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相似文献
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1.
应用灰色系统中关联度分析法的基本原理和方法,首次对甘蓝型春油菜6个杂交种的13个经济性状进行综合分析比较。结果表明,依据各杂交种的灰色关联度排序进行的综合评估结果与杂交种的实际表现的单项产量因素比较法一致,也与油菜产量结构因素增产潜力趋势极为吻合。因此认为,灰色关联度分析法完全可以应用于油菜杂交种的评估,而且具有综合性强,简便有效的特点。  相似文献   

2.
运用灰色系统理论中关联度分析的方法,对1998年长江上游油菜区试的资料进行综合评估。结果表明,9407N是综合性状最好的品种,其次为sc94005和油研7号。评判结果与品种的实际表现基本一致。  相似文献   

3.
采用灰色系统理论中关联度分析法 ,对 1 995~ 1 996年新疆大麦新品种区域试验中的 6个供试品系进行了多性状的综合评价。结果表明 :大 943品系综合性状最好 (r1=0 .7785) ,POLAND次之 (r2=0 .7671 ) ,HARRINGTON综合性状最差 (r6=0 .690 1 )。综合评判结果与品种 (系 )在生产实际中的表现基本一致。认为灰色系统理论中灰色关联度分析法对作物新品种的选育、审定有一定的指导意义  相似文献   

4.
应用灰色关联度分析法综合评判油菜品种   总被引:8,自引:0,他引:8  
采用灰色系统理论中关联度的分析法,对1999-2000年新疆油菜新品种区域试验中的8个供试品系进行了多性状的综合评价。分析结果表明,在注重产量、含油率,兼顾其它性状的权重比例下,所进行的综合评判结果与大面积生产上品种的种植情况是一致的。初步认为,本法同样适合于不同地区最佳种植品种选择的分析。  相似文献   

5.
灰色关联度分析在高原粳稻新品种评价上的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
通过运用灰色关联度对四川省2008年凉山州水稻新品种中粳组区域试验5个试点的试验结果进行分析,结果表明,西粳1号的综合性状表现最好,其次是西粳2号,天香1号和西粳3号综合性状表现较好,2006-427综合性状最差。对灰色关联度分析和方差分析的结果进行比较,表明方差分析不能反应出与产量性状和生产需求相关的其他性状的信息,易造成对品种评价的片面性,而灰色系统理论对参试品种的综合性状进行分析,能克服只靠产量排序带来的弊端,弥补方差分析的不足。  相似文献   

6.
春性小黑麦材料抗旱性的比较研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
为筛选抗旱性相对较强的小黑麦品(种)系,本文采用灰色关联度、隶属函数值、模糊聚类分析方法,通过室内模拟干旱与大田干旱实验相结合,对20个春性小黑麦品种(系)的主要农艺性状和部分生理性状与产量抗旱指数的关联度进行分析,再采用隶属函数值法对参试材料进行综合评价和分析。结果表明:通过灰色关联度分析,各生育阶段各性状与产量抗旱指数的关联度排序与综合三个生育阶段的各性状的总关联度排序趋势一致(除离体根系失水速率)。再通过综合评价与聚类分析,最终筛选抗旱性相对较强的小黑麦抗旱品种(系)05草鉴10、05草鉴12和H03—5。  相似文献   

7.
小麦新品种的灰色关联度分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本应用灰色关联度分析法,对参加1997-1998年度国家黄淮南片小麦品种区域试验春水组10个品种(系)的12个主要性状进行了综合描术客量化评估,较为全面、客观地评价了参试品种(系)的优劣,笔认为,与等权关联度排序相比,加权关联度排序的评估结果更能反映品种产量等钦个性状的实际表现;构造参考品种和赋予不同性状以不同权重是灰色关联度分析法的关键环节。  相似文献   

8.
应用灰色关联度分析法对昭觉县高寒粳稻品比试验中的20个高寒稻新品系的产量、品质和抗病性等11个主要性状进行综合分析。结果表明,应用加权关联度进行分析评价的结果优于一般关联度的评价结果,与田间综合评价情况更相符,其综合评价排序结果与产量排序基本一致,新品系中H14、H3综合性状最佳,H2、H9次之。  相似文献   

9.
农作物新品种区域试验 ,是各级种子管理部门品种审定的主要依据。新品种本身的优劣 ,是多种性状相互作用的结果 ,除产量外成熟期、抗逆性、籽粒品质等性状都对品种的评价产生影响。因此 ,农作物新品种的综合评价是新品种选育、审定及推广工作的重要环节。对农作物品种区试资料的分析 ,若仅对产量作方差分析 ,而不对影响品种的其它主要性状综合一起进行量化分析比较 ,就不能全面客观准确评价参试品种的优劣。灰色系统理论中关联度分析法 ,能评价参试品种多个性状的综合表现 ,可以克服上述统计分析方法的不足。笔者利用灰色关联度分析和方差分…  相似文献   

10.
应用灰色关联度分析法对甘蓝油菜籽含油量与几个主要产量性状间的关系进行了综合分析。结果表明含油量与各性状间的关联度大小顺序为:角粒数〉倒伏率〉千粒重〉产量〉主花序不实率〉角果数。  相似文献   

