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基于QGA-SVR的冷害黃瓜PSII潛在活性預測方法

1072   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:58:37
本發明通過分析低溫對植物葉片生理狀態變化的影響，以不同初始Fv/Fo值黃瓜幼苗為試驗樣本，測量在不同低溫條件、持續時間下的Fv/Fo值變化數據，并構建建模樣本集，采用量子遺傳支持向量機算法建立低溫環境下黃瓜葉片Fv/Fo值變化預測模型。模型訓練集決定系數為0.9817，均方根誤差為0.2141；測試集決定系數為0.9864，均方根誤差為0.1741。結果表明，本發明方法可實現低溫環境下的黃瓜葉片Fv/Fo的精準預測，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。
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“基于QGA-SVR的冷害黃瓜PSII潛在活性預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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