摘叶和喷施外源过氧化氢对库尔勒香梨粗皮果形成的影响

【目的】研究库尔勒香梨上可能诱导粗皮果形成的胁迫因子。【方法】基于分析库尔勒香梨粗皮果形成的基础上,对生长期的库尔勒香梨枝条采用50%程度地摘叶、外源喷施250 mmol/L的H_(2)O_(2)2种人为逆境处理,在成熟期统计处理枝条上粗皮果率,对不同处理的果实进行组织切片染色,检测生理指标。【结果】库尔勒香梨成熟期对照组的粗皮果比率为18.10%,H_(2)O_(2)喷施和摘叶处理的粗皮果率分别为51.93%、29.52%;3组果实中果皮中的木质素含量分别为3.4%、4.9%、3.9%,果肉中的木质素含量分别为1.5%、1.7%、2.0%,2个处理组均提高了库尔勒香梨的粗皮果率以及果实中的木质素含量。H_(2)O_(2)喷施后外果皮的丙二醛(MDA)和活性氧(H_(2)O_(2)和O-2)含量显著增加,分别为对照的1.7和2.9倍。与之相应,库尔勒香梨果皮可溶性糖、淀粉等渗透调节物质含量也显著增加,分别为对照的1.3和1.4倍。摘叶处理后库尔勒香梨果肉中可溶性糖、淀粉等渗透调节物质的含量也显著提高,分别为对照组果肉的1.2和2.0倍。【结论】2种人为逆境处理能有效提高粗皮果的比率,并且提高果实内部单位视野中的石细胞数量和木质素含量。其中H_(2)O_(2)喷施组主要对库尔勒香梨的果皮部分产生影响;摘叶组主要对库尔勒香梨的果肉部分产生影响。

库尔勒香梨粗皮果矿质元素和氨基酸的含量分析

【目的】研究比较库尔勒香梨粗皮果和正常果中矿物质元素和氨基酸的差异,分析库尔勒香梨粗皮病与矿物质元素和氨基酸的关系。【方法】以库尔勒地区15 a生的香梨树为材料,分别利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)和超高效液相色谱-质谱联合分析(UHPLC-MRM-MS/MS)技术检测库尔勒香梨正常果和粗皮果果实中的矿物质元素和氨基酸的种类和含量,运用主成分分析法对其分析。【结果】库尔勒香梨不同类型果实中共检测出14种矿质元素和23种氨基酸,其中10种矿物质元素和19种氨基酸在不同类型果实中差异性积累。10个差异矿物质元素里除了硼(B)和硅(Si),其余8个元素(钠(Na)、镁(Mg)、磷(P)、钾(k)、钙(Ca)、锰(Mn)、铜(Cu))在正常果中含量明显高于粗皮果,矿物质在不同类型果实中的差异倍数为0.70~3.17倍。而19种差异氨基酸在香梨粗皮果中的含量显著高于正常果实,氨基酸在不同类型果实的差异倍数为1.11~6.61倍。在不同类型果实矿质元素中提取2个主成分,其中主成分1(PC_(1))中Ca、K、Na等元素的分数较高,主成分2(PC_(2))中Se、Cu、B等元素的分数较高,PC_(1)和PC_(2)中综合得分较高的元素为钙Ca、Mn、K等元素;针对不同类型果实种23种氨基酸进行主成分分析共提取2个主成分,其中PC_(1)中4-羟脯氨酸(4-Hyp)、鸟氨酸(Orn)、组氨酸(His)等的分数较高,PC_(2)中丝氨酸(Ser)、谷氨酸(Glu)、3-甲基-组氨酸(3-MeHis)等得分数较高,在PC_(1)和PC_(2)中苏氨酸(Thr)、丙氨酸(Ala)、4-Hyp等氨基酸的综合得分较高。【结论】库尔勒香梨不同类型果实中矿物质元素和氨基酸含量具有显著差异,矿物质元素中的Ca、Mn、K和氨基酸中的Thr、Ala、4-Hyp综合的分数较高,其含量的差异可能是导致两种果实差异的原因。

