基于人工神经网络的3种白刺耐盐性研究.pdf

【基于人工神经网络的3种白刺耐盐性研究】 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）在本文中被用来研究三种白刺（唐古特白刺、泡果白刺、小果白刺）的耐盐性。这种技术属于机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经元的工作方式，对数据进行分析和预测。在本研究中，神经网络用于处理不同盐浓度对白刺萌芽、生长和生理生化影响的数据。 白刺，属于蒺藜科的一种多生低矮灌木，因其耐旱、耐盐碱、耐贫瘠等多种特性，在环境改良和防风固沙方面具有重要价值。然而，不同种类的白刺在抗盐性和繁殖特性上存在差异，因此，了解它们的耐盐性有助于优化种质资源的利用。 传统的评价植物耐盐性的方式是使用隶属函数法，该方法基于性状指标的最大值和最小值计算隶属值。但这种方法存在局限，例如在处理不同指标权重和变化范围时可能产生偏差。为了克服这些缺点，研究者采用了反向传播（Backpropagation, BP）神经网络算法。 BP神经网络是一种在20世纪80年代由Rumelhart等人提出的模型，它通过误差反向传播调整网络权重，以最小化预测误差。该网络通常由输入层、一个或多个隐藏层和输出层构成。信息从输入层经过隐藏层传递到输出层，如果输出与预期不符，则误差通过反向传播回传，更新网络权重。 在本研究中，BP神经网络用于分析不同盐浓度对白刺生长和生理生化指标的影响。输入层接收关于盐浓度和植物状态的数据，隐藏层处理这些信息，输出层则给出耐盐性的评估结果。通过训练网络并不断调整权重，可以更准确地反映出不同白刺种类在不同盐胁迫条件下的耐受能力。 研究结果显示，唐古特白刺在萌芽期表现较好的耐盐性，小果白刺在生长方面更具优势，而泡果白刺在生理生化层面更能抵抗盐分的影响。与使用隶属函数法得出的结果相比，BP神经网络法得到的结论相似，但可能更精确且不受单一指标权重限制。 总结来说，本文利用了深度学习中的BP神经网络技术，对3种白刺的耐盐性进行了深入研究，这种技术的应用不仅提高了评估的精度，也为未来植物耐盐性研究提供了新的方法论支持。