期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于SWG和LSG堆叠模型机器学习算法的小麦种子蛋白质含量检测的研究
1
作者
宋茂兴
马宏亮
+7 位作者
吴志会
李彤
杨梦颖
黄慧娜
吴彭
杨东旭
许大川
陆晴
《分析测试学报》
北大核心
2025年第10期2087-2094,共8页
开发了一种快速无损准确率高的小麦种子蛋白质含量检测方法。采用近红外光谱(NIRS)技术结合堆叠模型的机器学习方法,对包含248个小麦种子的近红外光谱数据进行分析,并比较了滑动窗口分组(SWG)和分层抽样分组(LSG)两种光谱波段分组方法...
开发了一种快速无损准确率高的小麦种子蛋白质含量检测方法。采用近红外光谱(NIRS)技术结合堆叠模型的机器学习方法,对包含248个小麦种子的近红外光谱数据进行分析,并比较了滑动窗口分组(SWG)和分层抽样分组(LSG)两种光谱波段分组方法的效果。在基本模型中,偏最小二乘(PLS)展现出最低的预测均方根误差(RMSEP)和最高的决定系数(R^(2)),分别为0.2120和0.9899。实施堆叠模型后,不同算法的性能均获得显著提升。LSG与线性回归的结合使得RMSEP降低至0.1990,R^(2)提高至0.9911,为最优模型。结果表明与LSG集成的堆叠模型机器学习算法为小麦种子蛋白质含量预测提供了一种更准确的算法。
展开更多
关键词
近红外光谱
小麦种子
蛋白质含量
堆叠模型
机器学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
小麦幼苗生长习性相关性状的全基因组关联分析
2
作者
宋茂兴
马宏亮
+5 位作者
赵杰
杨梦颖
李彤
黄慧娜
吴志会
陆晴
《种子》
北大核心
2024年第12期34-39,共6页
小麦幼苗生长习性是小麦苗期重要的农艺性状,为了挖掘控制小麦幼苗生长习性相关性状的基因位点,本研究以210个遗传变异丰富的小麦品种(系)组成的自然群体为试验材料,分别于2021—2023年种植于河北省唐山市,利用高通量测序技术对小麦幼...
小麦幼苗生长习性是小麦苗期重要的农艺性状,为了挖掘控制小麦幼苗生长习性相关性状的基因位点,本研究以210个遗传变异丰富的小麦品种(系)组成的自然群体为试验材料,分别于2021—2023年种植于河北省唐山市,利用高通量测序技术对小麦幼苗生长习性进行全基因组关联分析。结果表明,共有11个与小麦幼苗生长习性显著关联的SNP位点(区段),分布于1B、2A、3B、5A(3)、5B(2)、6D、7B、7D染色体上,其中,在多个环境中被检测到的位点(区段)有3个,分别位于染色体5A(512.39 Mb)、5B(605.61~605.63 Mb)、7B(610.85 Mb)处。
展开更多
关键词
小麦
生长习性
全基因组关联分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于SWG和LSG堆叠模型机器学习算法的小麦种子蛋白质含量检测的研究
1
作者
宋茂兴
马宏亮
吴志会
李彤
杨梦颖
黄慧娜
吴彭
杨东旭
许大川
陆晴
机构
唐山市
农业科学研究院
中国农业科学院作物科学研究所
唐山市古冶区市场监督管理局
河北农业大学动物科技学院
出处
《分析测试学报》
北大核心
2025年第10期2087-2094,共8页
基金
河北省重大科技支撑计划项目(242N6401Z)
河北省现代农业产业技术体系(HBCT2024030404,HBCT2024010410)
+2 种基金
河北省自然科学基金资助项目(C2024301031)
中央引导地方科技发展基金项目(246Z6504G)
唐山市科技计划项目(24150204C)。
文摘
开发了一种快速无损准确率高的小麦种子蛋白质含量检测方法。采用近红外光谱(NIRS)技术结合堆叠模型的机器学习方法,对包含248个小麦种子的近红外光谱数据进行分析,并比较了滑动窗口分组(SWG)和分层抽样分组(LSG)两种光谱波段分组方法的效果。在基本模型中,偏最小二乘(PLS)展现出最低的预测均方根误差(RMSEP)和最高的决定系数(R^(2)),分别为0.2120和0.9899。实施堆叠模型后,不同算法的性能均获得显著提升。LSG与线性回归的结合使得RMSEP降低至0.1990,R^(2)提高至0.9911,为最优模型。结果表明与LSG集成的堆叠模型机器学习算法为小麦种子蛋白质含量预测提供了一种更准确的算法。
关键词
近红外光谱
小麦种子
蛋白质含量
堆叠模型
机器学习
Keywords
near infrared spectroscopy(NIRS)
wheat seeds
protein content
stacked model
machine learning
分类号
O659.3 [理学—分析化学]
S512.1 [农业科学—作物学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
小麦幼苗生长习性相关性状的全基因组关联分析
2
作者
宋茂兴
马宏亮
赵杰
杨梦颖
李彤
黄慧娜
吴志会
陆晴
机构
唐山市
农业科学研究院
河北省农林科学院粮油作物研究所
唐山市古冶区市场监督管理局
出处
《种子》
北大核心
2024年第12期34-39,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(32101749)
河北省重大科技支撑计划项目“滨海盐碱区产能提升技术模式创新集成与应用”(242N6401Z)
+1 种基金
河北省现代农业产业技术体系旱碱麦创新团队“滨海盐碱作物综合试验推广站”(HBCT2024030404)
唐山市科技计划项目(23150201A、23150204A、24150204C)。
文摘
小麦幼苗生长习性是小麦苗期重要的农艺性状,为了挖掘控制小麦幼苗生长习性相关性状的基因位点,本研究以210个遗传变异丰富的小麦品种(系)组成的自然群体为试验材料,分别于2021—2023年种植于河北省唐山市,利用高通量测序技术对小麦幼苗生长习性进行全基因组关联分析。结果表明,共有11个与小麦幼苗生长习性显著关联的SNP位点(区段),分布于1B、2A、3B、5A(3)、5B(2)、6D、7B、7D染色体上,其中,在多个环境中被检测到的位点(区段)有3个,分别位于染色体5A(512.39 Mb)、5B(605.61~605.63 Mb)、7B(610.85 Mb)处。
关键词
小麦
生长习性
全基因组关联分析
Keywords
wheat
growth habit
Genome-wide association analysis
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SWG和LSG堆叠模型机器学习算法的小麦种子蛋白质含量检测的研究
宋茂兴
马宏亮
吴志会
李彤
杨梦颖
黄慧娜
吴彭
杨东旭
许大川
陆晴
《分析测试学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
小麦幼苗生长习性相关性状的全基因组关联分析
宋茂兴
马宏亮
赵杰
杨梦颖
李彤
黄慧娜
吴志会
陆晴
《种子》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
