【摘 要】
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根系测量的耗时、费力而又不精确,是研究人员在解决根系及其相关问题时面临的一个难题.在不破坏植株正常生长的前提下,能精确、方便地量测根系参数将是很有意义的.该文以花生
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根系测量的耗时、费力而又不精确,是研究人员在解决根系及其相关问题时面临的一个难题.在不破坏植株正常生长的前提下,能精确、方便地量测根系参数将是很有意义的.该文以花生为例,经过试验及对试验结果的分析,在得出根冠参数的相关性的基础上,利用人工神经网络的非线性理论,建立了利用地上部(冠层)相关系数预测地下部(根系)的网络模型,并利用试验数据进行了训练、验证和预测,同时把作物根冠作为一个整体综合研究,分析了不同水分条件下花生根冠发育的消长规律.训练和预测的结果表明,利用人工神经网络建立地下部参数预测模型是可行的,其结果是精确的.
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