科研产出
山羊数字化育种管理系统设计及应用效果分析
《河南农业科学 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：针对山羊良种繁育体系不健全、良种自主率低、育种企业技术力量薄弱等现状，设计了以遗传评估和选种选配为核心业务功能的山羊数字化育种管理系统，并在云南省山羊养殖企业示范应用。基于系统的统计分析功能，分析了云上黑山羊和波尔山羊核心群体种羊数量、繁殖性能、生长性能、综合选择指数的变化情况。结果表明，通过山羊数字化育种管理系统的应用，提升了养殖企业生产管理和育种管理效力。2022年相较于2019年，云上黑山羊核心群体增长3 600余只，波尔山羊核心群体增长2 200余只；云上黑山羊初生窝质量由6.21 kg提升到6.71 kg，窝均产羔数由2.10只提升到2.12只（立新羊业有限公司）。2021年相较于2019年，云上黑山羊核心群12月龄体质量由36.19 kg提升到38.97 kg，背膘厚由2.78 cm下降到2.67 cm；云上黑山羊公羊综合选择指数提升了0.71%，波尔山羊公羊综合选择指数提升了1.38%，云上黑山羊母羊综合选择指数提升了0.80%，波尔山羊母羊综合选择指数提升了1.17%。该系统已在示范应用场平稳运行，且功能完善，操作简便，为山羊企业持续选育优良品种提供了技术支持。
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白杜新品种‘金火焰’
《园艺学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：‘金火焰’是从白杜实生苗中选育出的新品种。落叶小乔木，春季新生叶金黄色，夏季老叶变为黄绿色，新叶黄色，秋季遇冷叶片变红；初生新梢黄色，逐渐转为黄绿色，秋冬遇冷变为红褐色，颜色保持到第2年萌发后。叶对生，卵形，叶尖为渐尖，叶缘有细锯齿较浅；伞形花序，果实成熟时开裂，种子具有红色假种皮。观赏性突出，抗逆性强，适生范围广。
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农业大模型:关键技术、应用分析与发展方向
《智慧农业(中英文) 》 2024 CSCD
摘要：[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战.大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势.[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升.随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展.[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向.预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务.
关键词： 生成式人工智能 大模型 农业知识服务 机器学习 自主决策 多模态 深度学习
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融合时间感知和增强过滤的农业知识推荐模型
《智慧农业(中英文) 》 2024 CSCD
摘要：[目的/意义]农业场景下的知识服务具有周期性长、活动时间长的特点.传统推荐模型无法有效挖掘农业场景下的基于农时的隐藏信息.针对上述问题,提出一种融合时间感知和增强过滤的农业知识个性化推荐模型(Time-aware and Filter-enhanced Sequential Recommendation Model for Agriculture Knowledge,TiFSA).[方法]首先,基于时间感知的位置嵌入方法,将农户交互的时间信息与位置嵌入相结合,帮助学习农业情境下基于农时的项目相关性.其次,在时间感知位置嵌入的基础上,引入滤波器过滤算法,自适应地衰减农户情境数据中的噪声.最后,引入时间信息的多头自注意力网络,实现对时间、项目和特征的统一建模,对农户随时间变化的偏好特征进行情境表示,从而为用户提供可靠的推荐结果.[结果和讨论]根据"全国农业知识智能服务云平台"中的用户交互序列数据集进行实验.结果表明,该模型在农业数据集上的命中率为45.79%,归一化折损累计增益为53.52%;与近几年性能最佳的模型Ti-SASRec相比分别提升16.19%和14.02%.[结论]该模型能够有效捕获农业领域的用户情境特征和建模农户的动态偏好,具有更好的推荐性能.
关键词： 农业知识推荐 滤波器算法 时间感知 自注意力网络 序列推荐
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杏光合性状的遗传变异分析及主效基因挖掘
《果树学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：[目的]光合作用是果树产量和品质形成的关键生理过程,在果树遗传改良中具有重要意义,通过分析杏光合性状的遗传变异规律,为科学选配亲本及高光效杂交后代的筛选提供理论依据.[方法]以串枝红(高光合速率)为母本和骆驼黄(低光合速率)为父本进行杂交构建F1群体,采用Li-6400XT测定亲本及杂交后代的光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度与蒸腾速率.[结果]光合速率和气孔导度在F1群体中存在极端超亲单株.光合特性相关性状呈正态分布规律,具有典型的数量遗传特征.光合速率、蒸腾速率和胞间CO2浓度主要受遗传效应影响.构建了包含1356个indel标记的杏高密度遗传图谱,标记平均间距为0.44 cM,利用该图谱共检测到7个与光合性状相关的QTLs,其中,光合速率、蒸腾速率和胞间CO2浓度均定位在1号染色体的25.4~26.2cM附近,并结合富集分析结果发现PA01G03444可能是调控光合作用的1个主效基因.[结论]获得了7个与光合作用相关的QTLs,发现一个调控光合作用的主效基因PA01G03444,这为进一步探索杏树光合作用的分子机制提供了基因资源.
