本發(fā)明通過分析低溫對植物葉片生理狀態(tài)變化的影響,以不同初始F
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o值黃瓜幼苗為試驗樣本,測量在不同低溫條件、持續(xù)時間下的F
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o值變化數(shù)據(jù),并構(gòu)建建模樣本集,采用量子遺傳支持向量機算法建立低溫環(huán)境下黃瓜葉片F(xiàn)
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o值變化預(yù)測模型。模型訓(xùn)練集決定系數(shù)為0.9817,均方根誤差為0.2141;測試集決定系數(shù)為0.9864,均方根誤差為0.1741。結(jié)果表明,本發(fā)明方法可實現(xiàn)低溫環(huán)境下的黃瓜葉片F(xiàn)
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o的精準(zhǔn)預(yù)測,為早期冷害脅迫和作物冷害無損診斷提供了新的研究方法。
聲明:
“基于QGA-SVR的冷害黃瓜PSII潛在活性預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)