资源简介
棉花产量和纤维质量参数取决于作物生长的环境。 推荐作物基因型的主要挑战是基因型×环境相互作用。 鉴定具有高适应性和稳定性的品种是应对这一挑战的最佳方法之一。 研究了陆地棉基因型×环境互作。 十个基因型以三个重复重复的完全随机区组设计种植。 对收集到的数据以基因型和位置为因子进行方差分析(ANOVA)。 将变异的标准分析与主成分分析相结合的加性主效应和乘性相互作用模型用于研究基因型主效应,环境主效应和GE相互作用。 在皮棉产量,铃重,主食长度和种子等级模糊方面存在显着的基因型×环境相互作用。 在种子棉总产量上没有显着的品种×部位相互作用。 棉花品种对不同生长条件的反应不同,这意味着必须针对特定的
代码片段和文件信息
相关资源
- PCA算法.pdf(主成分分析 ( Principal
- 利用Excel进行主成分分析
- 基于主成分分析的人脸识别
- IDL语言 PCA变换程序
- SAS统计分析与应用
- 调试通过的KPCA核主成分分析人脸识别
- 主成分分析c代码与原理
- 基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经
- 图像融合,像素级遥感图像融合算法
- 主成分分析的图像压缩与重构.pdf
- 主成分分析的过程及加强鲁棒性方法
- 主成分分析法PCA
- 基于主成分分析(PCA)的人脸识别系
- 基于主成分分析PCA相位提取算法程序
- 应用统计学因子分析与主成分分析案
- 主成分回归
- 主成分分析法步骤,
- 基于主成分分析,图像压缩和重建,
- 鲁棒主成分分析测试代码
- pca 主成分分析介绍ppt华理
- 主成分分析幻灯片ppt
- 基于 PCA - RBF 神经网络的混凝土坝
- 主成分分析PCA+测试数据
- 基于主成分分析的十省(区)煤炭工
- 基于主成分分析的陕西科技资源配置
- R语言实现多元线性回归
- Multilinear Principal Component Analysis 多线
- 美国GE(通用电气公司)的专用字体
评论
共有 条评论