基于人工神经网络的红籽瓜数量性状研究

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1、安徽农业大学硕士学位论文基于人工神经网络的红籽瓜数量性状研究姓名：程磊申请学位级别：硕士专业：果树学指导教师：李绍稳20080601摘要在作物育种过程中，人们获取了大量的数量性状数据，这些农业领域的数据中含有性状复杂、变异广泛、数量庞大的原始信息。如何发现和利用这些数据中所蕴藏的规律与特征，已成为育种工作者关注的问题。随着人工神经网络技术的发展，人工神经网络技术已在多个领域中得到广泛的应用。人工神经网络具有并行处理、自适应自组织、联想记忆及容错性等优点，能从大量的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中事先不知道的有

2、用信息和知识。本研究在安徽省自然科学基金项目“籽用西瓜种质资源性状遗传规律及优势组合的研究(项目编号：01041108)”项目支持下，通过田间试验与测量，获得多代红色籽用西瓜自交系主要经济性状数据集，依据此数据集，探讨TBP}0经网络、自组织竞争神经网络技术在红色籽用西瓜数量性状的应用方案，取得如下研究成果。1、运用数据库原理与方法设计数据库，将红籽瓜数量性状数据集存储在数据库中。数据库的建立，能够提高决策者对数据集进行组织和利用的能力，使得信息能够更好地为决策服务。2、对BP神经网络技术进行了深入细致的研究，基于B

3、P神经网络预测功能，根据红籽瓜数量性状预测结果，旨在从数量庞大的原始材料中选择出具有优良性状的种质材料，使这些种质材料转变为便于利用的新种质，为新品种的育成做好前奏工作。3、将自组织竞争神经网络的聚类功能应用到育种工作中，聚类所得类别很好的反映了种质特性。从多个数量性状的整体角度合理利用红籽瓜种质资源，在不同类群中选择出优良的自交系相互交配，对亲本选择及减少组配杂交组合的盲目性均有参考意义。4、论文从技术上着重阐述SPSS．Clementin中的BP神经网络，以及自组织竞争神经网络技术的设计与实现。研究表明，运用人工

4、神经网络对红籽瓜数量性状数据进行研究，具有坚实的理论基础与良好的技术可行性。揭示红籽瓜数量性状中所蕴藏的规律与特征，为品种选育过程中自交系纯化、亲本选择提供新的理论依据，为育种工作提供新的决策方法。关键词：红色籽用西瓜，数量性状，BP神经网络，自组织竞争神经网络，预测，聚类lIAbstractIntheprocessofbreeding，hugeamountofquantitativecharacterdataisacquired，whichcontainscomplex，variousandhugeprimitiv

5、einformation．Howtofindandusetheusefulandpotentialcharacterinthosedatahasbecomeakeyquestionforbreedingexperts．WiththedevelopmentofArtificialneuralnetworkstechnology,Artificialneuralnetworkshasbeenwildlyused．Artificialneuralnetworksadvantagessuchasparallelprocess

6、，selforganized，associatememoryanderroradapt，itscanabstractusefulinformationandknowledgefromdatawhichismass、noisyandfuzzy．ThereaserchisinthesupportofnaturalsciencefoundationofAnhuiprovinceResearchongermplasmresourcescharacteristicshereditaryregularityanddominati

7、vecombinationforRed—usingwatermelon．InbredlineeconomicalcharacterdatasetofRedseed—usingwatermelonofmulti—generationwasgainedbyfieldtestsandmeasuresinourresearch．Accordingtothedataset，theBPneuralnetworkandself-organizingcompetitiveneuralnetworkswerediscussedandf

8、ollowingresultswereobtainedThedatabasewasdesignedaccordingtodatabaseprinciplesandmethods，wherethequantitativecharacterdatasetofRedseed-usingwatermelonwerestored．Theestablish