简介：为分析我国晒烟种质资源的遗传多样性,并构建晒烟种质资源的指纹图谱,本研究利用25对SSR标记对33份晒烟材料进行分析。结果表明,25对SSR引物共检测到112个等位基因,平均每个标记4.31个,观测杂合度（Ho）平均值为0.0028,预期杂合度（He）平均值为0.6039。Shannon’s信息指数I为1.1389,Nei’s多样性指数（H）为0.5693,33份晒烟种质资源的遗传多样性相对丰富。UPGMA聚类分析表明,在相似性系数0.345处,可将供试烟草资源分为两个类群。同时,利用25对引物构建了33个晒烟品种的指纹图谱,为晒烟品种鉴定体系的研究奠定理论基础。本研究可为我国晒烟种质资源的鉴定与利用、优异基因的挖掘、育种亲本材料的选择等提供科学依据。

简介：为建立不同产区及风格烤烟烟叶与化学指标之间的关系,对2005~2009年湖南省、河南省、福建省和云南省等4省份共计1040份烟叶样品的21种化学成分进行检测,并利用MiningTree模型进行分类-回归决策树（C＆RTanalysis）数据分析。结果表明：（1）从21个烟叶化学成分中,共筛选出14个特征化学指标,其中钾和硝酸根为4省烟叶共有特征化学指标;（2）湖南、河南、福建和云南4省份识别概率最高的特征化学指标分段组合（Segment）分别为：还原糖（≤24.93%）、钾（〉1.98%）、pH值（≤5.37）（p=0.658）;钾（≤1.98%）、灰分（〉11.03%）、水溶性灰份碱度（≤0.49）、硝酸根（≤0.06%）（p=0.776）;还原糖（〉24.93%）、钾（〉1.98%）、硝酸根（≤0.06%）、蛋白质（〉5.01%）（p=0.914）;钾（≤1.98%）、灰分（≤11.03%）、水溶性总糖（〉28.94%）、硫酸根（≤1.43%）（p=0.957）。分类-回归决策树方法在建立烤烟化学成分识别模型中具有重要的应用价值。

简介：运用烟草知识对烟叶进行初步分类,以经过标准化处理的常规化学指标和烟叶评吸指标为依据,由训练样本集得到最佳的网络参数,在此基础上对检验样本进行了烟叶品质的识别.提出了利用3层BP人工神经网络识别烟叶品质的方法.人工神经网络用于烟叶品质识别,结果与实际符合良好.该方法优于传统的识别方法,也优于文献报道的识别误差.

简介：近年来，随着小型机械化的广泛使用，烟田耕作普遍采用微耕机，降低了烟农的劳动强度。提高了劳动效率。但现有微耕机深耕效果一直不太理想，在地表下15—20cm处容易形成板结的犁底层，不利于烟株根系下扎和营养吸收。从2011年开始，为解决山地烟区土壤深耕难题，重庆烟草科学研究所会同西南大学工程技术学院专家在充分调研山地田块和耕层土壤特点的基础上，成功研制了国内第一台小型烟田深耕机。

简介：为使设计的残膜捡拾机适合山区垄作烟地、能实现自动仿形并有较高的捡拾性能。设计了分段自动仿形的梳齿安装架，分析得到弹齿的最佳入土角范围为15°-45°。利用正交试验方法，以梳齿间距（横向A、纵向B）及机具行进速度（C）为研究对象，分析各因素对收膜率及积土量的影响。试验结果表明在无垄地机具的最佳结构为横向齿间距（90mm、70mm和50mm）纵向齿间距440mm，机具在低速（3．5km／h）状态下积土量较小，在高速（7．5km／h）状态下捡拾率提高。在有垄地的最佳结构为横向齿间距（180mm、140mm和50mm），纵向齿间距为440mm，机具在高速（7．5km／h）状态下积土量较小，在低速（3．5km／h）状态下捡拾率提高。