基于机器学习算法的小麦遗传群体持绿性研究

精准预测小麦旗叶中的叶绿素含量(SPAD值)是衡量品种持绿和高光效高产特性的重要方式。为提高小麦SPAD值的预测精度,本试验以中麦578/济麦22重组近交系(RIL)-F8代群体为试验材料,设置正常灌溉和节水灌溉两种水分处理,结合无人机多源传感器融合以及5种机器学习算法和集成方法,预测不同家系在灌浆中后期(花后28 d)的SPAD值,并通过筛选持绿和非持绿性家系,探究灌浆中后期SPAD值与籽粒产量的关系。结果表明,花后28 d旗叶SPAD值和籽粒产量呈正相关(相关系数为0.59);在节水灌溉处理下,小麦旗叶SPAD值和籽粒产量均显著降低。基于多源数据融合的集成方法预测旗叶SPAD值精度优于单一模型。结合不同水分处理下的家系籽粒产量数据发现,受水分胁迫不敏感的10个持绿高产家系中ZJ-16家系持绿、高产效应明显。该研究为田间快速无损监测小麦叶绿素含量提供了一种方便、灵活和有效的方法,为小麦抗旱、高光效育种提供了理论依据和技术支撑。

浅析初中英语课堂有效教学的实施策略

新课程改革要全面展开并取得成功，教学也必须进行相应的改革。有效教学是目前比较认同的教学理念，它顺应素质教育的要求，旨在培养学生的创新能力、实践能力以及自我发展能力。因此，在初中英语课堂中进行有效教学成为每个初中英语教师的自觉行为。