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基于数据挖掘方法的农作物最优抗倒伏植株性能研究

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成果类型:
会议论文
作者:
王赛;高全胜;伍旭
作者机构:
[王赛; 高全胜; 伍旭] 武汉工业学院经济与管理学院
[王赛; 高全胜; 伍旭] 武汉工业学院数学与计算机学院
[王赛; 高全胜; 伍旭] 中南财经政法大学工商管理学院
语种:
中文
关键词:
农作物;倒伏;数据挖掘
年:
2017
页码:
648-651
会议名称:
2012年基于互联网的商业管理学术会议
会议论文集名称:
Proceedings of Conference on Web Based Business Management(WBM 2012)
会议时间:
2012-09-21
会议地点:
中国上海
会议赞助商:
F University<&wdkj&>Jimei University<&wdkj&>Northwest A&amp<&wdkj&>amp<&wdkj&>Scientific Research Publishing and Engineering Information Institute<&wdkj&>University of Science and Technology of China<&wdkj&>Wuhan University
基金类别:
教育部人文社科项目(09YJC790208)资助
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
管理学院
摘要:
农作物生产的一个主要问题是其倒伏问题,影响作物生长和产量。首先,本文比较六种不同小麦品种,通过logistic回归方法分析了小麦抗倒伏性能的主要源泉。结果表明,第四节长度,第二、三、四节比重是导致小麦倒伏的主要原因。其次,多重响应曲面分析与神经网络方法被用于分析小麦的最优抗倒伏性状。结果表明,最优第二、三、四节厚度比为1:1:1,最优第二、三、四节长度比在六种产品中差异显著。

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