利用SSR分子标记鉴定“中丝2号”丝瓜杂交种纯度     

宋波  杨晓  刘高峰  郑胤建  卞中华  何莉梅  练华山  荆赞革  李清明  杨其长 《蔬菜》2023,(3):10-14

为了建立一套丝瓜种子纯度的快速鉴定方法，采用SSR分子标记对丝瓜杂交一代品种“中丝2号”的纯度进行鉴定，利用24对SSR引物对“中丝2号”丝瓜及其亲本的DNA进行扩增。结果表明：从24对引物中筛选出1对特异性引物ZS-SSR24，能够分别在“中丝2号”母本和父本中扩增出特异的2条多态性条带，大小分别为220 bp和250 bp,F1继承双亲的特异性条带，利用此标记能够鉴定出混在F1中的父本或母本。经田间鉴定，供试丝瓜种子纯度为91.3%，这与分子标记的结果完全吻合，故该标记能够用于“中丝2号”丝瓜品种的纯度鉴定。  相似文献   

植物工厂水培叶菜生产全程机械化研究进展          下载免费PDF全文

李宗耕  杨其长  沙德剑  马伟 《中国农业大学学报》2022,27(5):12-21

为理清水培叶菜工厂快速发展过程中，机械设备应用现状和相关研究进展，以水培叶菜播种、育苗、移栽、收获环节为突破口，重点分析水培叶菜生产全流程相关的播种机械、移栽机械和收获机械国内外研究现状与发展趋势。研究结果表明:视觉识别、专家智能系统等高新技术正融入水培机械，播种、移栽和收获环节的机械正朝着智能化和精准化方向发展，但受机械价格和适用性等因素的影响，水培叶菜生产各环节的机械化应用较低，除了在播种环节有一定的播种机械应用外，水培叶菜的移栽和收获仍然依赖人工，水培叶菜全流程的机械化应用尚属空白。当前政府应加大科研投入，研发人员应注重加强水培农艺与农机融合，着重开展水培移栽机和收获机的创新性研究，突破弱势环节，因时制宜的发展水培叶菜机械。  相似文献   

基于迁移学习和卷积神经网络的生菜鲜重估测          下载免费PDF全文

崔庭源  杨其长  张义  徐丹  马浚诚 《中国农业大学学报》2022,27(11):197-206

为提高设施生产中对各生长阶段生菜鲜重的无损估测精度进而更好地指导生产，提出一种利用生菜冠层图像为输入，基于迁移学习技术和卷积神经网络估测鲜重的方法，对比分析AlexNet、VGG-16、GoogLeNet和ResNet-18模型迁移学习后在生菜鲜重估测任务上的效果；同时，对比不同迁移学习方法对模型性能的影响，通过冻结卷积层和减少全连接层改善模型的参数量和训练速度。结果表明:1)AlexNet和VGG-16两种模型能较好的实现生菜鲜重的估测，AlexNet模型的决定系数R²为0.928 0，标准均方根误差NRMSE为19.08%，VGG-16模型的R²为0.938 0，NRMSE为17.71%，但VGG-16模型存在参数量大训练慢的问题，综合考虑选取AlexNet模型迁移学习后作为生菜鲜重估测模型；2)与全新学习方法相比，在预训练模型基础上对生菜鲜重数据集进行迁移学习，可以明显提升生菜鲜重估测模型的训练速度和准确度；3)冻结卷积层能显著加快模型的训练速度，训练时间可减少18%，减少全连接层在保持精度的前提下能大幅度减少模型的参数量。基于迁移学习的卷积神经网络模型可用于生菜鲜重的快速估测，该方法也可以拓展应用到其他叶类蔬菜的鲜重估测中。  相似文献