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基于模糊Petri網(wǎng)的加工番茄種植管理優(yōu)化

2014-08-08 11:09朱婷婷姜波袁杰
湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年8期
關(guān)鍵詞:模糊施肥量品質(zhì)

朱婷婷+姜波+袁杰

摘要:加工番茄(Lycopersicon esculentum)品質(zhì)受到成長過程中諸多外界因素(氣溫、灌水量、施肥等)的影響。采用模糊Petri網(wǎng)建立加工番茄品質(zhì)模型,綜合分析加工番茄品質(zhì)影響因素及其相互關(guān)系,通過模糊Petri網(wǎng)模型推理,獲得番茄果實發(fā)育期一組優(yōu)化的種植管理模式與量值,為種植管理提供科學(xué)的決策支持,從而提高加工番茄果實品質(zhì)。

關(guān)鍵詞:番茄(Lycopersicon esculentum);品質(zhì);模糊Petri網(wǎng)模型;氣溫;灌水量;施肥量

中圖分類號:S641.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:0439-8114(2014)08-1912-05

Planting Management Optimization of Processing Tomato Based on Fuzzy Petri Net

ZHU Ting-ting, JIANG Bo,YUAN Jie

(School of Electrical Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830047, China)

Abstract: The quality of processing tomato was affected by factors including temperature, irrigation and fertilization. A tomato quality model using fuzzy Petri nets was established. Comprehensive analyse of factors processing influencing tomato quality and their relationship were made. The planting of a set of optimized management mode and magnitude of tomato fruit development period was obtained through Petri net model fuzzy inference to provide decision support of plantation management and to improve the quality of processing tomato.

Key words: tomato;quality; fuzzy Petri net model; temperature; irrigation amount; fertilization

加工番茄(Lycopersicon esculentum)是適宜作為番茄制品原料的番茄品種群。新疆地區(qū)獨特的地理環(huán)境,使加工番茄的種植與加工成為聞名世界的果蔬產(chǎn)業(yè)。番茄制品品質(zhì)由加工番茄品質(zhì)所決定,而加工番茄品質(zhì)除種子基因因素外,還受到成長過程中諸多外界因素的影響,規(guī)范化的栽培管理可以有效地提高番茄品質(zhì)。目前有關(guān)種植管理提高加工番茄品質(zhì)方面的研究已有許多。Achilea[1]研究表明鉀肥可有效提高加工番茄的品質(zhì)。Carli等[2]研究加工番茄的顏色、質(zhì)地、香味、成分、初級和次級代謝產(chǎn)物均對番茄品質(zhì)有影響,并以此改善番茄品質(zhì)性狀,指導(dǎo)番茄品種培育。Favati等[3]研究虧缺灌溉對加工番茄品質(zhì)的影響,提出了擴(kuò)大灌溉間隔和限制灌水量是調(diào)控番茄生長周期較好的策略,有利于優(yōu)化加工番茄的產(chǎn)量和營養(yǎng)品質(zhì)。番茄品質(zhì)由多種指標(biāo)(如可溶性糖含量、糖酸比及番茄紅素等)來衡量的,僅考慮某種單一因素來提高番茄品質(zhì)顯然具有片面性。無論理論研究或試驗研究,在考慮某種因素對番茄某種性狀影響的正相關(guān)時,應(yīng)兼顧對另幾種性狀負(fù)相關(guān)的可能性,否則會導(dǎo)致番茄品質(zhì)不能得到有效提高。因此,綜合研究分析多種因素對番茄品質(zhì)的影響,通過協(xié)調(diào)各種影響因素優(yōu)化種植管理決策對提高加工番茄品質(zhì)具有實際指導(dǎo)意義。

Petri網(wǎng)是一種圖形化的知識表示推理方法,可用于表達(dá)系統(tǒng)邏輯關(guān)系并建立行為模型,但不能描述系統(tǒng)的模糊行為,由此提出了模糊Petri網(wǎng)的概念。模糊Petri網(wǎng)是基于模糊產(chǎn)生式規(guī)則(Fuzzy production rules, FPR)的良好建模工具,并與Petri網(wǎng)的圖形描述能力相結(jié)合,具有模糊推理能力,便于知識的分析、推理、測試以及決策支持等[4,5]。本研究以新疆天山北坡地區(qū)加工番茄的種植與加工為對象,采用模糊Petri網(wǎng)建立加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型,對影響加工番茄品質(zhì)多種因素進(jìn)行綜合分析,并通過模型模糊推理得出加工番茄果實發(fā)育期的優(yōu)化管理參數(shù),為提高加工番茄品質(zhì)提供科學(xué)的種植管理決策支持。

