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资源类型: 中文期刊
关键词:聚类分析(模糊匹配)
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ICP-MS法测定云南野生茯苓中矿质元素含量

食品科学 2016 北大核心 CSCD

摘要:建立微波消解电感耦合等离体质谱(inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)法测定云南野生茯苓中Li、Mg、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Cu、Zn、As、Rb、Sr、Cs、Pb 15种矿质元素的分析方法,研究云南野生茯苓中矿质元素的含量分布特征。使用ICP-MS法对采集自云南省28个地区野生茯苓样品中15种矿质元素进行定量分析,并采用SPSS进行主成分分析,相关性分析和聚类分析对测定结果进行评价。结果显示,元素线性回归方程的相关系数r均大于0.999 0,15种测定元素均在推荐值(真实值)范围内,其相对标准偏差均小于8%,表明该方法具有较好的准确度和精密度,适用于云南野生茯苓中矿质元素的测定。所测试野生茯苓中含有丰富的矿质元素,其中Ca(925.79μg/g)、K(370.42μg/g)、Mg(115.20μg/g)和Fe(115.80μg/g)的含量较高,有毒重金属As(0.04μg/g)和Pb(0.20μg/g)的含量均未超出GB 2672—2012《食品中污染物限量》及联合国粮农组织/世界卫生组织关于有毒重金属限量标准。主成分分析结果显示前4个主成分可以解释全部变量信息的77.55%,得出云南野生茯苓的特征元素为V、Fe、Li、As、Cs、Cr、Pb、Sr、Ca、Mn。聚类分析将所测元素分为3类,其中Fe、V、Li、Cs、As、Cr、Pb聚为一类,K、Rb、Zn、Mg、Cu、Mn聚为一类,Ca、Sr聚为一类,元素之间的相关性和聚类分析结果与主成分分析的结果一致。不同产地茯苓样品的聚类分析结果表明,样品中矿质元素均存在很大差异,这可能是野生茯苓样品中矿质元素含量受云南地形地貌,气候特征影响较大。

关键词: 电感耦合等离子体质谱法 茯苓 矿质元素 主成分分析 聚类分析

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高原粳稻骨干亲本及其衍生品种的主要农艺性状比较分析

植物遗传资源学报 2016 北大核心 CSCD

摘要:对2个高原粳稻骨干亲本滇榆1号和轰早生及其衍生品种的农艺性状进行主成分及聚类分析。结果表明:(1)2个亲本的穗长、剑叶角度、宽度和结实率差异不显著,其余性状差异显著。(2)2个亲本衍生品种的剑叶角度、单株穗数、穗实粒数、结实率和千粒重存在较大差异,其余性状差异较小。(3)滇榆1号和轰早生衍生品种的前5个主因子累积贡献率分别为85.5%和85.3%,第1主成分因子分别是株型和粒数,其贡献率分别为39.9%和41.1%。(4)74个品种聚为6类,其中85%的品种分布在第Ⅰ类和第Ⅲ类,这些品种的主要特征是株高90~100 cm,剑叶长25~34 cm、宽1.5~1.7 cm,穗长20 cm左右,每穗91~138粒,每株7穗,结实率和千粒重分别为85%和27 g。

关键词: 高原粳稻 骨干亲本 农艺性状 主成分分析 聚类分析

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红云红河卷烟原料K326的生态区划研究

昆明学院学报 2016

摘要:为进一步探索云南省26个种植K326品种县(市)的生态区划,通过GPS定位系统及当地气象部门提供的30 a气象资料,收集了该种植区域的地理因子和气候因子信息,通过凝聚系统聚类中的组间连接聚类法,对K326品种种植区域的经度、纬度、海拔及大田期均温、降雨量和日照时间等进行聚类分析.结果表明,可将云南烟区划分为昆明、曲靖、红河、保山和昭通5个大生态区以及13个生态亚区.

关键词: 云南烟区 烤烟 K326 生态区划 聚类分析

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薯蓣属5种药食同源植物红外光谱鉴别研究

食品研究与开发 2016 北大核心

摘要:采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)结合化学计量学鉴别不同种药食同源薯蓣植物。采集云南5种药食同源薯蓣属(淮山药、黄独、高山薯蓣、粘山药、参薯)样品红外光谱数据,选择基线校正、9点平滑、自动归一化、二阶导数等预处理方法对光谱进行优化。原始光谱显示,除粘山药样品,其余4种薯蓣属样品红外光谱相似度较高,在1 154、1 081、1 021、928、763、577 cm~(-1)附近均出现表征淀粉和一些糖苷类成分的吸收峰。选取1 800 cm~(-1)~400 cm~(-1)波段二阶导数光谱数据,结合聚类分析(HCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法进一步挖掘红外光谱数据信息。通过HCA提取727个变量建立矩形阵列获得树状图,分类正确率为91.2%。PLS-DA模型前6个主成分累积贡献率为97.3%;得分图显示,5种样品分类效果理想。证明FT-IR结合HCA和PLS-DA方法,对5种不同种薯蓣植物的鉴别可行。