11.
利用灰色系统理论中关联度分析法,对新疆栽培的5个红花品种(系)的农艺性状进行综合定量评价,结果表明:954017品种综合性状最好(r=0.8470),958060次之(r=0.7640),958039综合性状最差(r=0.6200)。综合评判结果与品种(系)在生产实际中的表现基本一致。  相似文献   

12.
南天竹秋季观赏特性评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
在充分考虑影响南天竹观赏特性的各种因素和指标上,应用灰色关联度分析法,对湖南地区13个地理种源秋季观赏特性进行了综合评价,其中8个种源与理想种源的关联度大于0.5,说明湖南地区南天竹地理种源中绝大多数具有较好的观赏价值.并把关联度值与其变异系数进行相关分析.结果均为显著相关,因此,认为用灰色关联度方法能够较好地评价南天竹的观赏特性.并选出了3个观赏特性在湖南表现最好的优良南天竹地理种源,为科学、合理地选择园林观赏植物提供了可靠的理论基础和科学依据.  相似文献   

13.
就灰关联分析法的基本原理和方法在农作物品种综合评判中的应用问题进行了探讨,提出了使用灰关联分析法进行了农作物品种综合评判的具体做法与步骤,并以鲁西北棉区两熟的小麦配套品种(系)为例,进行了具体的评价计算,计算结果全面客观,切合实际,克服了以往评判中只注重某一或某几种性状而忽视其它性状所造成的偏差,表明灰关联分析法是进行农作物品种综合评判的一种便于操作的,科学的,有效的方法。  相似文献   

14.
为选育高产、高糖、抗逆性强且适应广西蔗区种植的甘蔗(Soccharum officinarum)优良新品种,以甘蔗新品种(系)桂热1号(GR1)和桂热2号(GR2)为试验材料,以新台糖22号(ROC22)为对照,进行多年多点的跟踪种植试验,所得结果运用灰色关联度及TOPSIS法进行分析。灰色关联度分析结果表明,影响产糖量的因素依次为蔗茎产量>有效茎>株高>分蘖率>蔗糖分>茎径。对3个品种甘蔗的TOPSIS综合评价高低排序为GR2>GR1>ROC22。GR2的蔗茎产量最高、有效茎条数多、综合评价最优,是优良的甘蔗品种,适宜进一步推广种植。  相似文献   

15.
根据区域试验结果,运用多因素综合评判法对12个玉米品种进行评价。结果表明,9881综合性状最好,其次是9511,cx-743综合性状最差。该方法适用于玉米品种的综合评估,计算简便易行,结果客观、全面,更接近品种的实际表现。  相似文献   

16.
在电力变压器故障诊断中,针对油中溶解气体分析,传统的三比值法难以包括和反映电力变压器内部故障的所有形态,在实际工作中存在许多变压器故障因查不到故障编码而无法判断的问题.结合油中溶解气体分析技术和灰色关联的相关理论,提出了一种面积关联度和斜率关联度相结合的综合关联度分析方法,给出了变压器故障诊断的算法步骤,并对权重系数的选取进行了探讨.该方法既能表征序列曲线的离散程度,又能反映序列曲线的变化走向相似度,能全面描述序列间联系的紧密程度.实验表明,将该方法用于变压器故障诊断,不仅克服了三比值法存在的问题,而且故障诊断准确率也高于面积关联分析方法和斜率关联分析 方法.在收集到的数据中随机选取350组进行计算,诊断准确率达到93.7%.  相似文献   

17.
14个油用向日葵新品种(系)综合性状评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用灰色关联度分析方法,对14个油用向日葵新品种(系)综合性状进行评价.加权关联排序为:S27>F53>Y-85>Y-86>TO12244>F60>Y-103>Y-82>Y-78>Y-102>诺葵212>Y-87>Y-81>Y-101. S27在所有参试品种(系)的田间产量表现较好,排在第2位,含油率排在第3位,结实率排在第2位;F53虽然产量只排在第3位,但花盘直径、结实率、百粒重均排在第2位;Y-85在所有参试品种(系)的田间产量表现最好,排在第1位;Y-87产量较低,排在所有参试品种(系)中倒数第4位,含油率是所有参试品种(系)中最低的;Y-81,产量较低,排在所有参试品种(系)中倒数第2位;Y-101在所有参试品种(系)中产量最低的.S27、F53、Y-85油用向日葵品种(系)的加权关联度较大,说明这3个品种(系)的综合性状优秀,适合生产推广;Y-87、Y-81、Y-101加权关联度排序靠后,不宜推广种植.  相似文献   

18.
对2020年引进的6个耐机械损伤菠菜品种(Sp001,Sp002,Sp021,Sp031,Sp061和皇10-3)在设施大棚进行了鉴定与比较实验,分析了6个菠菜品种的植物学性状、营养指标和质构特性的差异.结果表明:不同品种之间的基本植物学性状无显著差异,但不同品种间叶片硬度、叶片长/叶柄长、抗坏血酸和硝态氮含量等存在显...  相似文献   

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