1模型描述

1.1模糊Petri網(wǎng)

模糊Petri網(wǎng)(Fuzzy petri net, FPN)是將模糊集理論與Petri網(wǎng)理論有機(jī)結(jié)合的一種新型網(wǎng)絡(luò)理論,具有圖形化的知識表示、動態(tài)推理和良好的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),已廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)推理、學(xué)習(xí)、故障預(yù)測與診斷等領(lǐng)域[6]。由于影響加工番茄品質(zhì)的因素較多,采用該方法建立加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型,具有很好的適應(yīng)性和有效性。

1.1.1模糊產(chǎn)生式規(guī)則FPR由于模糊產(chǎn)生式規(guī)則具有自然、直觀、清晰等特點,且適用于表達(dá)不精確或不確定的知識,基于規(guī)則的系統(tǒng)常以FPR構(gòu)建。本研究中系統(tǒng)基于FPR,不僅是因為FPR具有的上述特點,另一重要原因是基于硬邏輯的確定性規(guī)則系統(tǒng)可視為FPR系統(tǒng)的特例,即表現(xiàn)為0、1二值邏輯的命題屬性。

模糊產(chǎn)生式規(guī)則[7-9]作為一種知識表示方法,具有表達(dá)和處理模糊信息的能力。在模糊產(chǎn)生式規(guī)則中,其基本的形式為:if A then B[μ(0≤μ≤1)]。A是前件(條件)命題,B為后件(結(jié)果)命題,μ是該條規(guī)則的確信度。上述規(guī)則可表述為:當(dāng)A作為前提條件被滿足時,則輸出B。

典型的模糊規(guī)則形式主要有兩類:

將R作為一個模糊產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng),R={R1,R2,…,Rn},Rk(k=1,2, …,n),其一般包括兩類,如下所示:

1)與規(guī)則

Rk:If d1 and d2 and …and dn then dn+1(CF=μ),λ,w1

2)或規(guī)則

Rk:If d1 or d2 or…or dn then dn+1 (CF=μ),λ,w1

其中,d1、d2…dn是前提命題,dn+1、dn+2…dn+m是結(jié)果命題,μ是規(guī)則的確信度,λ是規(guī)則的閾值(0≤λ≤1),wi是權(quán)值(0≤wi≤1,i=1,2,…,m)。

1.1.2模糊Petri網(wǎng)的定義對于模糊Petri網(wǎng)模型,可定義一個九元組[8,10-13],

FPN={P,T,D,I,O,M,Th,W,f},

其中,P={p1,p2,…,pn},表示庫所結(jié)點的有限集合;

T={t1,t2,…,tm},表示變遷結(jié)點的有限集合;

D={d1,d2,…,dn},表示命題的有限集合;

I表示輸入函數(shù);

O表示輸出函數(shù);

M:P→[0,1],表示每一個庫所結(jié)點都有一個標(biāo)記值M(pi),反映庫所結(jié)點表示命題的真實程度;

μT:T→[0,1],表示變遷賦予規(guī)則的確信度;

λf:T→[0,1],表示變遷結(jié)點t(t∈T)定義的閾值;

W={w1,w1,…,wj},表示規(guī)則的權(quán)值集合。

1.1.3變遷的使能與激發(fā)若系統(tǒng)在標(biāo)識Mk下,對于任意變遷t,則稱變遷ti使能,在FPN模型中,只有變遷ti使能并且被激發(fā),才有標(biāo)記值輸出。因此輸出標(biāo)記值的大小與閾值的大小有關(guān)。變遷ti使能后會激發(fā)新的標(biāo)記值;若變遷沒有被激發(fā),輸出的標(biāo)記值保持不變。

1.2推理方法

針對復(fù)雜系統(tǒng)鏈?zhǔn)揭?guī)則較長和層數(shù)較多的特點,本研究采用以下算法,使推理結(jié)果與實際偏差較小更符合實際。

1)取小算子:

