观光型白花甘蓝型油菜的选育方法、信息数据分析方法技术

本发明专利技术属于育种技术领域，公开了一种观光型白花甘蓝型油菜的选育方法、信息数据分析方法，观光型白花甘蓝型油菜的选育系统包括：选种模块、有机肥配制模块、育苗床选择模块、施肥模块、混种模块、浇水模块、移栽模块。本发明专利技术通过有机肥配制模块制备有机肥为植物根系生长发育创造了良好的水分、通气、温度条件，促进植株地上部分生长发育；腐植土可缓慢分解供给植物养分，改善土壤结构，增强土壤肥力；同时本发明专利技术的育苗床与育苗床之间设置25～30cm的排水沟有利于在雨水多发天气排出水分，避免因积水淹死油菜幼苗，不利于油菜幼苗的存活，同时可以作为管理区域供工作人员活动。

Breeding Method and Information Data Analysis Method of Sightseeing White-flowered Brassica napus

The invention belongs to the field of breeding technology, and discloses a breeding method and information data analysis method of sightseeing white-flowered cabbage. The breeding system of sightseeing white-flowered cabbage includes: selection module, organic fertilizer preparation module, seedbed selection module, fertilization module, mixing module, watering module and transplanting module. The organic fertilizer prepared by the organic fertilizer compounding module creates good water, ventilation and temperature conditions for the growth and development of plant roots, promotes the growth and development of plant aboveground parts; humic soil can slowly decompose and supply plant nutrients, improve soil structure and enhance soil fertility; at the same time, the drainage ditch of 25-30 cm between the seedbed and the seedbed of the present invention is beneficial to more rainwater. It is not conducive to the survival of rapeseed seedlings, and can be used as a management area for staff activities.

【技术实现步骤摘要】
观光型白花甘蓝型油菜的选育方法、信息数据分析方法
本专利技术属于育种
，尤其涉及一种观光型白花甘蓝型油菜的选育方法、信息数据分析方法。
技术介绍
油菜，又叫油白菜，苦菜，拉丁文名：BrassicanapusL.十字花科、芸薹属植物，原产我国，其茎颜色深绿，帮如白菜，属十字花科白菜变种，花朵为黄色。农艺学上将植物中种子含油的多个物种统称油菜。目前油菜主要栽培（品种）类型为：白菜型油菜（Brassicarapa(campestris)L.），芥菜型油菜（BrassicajunceaL.），甘蓝型油菜（BrassicanapusL.）。主要分布在安徽、河南、四川等地。油菜营养丰富，其中维生素C含量很高。油菜一般生长在气候相对湿润的地方，譬如中国的南方。油菜也有许多用处，比如油菜花在含苞未放的时候可以食用；油菜花盛开时也是一道亮丽的风景线（中国陕西的汉中市就有一片油菜花观赏旅游区）；花朵凋谢后，油菜籽可以榨油。然而，目前常规化肥常采用分次多次的方式对油菜进行施肥，但是费工费时费力，成本较高且污染环境，易造成土壤板结，影响农作物的生长，目前研制的有机肥虽然不污染环境，成本较低，但存在营养本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法，其特征在于，所述观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法包括对选种模块中的杂交数据信息进行分析处理；将图像去噪模型应用到同一杂交代范围区间样本预处理中，建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型，计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和，最后计算高斯平滑处理后的样本值；将因子分子与模糊数学隶属度结合得到单项指标的因子隶属度，得到对杂交代单项指标评价；计算综合权重，得到不同杂交纯度对应的综合评定权重；最后使用模糊模型中统一化权重计算，得到杂交代综合权重矩阵，计算得到杂交代状况；区域性分析，通过不同热力图着色情况，了解到各杂交代纯度差异对比度，...

