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我国西南山区贫困县草地畜牧业综合开发水平的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
调查研究广西、贵州、云南三省石质山区３０个贫困县草地畜牧业综合开发水平的现状，初步选定了评价当地人口、资源、环境和社会经济综合发展水平的具体指标体系等为研究内容。对调查数据和近年有关统计资料，应用主成分分析和聚类分析法，得出西南山区３０个贫困县的贫困度指数和草地畜牧业发展水平综合评价指数，对３０个贫困县在当前所处的局长水平进行综合分类、排序与评价。 相似文献
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苗期紫花苜蓿品种抗旱性初步研究 总被引：3，自引：0，他引：3
运用多元统计分析方法,以来自、美国、澳大利亚、加拿大及中国的22个紫花苜蓿Medicago sativa品种（种群）为试验材料,对紫花苜蓿在苗期进行短期干旱胁迫,依据试验测定的15个形态指标和生理指标,应用主成分分析、聚类分析法,对22个紫花苜蓿品种试验材料的抗旱能力进行综合评价。通过运用主成分分析法将15项相关的抗旱性指标简化为5个独立且功能明确的主成分,并以5个主成分的得分系数运用聚类分析法把22份材料聚为三大类,从而将22份材料分为强抗旱性品种、中抗旱性品种、弱抗旱性品种,为下一步抗旱机制的研究提供参考。 相似文献
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《畜牧兽医科技信息》2021,(9)
应用聚类与主成分分析,对384只6月龄羔羊的体重、体高、体长、胸宽、胸深、尻宽和胸围进行聚类和主成分分析。结果表明,聚类分析可大致划分为特征类(体重、胸围)、宽度类和长度类,而主成分分析提取的3个主成分主要为重量因子、宽度因子和长度因子,这也与主成分分析的结果基本一致。通过聚类与主成分分析,选出代表性的指标,为今后欧拉羊的早期选育、鉴定和评价提供方向和依据。 相似文献
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披碱草属四种植物主要形态特征的变异性比较 总被引：3，自引：1，他引：2
应用变异系数、主成分分析、系统聚类分析方法,对披碱草属四种不同生境来源的18个居群的180份材料进行形态特征比较分析.变异系数分析结果表明:(1)披碱草属4种植物的不同居群在形态特征上具有变异性;(2)不同居群内及居群间的形态特征存在一定程度的变异;(3)穗部形态特征中的颖及稃特征是种间和种以下分类的重要依据.主成分分析结果表明:颖长、颖脉数、外稃长、内稃长、小穗长、小穗宽等是种间分类的重要特征指标.系统聚类分析法分析表明:在欧式距离等于5时可将来自不同生境的18个居群分为3类,经鉴定第一类为披碱草和老芒麦,第二类为麦宾草,第三类是圆柱披碱草;其中麦宾草的归类清晰. 相似文献
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《山东畜牧兽医》2015,(8)
为研究生态因子、体重体尺及屠宰性能对中国地方鸡品种聚类影响,采集110个中国地方鸡品种所在地5个生态因子,8个体重体尺和7个屠宰性状共计35个指标,利用主成分分析法提取出10个主因子,包括2个生态因子(累积贡献率为80.60%),公母鸡各1个体重体尺因子(累积贡献率分别为62.70%和56.819%)和3个屠宰性能因子(累积贡献率分别为80.40%和81.29%)。利用所提取的10个主因子对110个地方品种鸡进行聚类分析,结果显示110个地方鸡品种根据体型大小以及所生长地区生态环境等分为明显南方小型、南方中等偏小型、南方中等偏大型、北方高寒高海拔型和南北方大体型五种类型。 相似文献