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黄颡鱼的毒棘结构
《水产学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：为深入了解黄颡鱼的毒棘结构，增强人们对淡水刺毒鱼类的认知。本研究结合宏观毒棘骨骼标本制作和微观组织切片等方法，深入探究黄颡鱼的毒棘结构。结果显示，黄颡鱼的胸鳍和背鳍均具有尖锐的倒刺棘骨，棘骨外包围着皮膜，皮膜拥有能分泌毒液的毒腺细胞，它们共同组成了黄颡鱼毒棘装置。毒棘骨骼宏观结构表明，黄颡鱼的背鳍和胸鳍毒棘均具有贯穿全棘骨的中央管和包围棘骨的皮膜；背鳍棘骨细长、锥形，且轻微拱起，顶部骤尖，后缘为弱锯齿；胸鳍棘骨前后缘均有锯齿，但后缘为强锯齿。背鳍和胸鳍毒棘基部结构的髁突形状、大小、位置全然不同。微观结构显示，皮膜中的毒腺细胞聚集成层，位于鳞状上皮与色素层之间，未见导管与之相连，背鳍和胸鳍毒棘的分支性骨管中均未发现毒腺细胞。胸鳍和背鳍锁紧装置可让毒棘保持倒伏或者直立的锁定状态，降低猎物挣脱几率。本研究有助于深入了解黄颡鱼的毒棘结构和特征，并增强人们对淡水刺毒鱼类的认知。
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非连续光对无土栽培番茄苗期无机元素吸收的影响
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：本研究在人工光型植物工厂中采用岩棉种植番茄植株，分析了在总光量一致的基础上红光背景下蓝光补充介入和蓝光取代介入两种非连续供光模式对番茄植株营养液无机元素吸收及叶片色素光谱参量的影响。结果表明，与连续红光相比，蓝光以不同方式介入均降低了番茄叶片中K元素含量而提高了茎中K元素含量，蓝光介入一定程度上抑制了番茄K元素由茎向叶片的运输；蓝光以不同方式介入均提高了番茄地上部中Mg含量（增幅8.93%～13.63%）,而降低了地上部Fe含量（降幅28%～48%）及Mn含量（降幅3.93%～21.24%）。其中蓝光补充介入模式下番茄叶片中Mg元素含量随着蓝光补充强度的升高而增加，叶片Mg含量在蓝光取代介入模式下高于蓝光补充介入模式而地上部Fe含量趋势则相反，蓝光取代介入的非连续光模式较蓝光补充介入模式而言更有利于刺激叶片中Mg的积累而抑制地上部Fe的积累。与连续红光相比，蓝光以不同方式介入后番茄叶片色素光谱参量Hue值（色相角）和MCARI值（修正叶绿素吸收比指数）均有所提高，相反，Red/Green值（红绿区域光谱反射比）均有所降低，蓝光补充介入模式下叶片Hue值和MCARI值随蓝光补充强度的升高而增大，R/RB80处理下Hue、MCARI值最高，较对照分别提高4%、124%;蓝光取代模式下Hue值和MCARI值随蓝光间歇时间的延长先增大后减小，R/RB（1h）处理下Hue、MCARI值最高，较对照分别提高6%、215%。番茄叶片在绿光波段的反射率与各处理下Hue、MCARI值变化趋势接近，而番茄叶片中Mg元素含量与叶绿素光谱参量呈正相关性。蓝光取代介入的非连续光模式较蓝光补充介入模式而言更有利于刺激叶片类胡萝卜素分解和叶绿素积累，非连续供光模式通过调控番茄植株无机元素的吸收进而作用于叶片色素的形成。本研究为无土栽培番茄光环境调控提供了理论依据。
关键词： 植物工厂 LED供光模式 番茄苗期 非连续光 无机元素
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融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：油茶作为江西省经济林树种之一，也是江西省特色优势产业，准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足，以及丘陵山区地形破碎问题，以江西省宜春市袁州区为研究区，采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源，构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量，其中，纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口，计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法，设计了8种特征组合方案开展实验，探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明：利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35,最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast);在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类，不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数，相比于单一光谱和指数特征，纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果，基于特征优选的油茶提取精度最高；基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高，总体精度为88.29%,Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据，构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法，可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。
关键词： 油茶 种植区提取 Sentinel-1 Sentinel-2 特征优选 累计差 ReliefF算法
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