马家柚粗皮果形成过程的解剖学观察

为了解马家柚粗皮果形成的原因,以马家柚光皮果为对照,比较了果实发育期间果皮的显微结构。通过对外果皮的解剖结构观察发现,光皮果的油胞下凹,而粗皮果的油胞略有凸起,并且粗皮果的油胞体积明显大于光皮果,二者在油胞上所表现的这些差异可能是导致粗皮果果皮粗糙的主要原因。通过对中果皮的解剖结构观察发现,在果皮成熟时粗皮果中果皮细胞较光皮果形态上更细长,果皮射线方向细胞直径更大,细胞间隙也更大,这些可能是导致粗皮果果皮增厚、海绵层疏松现象的原因之一。

库尔勒香梨粗皮果的初步研究

通过对库尔勒香梨粗皮果在树冠内外膛的分布情况和果实品质的田间观测和实验室测定分析表明,91%的粗皮果分布于内膛枝,仅9%分布于外膛,不同部位的粗皮果的各果形比例也不同。粗皮果的石细胞团直径、密度和含量较高,硬度大,可滴定酸含量高,可溶性固形物低。说明粗皮果的果实品质较差。

马家柚及变异品系果实发育期间矿质营养变化及与果实内含物的相关性研究

研究江西广丰马家柚[Citrus grandis(L.)Osbeck]以及变异品系粗皮马家柚果皮与果肉中N、P、K、Ca、Mg含量和积累量变化及其与果实主要内含物变化的关系。结果表明:二者果实(果皮和果肉)各矿质元素含量变化规律相似,除果皮中Ca在采收时含量最高外,其他元素最高水平都在幼果期。二者果实(果皮和果肉)中P、K、Ca和Mg元素在二者中积累基本呈上升趋势,并在果实膨大期出现大量积累。粗皮马家柚在果皮中N积累时间比马家柚延长2个月。马家柚和粗皮马家柚可溶性固形物(SSC)、总糖(TS)、可滴定酸(TA)、维生素C(Vc)以及糖酸比变化趋势基本一致。通过多元线性逐步回归分析发现,除二者糖酸比与果肉Ca呈现较大的正相关外,其他果实内含物与果实N、P、K、Ca和Mg相关性较低。

库尔勒香梨粗皮果形成相关因子的分析

为进一步调查和研究香梨粗皮果形成的相关因素及其相关性,以库尔勒香梨作为试验材料,调查与其粗皮果形成相关的部分环境因子和树冠因子,并对比粗皮果和正常果内矿物质离子含量,探讨粗皮果形成的相关影响因子。结果表明:通过粗皮果相关因子调查得知,树冠内腔和外腔,受伤枝和未受伤枝的粗皮果率基本相等,而短果枝、果实个大和花序全花的粗皮果率均大于95%。粗皮果邻叶中的K+、Mg2+、Na+含量与正常果邻叶相比差异不显著,而粗皮果邻叶中的Fe2+和Ca2+含量显著低于正常果邻叶,粗皮果邻叶中的Zn2+含量显著高于正常果邻叶。粗皮果果实中的K+、Mg2+、Ca2+、Zn2+含量与正常果之间无差异,粗皮果果实中的Na+含量显著低于正常果,粗皮果果实萼端的Fe2+含量与正常果之间无差异,但是粗皮果果实中部的Fe2+含量低于正常果。

温州蜜柑粗皮大果形成过程的解剖学研究

【目的】为了明确温州蜜柑粗皮大果形成的原因和关键时期,【方法】试验以‘国庆一号’温州蜜柑为材料,比较果实发育过程中,粗皮大果与薄皮果果蒂处果皮的显微结构差异。【结果】结果表明,花后21 d粗皮大果中果皮细胞开始排列疏松,花后28 d其外果皮出现凹凸不平现象,这些均与薄皮果存在明显差异;花后7～21 d果皮细胞层数快速增长,导致果皮增厚,粗皮大果与薄皮果表现显著差异;果实成熟前,薄皮果果皮逐渐变薄,粗皮大果的果皮却不断增厚,成熟时其果皮厚度达到薄皮果的3.8倍。【结论】花后7～28 d是粗皮大果果皮增厚的关键时期。

基于IAFOA-GRNN的井下配网单相接地故障辨识模型

为提高井下配电网单相接地故障选线效率及精度,提出首先利用粗糙集理论对采样数据进行信号强化,然后针对所得特征信号展开复小波分解,最终对得到的暂态分量进行归一化处理,以作为广义回归神经网络训练及测试的输入值。同时,根据智能融合思想,提出改进的自适应果蝇优化算法改善了传统算法搜索遍历性差、易陷入局部最优解的缺陷,对GRNN的平滑元素σ进行全局寻优,建立最佳的故障馈线辨识模型。通过大量的ATP-EMTP仿真实验可知,该选线模型具有训练速度快、误判率低的特性。