关键词: 薯蓣 药食同源 红外光谱 聚类分析 偏最小二乘判别分析

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蓖麻种质资源主要农艺性状的综合评价与分析

江苏农业学报 2016 北大核心 CSCD

摘要:为了加强蓖麻种质资源开发和利用,在对筛选出的50份优异蓖麻种质材料的10个主要农艺性状进行相关性分析的基础上进行主成分分析和聚类分析。确定了5个主成分,其累计贡献率为91.018%。5个主成分分别反映产量构成、植物长势、蒴果数、株高和百粒质量。把50份蓖麻种质聚类并划分为3大类群,第I类资源的单株生产力表现最低,可用于选育矮秆密植型品种;第II类资源百粒质量在3类材料中最高,表现较好,可用于选育大粒型品种;第III类资源的主穗蒴果数、单株有效穗数、单株蒴果数等性状都最高,单株生产力表现最好,可用于选育高产、中粒型的品种。

关键词: 蓖麻 种质资源 相关性分析 主成分分析 聚类分析

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甘蔗属割手密种云南82-114 F_1代灰色关联度综合评价及分类

南方农业学报 2015 北大核心 CSCD

摘要:【目的】对64份甘蔗属割手密种(Saccharum spontaneum)云南割手密82-114(云南82-114)的F1代进行综合评价和分类,为进一步筛选和利用优良种质提供依据。【方法】采用灰色育种理论的灰色关联度对云南82-114血缘F1代的9个性状进行综合评价与分类。【结果】在64份材料的灰色关联度排名中,排名居前10位的分别为云瑞08-155、云瑞08-52-1、云瑞08-147、云瑞08-157、云瑞08-197、云瑞08-105、云瑞08-111、云瑞08-96、云瑞08-52-2、云瑞08-83,超过对照ROC22的材料有5份,超过对照粤糖93-159的材料有10份,其余的54份材料均未超过两对照。依据材料间灰色关联度建立三角矩阵,取等价截距λ=0.890时,可将材料分为22个类型,大部分材料可单独聚为一类。灰色关联度评价和聚类分析结果表明,云瑞08-155、云瑞08-52-1、云瑞08-147、云瑞08-157、云瑞08-197、云瑞08-105、云瑞08-96等7份材料可作为杂交利用的重点材料。【结论】灰色关联度综合评价结合聚类分析对材料的高效筛选和杂交利用具有较明确的指导作用,是一种方便、简捷的评判方法。

关键词: 甘蔗 割手密种 灰色关联度 综合评价 聚类分析

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运用聚类分析与TOPSIS法综合评价云南重楼种质资源

贵州农业科学 2015 北大核心

摘要:为筛选不同类群云南重楼的优势种源,为其育种提供理论依据,采用TOPSIS法与聚类分析法对23份云南重楼种质资源的亲缘关系进行综合评价。结果表明:经TOPSIS法综合评价有12份云南重楼资源具有优势种源的特性,且其在4个聚类群中均有分布。

关键词: 聚类分析 TOPSIS法 云南重楼 种质资源

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云南薏苡种质资源农艺性状的主成分和聚类分析

植物遗传资源学报 2015 北大核心 CSCD

摘要:为了揭示云南薏苡种质资源多样性,发掘薏苡资源中的有益基因,利用主成分分析和聚类分析,对收集的65个薏苡种质资源的13个农艺性状进行多样性评价。结果表明,云南薏苡资源存在丰富的遗传多样性,其中栽培种的分枝数和分蘖数的遗传变异系数分别达到57.4%和47.5%,野生种百粒重的遗传变异系数达到60.4%。应用主成分分析将云南薏苡13个性状简化为7个主成分,其累积贡献率为85.67%,以叶片宽因子贡献率最高,为49%。采用系统聚类分析,将65份供试材料在遗传距离16.21水平上聚为5个大类,可区分为株高较矮叶片较短型、株高较高叶片较长型以及3个特殊型。

关键词: 云南薏苡 主成分分析 聚类分析 遗传多样性

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2种判别方法对黑木耳产地分类的比较研究

山西农业科学 2015

摘要:采用云南、贵州、四川、福建、广西、黑龙江6个不同产地的黑木耳样本,通过ICP-MS,以镧、铈等16种稀土元素为指标,进行Fisher判别分析(FDA)和聚类分析,并比较了二者的性能优劣。结果表明,通过聚类分析,云南、贵州、四川的样品存在混聚现象,分类效果不是很好;通过Fisher判别分析,对初始案例中95.1%进行了正确判断,交叉验证分析成功率为93.3%,对36个外部验证样本进行判别回代,正确率为90.1%。Fisher判别分析方法具有突出的维数约减能力,能有效地融合训练数据的类别信息,并按照分类能力提取特征,所呈现的分类效果明显优于聚类分析方法。因此,基于稀土元素的Fisher判别分析方法可以有效地对黑木耳的产地进行分类。

关键词: 黑木耳 Fisher判别分析 聚类分析 稀土元素

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南瓜种质资源农艺性状的主成分及聚类分析

长江蔬菜 2015

摘要:对37份南瓜种质资源主要农艺性状进行主成分分析和聚类分析。分析结果表明,南瓜种质27个农艺性状变异系数幅度为5.50%~69.44%,平均变异系数为26.86%,Shannon多样性信息指数平均值为1.667,老瓜纵径Shannon多样性信息指数最高,为2.273;瓜面特征最低,为0.785。综合来看,数量性状多样性信息指数要高于质量性状;主成分分析结果显示,第1、第2、第3主成分的方差贡献率分别为20.89%、13.64%和10.28%,累积贡献率44.81%;聚类分析结果表明,可以将37份南瓜种质分为三大类,其中第1类1份材料,第2类也为1份材料,其余为第3类,共35份材料。

关键词: 南瓜 种质资源 农艺性状 主成分分析 聚类分析

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