科研产出
“十五”以来我国杂交小麦审定品种分析
《作物杂志 》 2022 北大核心
摘要：对"十五"以来我国杂交小麦审定品种的产量构成和品质特性等进行了汇总和分析。结果表明,"十五"以来,我国共审定杂交小麦品种22个,"十二五"以来审定速度明显加快,北方冬麦区是我国杂交小麦品种审定主要区域;审定品种产量水平总体呈上升趋势,北方冬麦区杂交小麦品种生产试验的产量平均每年增长76.0kg/hm~2,增幅为1.25%,审定品种综合品质亦不断提升;杂交小麦审定品种产量与库容量呈正相关关系,穗粒数和千粒重潜力的挖掘与提升对产量增长的贡献最为明显,但是有效穗数并未明显提升,因此进一步提高成穗数,实现库容量扩充,对提高杂交小麦产量潜力和加快杂交小麦品种审定具有重要意义。
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基于BERT-Attention-DenseBiGRU的农业问答社区问句相似度匹配
《农业机械学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决问答社区中相同语义问句文本的快速自动检测,提出一种基于BERT的Attention-DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型。针对农业文本具备的特征,采用12层的中文BERT文本预训练模型对文本数据进行向量化处理,并与Word2Vec、Glove、TF-IDF方法进行对比分析,得出BERT方法能够有效地解决农业文本的高维性和稀疏性问题,并且解决多义词在不同语境下具有不同含义的问题。该网络的每一层都使用注意特征的连接信息以及前面所有递归层的隐藏特征,为了缓解由于密集拼接而导致特征向量尺寸不断增大的问题,在模型的最后使用自动编码器进行特征降维。试验结果表明:基于BERT的Attention-DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型可以提高文本特征的利用率,减少特征丢失,能够实现快速及准确的农业问句文本相似度匹配,在本文所构建的农业问句相似对数据集上精确率及F1值达到97.2%和97.6%,与其他6种问句相似度匹配模型相比,效果提升明显。
关键词： 问答社区 农业问句相似度匹配 自然语言处理 密集连接BiGRU 协同注意力机制
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噻虫胺对大鼠性腺系统的影响
《生态毒理学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：新烟碱类杀虫剂通过与昆虫的烟碱乙酰胆碱受体(nAChR)特异性结合,扰乱昆虫的神经活动,使害虫极度兴奋、麻痹致死.此类杀虫剂对害虫有很强的特异性且对哺乳动物较为安全,已经成为全球应用最广泛的杀虫剂之一.为了评估噻虫胺(clothianidin,CLO)对Sprague-Dawley(SD)雄雌性大鼠性腺系统的毒性影响,将50、150和250 mg·kg-1的CLO分别以经口灌胃的方式连续对大鼠染毒28 d,通过对大鼠性腺组织进行病理学观察,分析CLO在肝、脑、性腺及血清中的分布,分析血液中性激素(睾酮和雌二醇)的含量,探讨CLO对大鼠性腺系统的内分泌干扰作用.结果显示CLO在SD大鼠肝脏和血清中大量蓄积,高剂量组(250 mg·kg-1)雄性大鼠的性腺中也有很高蓄积;CLO高剂量染毒(250 mg·kg-1)导致雄性大鼠睾丸中生精细胞和曲细精管上皮细胞变性坏死,不同剂量CLO染毒未对雌鼠造成明显的病理损伤;不同染毒剂量均会促进雄鼠性激素(睾酮和雌二醇)分泌,低(50 mg·kg-1)、中(150 mg·kg-1)剂量CLO染毒对雌鼠性激素无显著影响,而高剂量(250 mg·kg-1)染毒会抑制雌鼠性激素(睾酮)分泌.综上所述,3个剂量CLO染毒均对雄性大鼠性腺系统的正常生理功能产生影响,250 mg·kg-1 CLO染毒对雌性大鼠性腺具有一定的内分泌干扰作用.CLO可能是潜在的内分泌干扰物.
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大田土壤电导率快速检测系统设计与试验
《农业机械学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为评价土壤肥力、生产能力及制作精准施肥处方,基于四端法原理设计了一种车载式大田土壤电导率快速检测系统,系统包括交流恒流信号源、信号检测调理电路及GNSS定位系统,可实现土壤田块不同区域内电导率的快速检测.通过试验探究土壤含水率、土壤浸出液电导率、电极入土深度、土壤温度对电极输出信号的影响规律并根据试验结果回归得出预测模型,模型决定系数R2为0.996 1.将系统安装到土壤电导率检测装置上进行大田试验,基于回归预测模型对系统检测数据进行计算,并与实验室土壤采样检测的实际值进行比较,试验结果表明,实验室建立的回归模型可用于大田土壤浸出液电导率计算,该系统在相同或相近路径上得到的传感器数据较为稳定,土壤浸出液电导率预测值与该区域系统检测值趋势相似,该系统预测模型可用于大田中快速实时检测电导率.