基于粗糙集和果蝇优化算法的特征选择方法

特征选择是模式识别领域重要的数据预处理步骤之一,旨在从原始特征集合中选出最有效的特征子集使得给定评价准则达到最优。为此,文中提出了一种基于粗糙集和果蝇优化算法的特征选择方法。该方法基于一种新的双策略进化果蝇优化算法进行特征子集的迭代寻优,并结合粗糙集属性依赖度和属性重要性构造适应度函数对所选特征子集进行评估,既可以在全局范围内尽可能多地搜索出重要的特征,又能选出对决策最具有贡献的有效特征子集。在UCI数据集上的实验结果表明,提出的特征选择方法可以有效地搜索出具有最少信息损失的特征子集,并达到较高的分类精度。

果蔬表面粗糙度特性检测触觉传感器设计与试验

为使农业机器人能够通过'触摸'检测果蔬表面粗糙度特性,设计并制作了一种PVDF触觉传感器,通过触觉信号处理分析检测果蔬的表面粗糙度特性。利用ANSYS有限元分析选择传感器模型的有效信息获取区域,将PVDF压电薄膜和电阻应变片以不同方向和位置随机排布在该区域。搭建触觉信息检测平台,通过多通道数据采集程序对3种不同粗糙度等级的样本进行数据采集与存储,提取样本特征,建立支持向量回归机算法模型,并通过基于径向基核函数的SVR算法对果蔬表面粗糙度进行预测。试验结果与实际设定粗糙度等级一致,证明所设计触觉传感器能有效检测果蔬表面粗糙度特性。

果蝇纤维毛状爪垫与不同粗糙度表面接触的黏附力研究(英文)

总结了昆虫爪垫与接触面的黏附现象以及可能的黏附机理.在回顾了现存黏附力的测试方法后,本文提出了2种自制测试装置并测量了黑腹果蝇(双翅目,果蝇科)与不同粗糙度表面接触的黏附力.2种测试装置中,第2种天平测试法简单有效,为本文所创.文中描述了测试装置的特点和具体的测试过程,测试结果也同其他测试方法得到的结果进行了比较分析,并做了进一步的阐述和总结.

苹果轮纹病的发生与防治

介绍了苹果轮纹病的成因 ,发病机理及症状等 ,提出了一些综合防治措施 ,如选栽抗病品种和抗病砧木 ,加强栽培管理等。

SiC单晶加工参数优化及表面粗糙度预测

因独特的共价键晶体结构,SiC单晶具有较高的硬度和脆性,是典型的难加工材料。以横向超声激励线锯的方法对SiC单晶进行切割,采用正交实验设计,并引入灰色关联分析法研究切割过程中锯切力、晶片表面粗糙度等多目标与主要加工参数之间的影响关系,以及获得线锯加工最优参数组合,即工件进给速度0.025mm/min、超声振幅1.8μm、线锯速度1.6m/s、工件转速16r/min为最优加工参数组合,并通过实验进行验证。采用果蝇优化算法优化灰色神经网络模型(FOA-GMNN)对SiC单晶片的表面粗糙度Ra进行预测,结果表明:FOA-GMNN模型收敛速度快,鲁棒性好,预测精度高,预测值与实验值的平均相对误差为2.09%。

面向云服务器信息化管理的混合聚类算法研究

为了解决云服务器聚类中出现的非线性问题,本文提出结合模糊C均值算法形成服务器聚类算法,并加入改进果蝇优化算法克服GRNN收敛速度慢和易陷入极小值问题,而且云平台收集23项性能指标,将FCM算法输出结果经过邻域粗糙集算法分析挑选特征,避免维数灾难问题。本文提出的算法相比于已有的研究成果,速度上分别加快了1.43、3.22和3.72倍;收敛步数方面,也分别缩减了1.61、5和6倍,并且在运行算法时,计算机的内存和cpu占用率都控制在50%左右,不影响正常功能。而且云平台的任务调度更加均衡,侧面证明算法聚类效果的准确性。