tǒng),為育種提供便捷、高效、全面的信息技術(shù)服務(wù)手段。重點開展了以下四個方面的工作：(1)基于序相關(guān)的作物育種評價性狀選擇方法研究提出了一種將歷史選育評價結(jié)果作為專家經(jīng)驗進行挖掘,輔助性狀選擇的方法。通過計算候選性狀與育種材料評價結(jié)果的相關(guān)性,及作物在性狀間表現(xiàn)的相似性,以期望選擇的性狀的相關(guān)性最大、相似性最小為目標,建立基于序相關(guān)的作物育種評價性狀選擇模型。通過試驗驗證,方法可以為不同育種目標提供重點關(guān)注的性狀集合,提高評價工作的針對性,也可與現(xiàn)有的評價方法結(jié)合作為性狀權(quán)重的確定手段,提高權(quán)重確定的科學(xué)性。(2)基于決策樹的作物育種評價方法研究利用決策樹對育種評價結(jié)果與作物性狀信息建模,研究基于決策樹的作物育種評價方法,對具有相同育種目標的性狀數(shù)據(jù)進行分析,直接給出評價結(jié)果。該方法利用材料的性狀表現(xiàn)與評價結(jié)果間的序相關(guān)關(guān)系進行決策屬性選擇,使用性狀排序后相鄰取值的中點作為候選劃分值,通過基尼指標確定劃分值。試驗結(jié)果表明,將評價結(jié)果以隱性專家經(jīng)驗的形式融入育種評價模型中,相較育種家主動描述經(jīng)驗更為合理,便于評價模型的大規(guī)模推廣及應(yīng)用。(3)基于機器視覺的抗性育種材料篩選方法研究針對育種材料抗性鑒定試驗過程中,病蟲害數(shù)據(jù)采集工作量大、人為因素誤差率高等問題,提出了一種基于離散余弦變換和區(qū)域生長的病蟲害圖像分割算法,采用清晰度對病蟲害圖像進行分割,以提高分割精度,通過對白粉虱圖像進行分割測試,并與閾值法和高斯混合模型方法比較,驗證了算法的有效性；提出了一種基于K-均值聚類和橢圓擬合方法的白粉虱計數(shù)方法,對白粉虱圖像的分割結(jié)果進行橢圓擬合,將收斂的橢圓個數(shù)作為白粉虱的數(shù)量,確保了圖像分割的效果和計數(shù)的準確度；研發(fā)了基于手持移動終端(PDA)的病蟲害信息移動采集系統(tǒng),結(jié)合基于RFID的育種電子標簽實現(xiàn)病斑面積、蟲害數(shù)量的快速準確采集和發(fā)病率、病情指數(shù)的自動統(tǒng)計。(4)作物育種信息管理與輔助決策系統(tǒng)研發(fā)深入分析大規(guī)模、商業(yè)化育種材料數(shù)量多、測配組合規(guī)模龐大、試驗基地分布區(qū)域廣、性狀數(shù)據(jù)海量等業(yè)務(wù)特點,融合本文研究的育種評價方法和輔助決策技術(shù),研發(fā)全生命周期、全業(yè)務(wù)流程的作物育種信息管理與輔助決策系統(tǒng),實現(xiàn)種質(zhì)資源管理、親本組配、品種選育、品種鑒定、試驗設(shè)計、田間性狀采集、系譜世代追溯、數(shù)據(jù)分析、材料評價等育種關(guān)鍵環(huán)節(jié)的全程信息化管理。系統(tǒng)適用于大型育種企業(yè)、育種科研單位、作物品種區(qū)域試驗站、聯(lián)合測試體、綠色通道單位、種子站等用戶,通過案例分析,證明了本文研究的方法和系統(tǒng)具有較高實用價值。
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1274012