M(po)=M(pi)∩μ (1)

其中,規(guī)定操作符∩[14]含義如下:

a∩b ■ fmin{a,b}(2)

2)等效輸入標(biāo)記值

M(pi)=■wi×M(pi) (3)

2加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型建立與推理

2.1研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型建立

根據(jù)有關(guān)番茄種植管理專家知識[14-19]及新疆天山北坡某種植區(qū)種植技術(shù)人員經(jīng)驗,建立了加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型命題庫見表1。加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型的模糊規(guī)則庫如下所示:

R1∶If d1 and d2 then d4 (μ1,λ1,w1,w2);

R2:If d3 then d5(μ2,λ2);

R3:If d4 and d5 then d6 (μ3,λ3,w31,w32);

R4:If d6 and d7 and d8 and d9 and d10 then d11(μ4,λ4,w41,w42,w43,w44,w45);

R5:If d12 then d16 and d17 and d18 (μ5,λ5,w51,w52,w53);

R6:If d13 and d14 then d15(μ6,λ6,w61,w62);

R7:If d1 and d15 and d16 and d17 and d18 then d19(μ4,λ4,w71,w72,w73,w74,w75);

R8:If d19 and d20 then d27(μ8,λ8,w81,w82);

R9:If d19 and d22 and d23 then d28 (μ9,λ9,w91,w92,w93);

R10∶If d19 and d25 then d26 (μ10,λ10,w101,w102);

R11:If d19 and d21 and d22 and d24 then d29(μ11,λ11,w111,w112,w113,w114)

上述模糊產(chǎn)生式規(guī)則采用三角形隸屬函數(shù),具體數(shù)值根據(jù)專家知識和經(jīng)驗給定,并根據(jù)實際情況相應(yīng)調(diào)整。通過上述模糊產(chǎn)生式規(guī)則建立加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型見圖1。此模型為五層多輸出FPN模型,可觀察到此模型較復(fù)雜鏈?zhǔn)揭?guī)則較長。前向輸出采用取小算子得到加工番茄果實品質(zhì)的推理值更適合與此模型。通過改變其影響因素,得到一組優(yōu)化的種植管理參數(shù)以改善加工番茄品質(zhì),具體計算采用式(1)、(3)計算即可。對于此加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型參數(shù)采用新疆地區(qū)某番茄種植基地的數(shù)據(jù)將其映射為FPN模型參數(shù)如表2、表3所示。模糊產(chǎn)生式規(guī)則確信度如表4所示。

2.2參數(shù)優(yōu)化與模型推理

在加工番茄品質(zhì)的影響因素中,平均溫度、施肥量和灌水量在加工番茄種植管理中是主要影響因素。因此,主要研究平均溫度、灌水量及施肥量對加工番茄品質(zhì)的影響,以期通過協(xié)調(diào)控制上述影響因素的量值提高加工番茄品質(zhì)。由于灌水量的變化主要引起加工番茄品質(zhì)性狀中的糖酸比和加工番茄果實維生素C含量變化,圖2是灌水量token變化引起的上述兩種品質(zhì)性狀的變化圖。同理,平均溫度、施肥量主要影響的加工番茄品質(zhì)性狀變化見圖3、圖4。

發(fā)育期平均溫度的升高或降低會引起番茄果實提前或滯后進(jìn)入成熟期,灌水次數(shù)及灌水量也應(yīng)隨之變化。隨著溫度的升高,灌水總量呈顯著增加趨勢;當(dāng)溫度升至較高時,由于成熟期提前,所需灌水量適度下降(圖5)。

由此,可確定改善果實發(fā)育期加工番茄果實品質(zhì)的平均溫度、灌水量、施肥量token。上述token是通過模糊推理得到的模糊值,但實際種植管理應(yīng)是清晰值。因此,通過上述提到的三角形隸屬函數(shù)對推理結(jié)果“去模糊化”實現(xiàn)輸出模糊空間到輸出精確空間的映射,其輸出結(jié)果如表5所示。為使加工番茄果實的可溶性糖、糖酸比、維生素C含量及番茄紅素含量都達(dá)到較優(yōu),采用模型推理得到的優(yōu)化值。由于新疆地區(qū)加工番茄從坐果期到果實成熟期需要27 d左右,在此期間需要多次灌水,一般為6~7次。從表5可以看出,灌水量不超過2 500 m3/hm2,采用低肥處理,可提高加工番茄各品質(zhì)性狀。