【技术特征摘要】
1.一种观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法，其特征在于，所述观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法包括对选种模块中的杂交数据信息进行分析处理；将图像去噪模型应用到同一杂交代范围区间样本预处理中，建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型，计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和，最后计算高斯平滑处理后的样本值；将因子分子与模糊数学隶属度结合得到单项指标的因子隶属度，得到对杂交代单项指标评价；计算综合权重，得到不同杂交纯度对应的综合评定权重；最后使用模糊模型中统一化权重计算，得到杂交代综合权重矩阵，计算得到杂交代状况；区域性分析，通过不同热力图着色情况，了解到各杂交代纯度差异对比度，服务器端调用杂交代评价模块完成杂交代数据处理、评定；并转换成能提供百度热力图使用的JSON格式数据包；调用百度热力图模块的SDK，实现动态实时刷新热力图；向用户反馈各杂交代纯度差异对比度数据；用户直观地了解到各杂交代纯度差异对比度数据；改进的因子定权模型成果展示，各项指标评价子模块是前期杂交代预处理结果的呈现，将海量数据通过高斯去噪模型处理后，得到合理指标数据；通过因子定权模型分析，将数据经傅立叶加权变换转换成对应各杂交代纯度值，得到最后各杂交代纯度等级；杂交代基础信息子模块实时显示杂交代预处理和评价过程中的关键数据信息，让用户直观了解杂交代评价中各项指标动态因子权重和各杂交代纯度等级因子隶属概率；结合相关分析算法对当前各项超标杂交代指标和预测超标指标向用户发出警报，以杂交代评价模块计算数据为基础，设置各杂交代纯度警报指数，根据BP神经网络预测算法，预测下一时间节点的杂交代各项纯度指标值，根据监控数据实时自动向用户发出警报；高斯去噪模型的步骤如下：步骤一，建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型：式中:为滤波器矩阵，Q为的矩阵；为矩阵大小阀值；为距离中心坐标点的相对坐标值，即所得为该坐标点相对中心点的权重差；步骤二，计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和；(3.4)式中:为中心点相对左右阀值的差值和；为中心点的样本测量值；为滤波器矩阵大小；步骤三，计算高斯平滑处理后的样本值：(3.5)式中:为中心点处理后的值；为中心点的样本测量值；为滤波器矩阵大小。2.如权利要求1所述的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法，其特征在于，所述因子定权模型的算法步骤包括：步骤一，将因子分子与模糊数学隶属度结合得到因子隶属度，如公式：式中代表杂交代指标前一个纯度等级；代表杂交代指标后一个纯度等级；代表当前杂交代样本值；步骤二，根据公式对杂交代单项指标评价；W为杂交代各项指标样本集合，L为杂交代各项指标纯度等级集合，建立如下公式：式中：A为样本数值；为指标数目；为纯度等级个数据；通过以下公式计算出单项指标的因子隶属度，对应n个杂交代指标得到m*n的矩阵R；R=。3.如权利要求2所述的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法，其特征在于，所述因子定权模型的算法步骤进一步包括：计算综合权重；杂交代纯度是由多个指标引起的，不同杂交纯度应当对综合评定权重有影响，单个指标的权重计算如下公式：即式中：代表当前指标数值；代表指标等级；使用模糊模型中统一化权重计算，得到如下公式：式中：代表单一指标权重；有n个杂交代指标，即得到杂交代综合权重矩阵B，如下公式：；将矩阵R与矩阵复合计算，计算得到杂交代状况。4.一种计算机程序，其特征在于，所述计算机程序实现权利要求1~3任意一项所述的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法。5.一种终端，其特征在于，所述终端实现权利要求1~3任意一项所述的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法。6.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-3任意一项所述的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法。7.一种实现权利要求1~3任意一项所述的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统的信息数据分析方法的观光型白花甘蓝型油菜的选育系统，其特征在于，所述观光型白花甘蓝型油菜的选育系统包括：选种模块，与有机肥配制模块连接，用于将白花甘蓝型油菜种子做父本、“中双11号”做母本杂交，得到F1；再将白花甘蓝型油...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈昌健，沈文祥，
申请(专利权)人：湖南妙音农业开发有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43