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滩羊、寒羊、蒙古羊品种间遗传距离的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本研究采集了4、5岁滩羊、寒羊、蒙古羊血样各80、38、82个,测定血清中12项生化指标,经方差分析,除血清胆红素(BIL)外,其他11项血液生化指标品种间差异显著。采用主成分分析法利用这11项血液生化指标计算上述3个品种间的遗传距离,并依据遗传距离作聚类分析。分析结果表明,可以用本研究所选的11项血液生化指标来计算绵羊品种间的遗传距离。同时指出,寒羊与蒙古羊的遗传距离较近,滩羊与寒羊和蒙古羊的遗传距离较远。本文还应用聚类分析法对主成分分析法的结果进行了验证。并在主成分分析和聚类分析结果一致的基础上,用Fisher判别法进一步证实了上述分析结果的可靠性。 相似文献
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《畜牧兽医科技信息》2021,(10)
由于近红外光谱检测快速、无损的特点,在检测领域已经被广泛应用。本文应用近红外漫反射光谱对细羊毛、地毯用羊、粗羊毛、山羊绒4个类型共200个样品进行了定性鉴别研究,通过采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,主成分回归分析技术结合多元离散校正,建立了定性鉴别模型并用于预测,预测性能较好,说明利用近红外漫反射光谱技术对不同类型毛绒纤维定性检测是可行的。 相似文献
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体型性状在家畜育种工作中有着重要意义,但对体型各性状的关系及其在育种中的联合应用尚缺乏较为系统的研究。研究对一核心种猪场大约克猪的体重、背膘厚、体高、体长、胸深、胸宽、管围、臀围共8个影响猪体型的性状测定数据进行相关、聚类和主成分分析。结果表明,各性状间存在极显著正相关(P<0.01);8个性状可以聚为3类,体长、体高、体重和胸深聚为类Ⅰ,臀围、胸宽和管围聚为类Ⅱ,背膘厚与其它性状相关最低,单独聚为类Ⅲ;主成分分析把8个性状简化为有独特的信息侧重的4个主成分(累计贡献率为85.08%),分别为体重因子、体高因子、背膘因子和胸深因子。 相似文献
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为了明确文山高峰牛体重、头长、体斜长、胸围、腹围、管围、体高、腿围、额宽等体尺指标间的关系，实验采用系统聚类和方差最大旋转法对上述9个体尺指标进行了主成分分析和聚类分析。结果表明：主成分分析将25头雄性文山高峰牛的9个指标区分为4个相对独立的主成分，其中第1主成分的贡献率方差为45.467%，第2主成分的贡献率方差为18.893%，第3主成分的贡献率方差为10.809%，第4主成分的贡献率方差为9.318%；聚类分析将9个指标聚类为3个亚类，其中管围、额宽、头长聚为一类，体斜长、胸围、腹围、体高、腿围聚为一类，体重单聚为一类。本研究阐明了文山高峰牛的体型外貌特征以及为日后的选育利用提供了理论依据。 相似文献
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《中国兽医学报》2015,(11)
为了研究腹泻对仔猪血清生化指标的影响,本试验采集了20头腹泻仔猪(7~8日龄)和10头健康仔猪(与腹泻仔猪同日龄、同性别)的粪便和血清。荧光定量PCR法对粪便进行病原学检测,对采集的血清用血生化分析仪进行检测,并利用主成分分析法对其结果进行分析。结果,(1)20头腹泻仔猪粪便的猪流行病腹泻病毒检测结果均为阳性。(2)十二项血清生化指标被转化成了综合性更强的4个主成分,根据这4个主成分进行的聚类分析的结果和临床采集样品的分类结果一致。(3)腹泻仔猪的血清球蛋白、尿素和肌酐水平显著升高(P0.05)。结果表明,由猪流行性腹泻病毒引发的腹泻,可能导致仔猪体内的蛋白质代谢紊乱、肝脏和肾脏的机能受损。 相似文献
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《畜牧与兽医》2021,(2)