关键词： 土壤;电导率;四端法;快速检测;变量施肥
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基于BERT的多特征融合农业命名实体识别
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：命名实体识别是农业文本信息抽取的重要环节,针对实体识别过程中局部上下文特征缺失、字向量表征单一、罕见实体识别率低等问题,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,转换器的双向编码器表征量)字级特征与外部词典特征的命名实体识别方法.通过BERT预训练模型,融合左右两侧语境信息,增强字的语义表示,缓解一词多义的问题;自建农业领域词典,引入双向最大匹配策略,获取分布式词典特征表示,提高模型对罕见或未知实体的识别准确率;利用双向长短时记忆(Bi-directional Long-short Term Memory,BiLSTM)网络获取序列特征矩阵,并通过条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型生成全局最优序列.结合领域专家知识,构建农业语料集,包含5295条标注语料,5类农业实体.模型在语料集上准确率为94.84%、召回率为95.23%、F1值为95.03%.研究结果表明,该方法能够有效识别农业领域命名实体,识别精准度优于其他模型,具有明显的优势.
关键词： 农业;命名实体识别;文本;BERT;词典特征;BiLSTM
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秦岭太白山森林表层土壤有机碳分布特征
《森林与环境学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：为探明秦岭太白山森林表层(0~10 cm)土壤有机碳及活性碳组分(易氧化碳和水溶性碳)含量的海拔梯度分布特征,揭示其海拔梯度格局的影响因素,沿秦岭太白山北坡海拔每上升50 m设置1个标准样地,通过路径分析法确定其影响因素对土壤有机碳及活性碳组分的贡献.结果表明,土壤有机碳、易氧化碳和水溶性碳含量均呈现出随着海拔梯度的升高而升高的趋势;不同气候带上土壤有机碳、易氧化碳和水溶性碳含量差异显著,基本呈现出亚寒带>寒温带>温带>暖温带的趋势;植被带也是影响土壤有机碳、易氧化碳和水溶性碳含量的因素之一,基本呈现出高山草甸>高山针叶林>桦木林带>混交林带>锐齿栎>低山混交带的趋势;土壤有机碳、易氧化碳和水溶性碳含量的海拔梯度格局均与土壤温度、凋落物量、土壤容重和黏粒含量密切相关,土壤温度是重要因素.
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高光谱成像的煤与矸石分类
《光谱学与光谱分析 》 2022 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题.鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考.首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1000 nm(Vis/NIR)与1000~2500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条.其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响.基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分.随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.9652,0.9833.基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化.研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义.
关键词： 高光谱成像;煤;矸石;黑色背景;无损检测
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基于SPA-SSA-BP的小麦秸秆含水率检测模型
《农业机械学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为提高基于电容法的小麦秸秆含水率检测模型的检测精度,扩大含水率检测范围,提高模型适应性,本文以小麦秸秆为研究对象,使用LCR数字电桥,测量含水率为10.43% ~25.89%的秸秆在频率0.05 ~ 100 kHz、容积密度90.03 ~179.42 kg/m3和温度25 ~40℃内的电容,利用连续投影法(Successive projections algorithm,SPA)和主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对原始数据进行预处理,提取特征频率,选用反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)在全频率及2个特征频率下分别建立秸秆含水率、容积密度、温度的定量分析模型,引入麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)优化反向传播神经网络模型.试验结果表明,基于全频率构建的模型较基于SPA算法构建的模型预测效果略好,综合考虑模型复杂度和预测性能,本研究选用基于SPA算法结合SSA算法优化后的BP神经网络模型(SPA-SSA-BP)作为小麦秸秆含水率的检测模型,其预测集R2p、RMSEP和RPDP分别为0.9832、0.00550和7.715.利用该模型对13个含水率为10.62% ~ 25.59%的秸秆样本进行预测,含水率预测结果的相对误差为-5.27% ~5.52%,其中96.8%的预测误差在±5%以内.由此说明,模型具有较高的准确性和较好的鲁棒性.
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基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测
《光谱学与光谱分析 》 2022 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要.提出了一种基于多维光谱序列(multi-di-mensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法.目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断.将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天.试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本.将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1~7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列.分别采用符号聚合近似估计(symbolic aggregate approximation,SAX)和符号傅里叶近似估计(symbolic Fourier approxi-mation,SFA)两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征.基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)分类模型,实现病害早期检测.相应地,基于单维光谱序列(single-dimensional spectral series,SDSS)的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较.试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90% 以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99% 的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点.另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5~7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98% 的较高检测水准,未过度回落.因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路.
关键词： 早期病害识别 高光谱成像技术 番茄灰霉病 随机森林 多维时间序列
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308个糯玉米审定品种SSR标记遗传多样性分析
《植物遗传资源学报 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：随着中国糯玉米产业的蓬勃发展,每年通过审定的糯玉米品种逐渐增多,为了解其育成品种的遗传多样性和亲缘关系,本研究以308个糯玉米审定品种为材料,利用SSR标记从审定年份和适宜种植区2个角度分析近年来糯玉米审定品种遗传多样性特点和发展趋势。结果表明,308份糯玉米审定品种在40个SSR标记上共检测出529个等位基因、1480种基因型,PIC变幅为0.226～0.890,平均为0.684。从审定时间看,各年份间审定品种的遗传多样性指数波动不大,其中2015年审定品种的遗传多样性最高,为0.720。从适宜种植区看,西南区审定品种的PIC值最高,遗传距离分析表明西南区和另外3个适宜种植区有着最远的遗传距离,平均为0.0217;聚类分析结果显示,西南区部分品种聚集为一组,表现出一定的地域特色。聚类分组中以京科糯2000为代表的第Ⅲ组品种数目最多(122个,东南区占比59.0%),且在主坐标图中独立分布,表明优良品种的出现及其杂优模式的推广能够丰富和拓宽品种的遗传多样性,为糯玉米新品种改良提供导向作用的同时推动糯玉米产业的发展。
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