为了对规模化肉鸡饲养场AA肉鸡的生产力进行综合评价,试验以滑县某肉鸡场124 789只AA肉鸡为材料,按鸡舍和周龄对其生产性能进行调查测定,测定项目有存栏数(x_1)、成活率(x_2)、周耗料量(x_3)、累计只耗料量(x_4)、只日耗料量(x_5)、体重(x_6)、周增重(x_7)、周效率(x_8)、累计效率(x_9)等9项指标,采用主成分分析和聚类分析法确定了生产力综合评价中的重要指标,建立了AA肉鸡生产力综合评价模型。结果显示:9个指标间均存在着极显著的相关性(P0.01);提取的3个主成分Y_1、Y_2、Y_3方差贡献率分别为92.25%、4.71%、1.84%,累计贡献率为98.79%;9项指标可聚为4类,其中存栏数(x_1)、周耗料量(x_3)、体重(x_6)、周效率(x_8)是影响生产力水平的重要指标。此研究结果可作为AA肉鸡场生产管理的科学依据。 相似文献
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《中国蜂业》2017,(10):18-23
本研究对沂蒙山区(蒙阴、沂源)的中华蜜蜂资源做了调查取样,按照国际指标对蒙阴、沂源中华蜜蜂样本进行了42个形态特征的系统测量和分析,利用SPSS 22软件进行了主成分、判别、聚类、变异及与环境因子的相关等数据分析,并与海南文昌中华蜜蜂进行形态及分类比较。结果为:15群中华蜜蜂进行聚类且聚为四类,第一类包括YY7、MY3、YY3、MY4、YY4、YY5,第二类有YY1、YY8、YY2、YY6,第三类为MY1、MY2,第四类为HN1、HN2、HN3。判别分析支持上述结果;PCA得到的主成分1和主成分2在各地区间差异极显著。主成分1与纬度和海拔呈极显著正相关,与年气温呈极显著负相关,所测中华蜜蜂的体形随海拔升高和纬度的北移以及年均气温的降低而增大;主成分2与经度和年降雨量以及年气温呈极显著正相关,与海拔高度极显著负相关。 相似文献
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《中兽医医药杂志》2016,(3)
为考察由不同病原引起的腹泻对犊牛血液生化指标的影响,采集39例犊牛的粪便和血清,利用细菌鉴别培养、RT-PCR病毒检测试剂盒、胶体金多重病原检测试剂盒等对病原进行检测,采集的血清用全自动血液生化分析仪进行测定。检测结果表明,选择的39例12-14日龄的腹泻犊牛粪便中检测到单纯由细菌、或病毒、或寄生虫感染分别为17份、10份、7份,另外3份为混合感染,还有2份样品中未检测到病原;采用主成分分析法将12项血清生化指标转化为综合性更强的4种主成分,结果显示4种主成分的聚类结果与病原检测结果一致;对不同病原所致腹泻犊牛各项血清生化指标进行方差分析,发现病毒性腹泻的总胆红素CT-BIL、总胆固醇(CT)水平与其他病原所致的腹泻有显著性差异(P0.01)。 相似文献
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《中国草地学报》2016,(3)
基于多元统计分析理论,综合考虑天然草地的生态状况、可再生产能力和经济条件等因素,选择植被覆盖度、可食风干牧草产量、牧草利用率、草地可利用面积系数、草群中优良牧草比率和羊单位需草地面积6个参数作为判别因子,建立了天然草地分类的Bayes判别分析法。将天然草地分为温性荒漠类、温性草原类和低山地草甸类3个类别,并作为Bayes判别分析的3个正态总体,以新疆准噶尔盆地西部地区的31个天然草地为样本(其中18个为训练样本),以Bayes线性函数值和后验概率对样本所归属的总体进行识别,将建立的模型对训练样本进行回判,以回代误判率对模型进行检验。研究表明,Bayes判别分析模型可以很好地反映不同类型天然草地间的资源属性,对训练样本的回代误判率为0;对另外13个天然草地样本的分类结果与灰色关联度分析法、投影寻踪法、投影寻踪动态聚类法、集对分析法、SOFM神经网络法以及突变级数法等的分类结果基本一致。 相似文献