由此確定上述影響因素的token,通過變遷使能規(guī)則和以上參數(shù),可知變遷t1,t2,t3,t4已被激發(fā)。采用輸出取小的計算方法,得到此五層FPN模型每層輸出token見表6。由表6可以看出,通過模糊Petri網(wǎng)建模及推理,將平均溫度、灌水量及施肥量作為變量得出其對不同加工番茄品質(zhì)的影響程度,得出一組使得加工番茄品質(zhì)性狀較優(yōu)的參數(shù),提供加工番茄種植科學(xué)的決策,提加工高番茄品質(zhì)。

3小結(jié)與討論

針對加工番茄果實品質(zhì)受多種因素影響、某種因素對加工番茄果實不同品質(zhì)性狀的作用不同,且存在各因素間的相互作用性等問題,本研究采用模糊Petri網(wǎng)協(xié)調(diào)各影響因素的作用程度。由于模糊Petri網(wǎng)具有清晰直觀地知識表示和動態(tài)知識推理能力,可將獲取的專家知識通過圖形描述各庫所之間的模糊關(guān)系。將加工番茄果實發(fā)育期的平均溫度、施肥量及灌水量3個量值作為主要影響因素,由此建立了時間順序的加工番茄品質(zhì)關(guān)聯(lián)模型,實現(xiàn)了加工番茄品質(zhì)推理。通過模糊推理協(xié)調(diào)各影響因素與不同品質(zhì)性狀的關(guān)聯(lián)程度完善了加工番茄果實發(fā)育期種植管理模式,為提高加工番茄品質(zhì)提供了科學(xué)種植管理決策方法。

模型規(guī)則和專家知識尚需要一個不斷修正的過程,否則推理結(jié)果與實際會出現(xiàn)一定的偏差。同時,溫度的變化會引起加工番茄果實進(jìn)入成熟期的提前或滯后,施肥量和灌水量也會因此而不同。希望經(jīng)過實踐能得到進(jìn)一步的驗證和修正,修改完善模型規(guī)則庫來減小誤差。此外,成熟期與各影因素響量值的關(guān)聯(lián)程度分析等問題都是今后要做的工作。

參考文獻(xiàn):

[1] ACHILEA O.Citrus and tmato qality is improved by optimized K nutrition[J].Developments in Plant and Soil Science,1999,86(5):19-22.

[2] CARLI P, BARONE A, FOGLIANO V,et al. Dissection of genetic and environmental factors involved in tomato organoleptic quality[J].BMC Plant Biology,2011,11(1):58-69.

[3] FAVATI F, LOVELLI S, GALGANO F,et al.Pocessing tomato quality as affected by irrigation scheduling[J]. Scientia Horticulturae, 2009,122(4):562-571.

[4] 袁崇義.Petri網(wǎng)原理[M].北京:電子工業(yè)出版社,1998.

[5] 丁富玲,李承家.模糊Petri網(wǎng)的發(fā)展[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報,2008,28(6):147-150.

[6] CHEN S M, KE J S, CHANG J F.Knowledge representation using Fuzzy Petri nets[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,1990, 2(3):311-319.

[7] 鮑培明.基于BP網(wǎng)絡(luò)的模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)能力[J].計算機(jī)學(xué)報2004,27(5):695-702.

[8] LI X O, YU W , LARA-ROSANO. Dynamic knowledge inference and learning under adaptive fuzzy Petri net framework[J]. IEEE Transactions on Systems ,Man and Cybernetics, 2000,30(4):442-450.

[9] 王子才,施云惠,崔明根.一種具有動態(tài)最優(yōu)學(xué)習(xí)率的BP算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2001,13(6):775-776.

[10] KONAR A,CHAKRABORTY U K,WANG P P.Supervised learning on a fuzzy Petri net[J].Information Sciences,2005,172(3):397-416.

[11] SHEN V R L,CHANG Y S, JUANG T T Y.Supervised and unsupervised learning by using Petri nets[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics,2010,40(2):363-374.

[12] LEE J, LIU K F R, CHIANG W L. A fuzzy Petri net-based expert system and its application to damage assessment of bridges[J]. IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,1999,29(3):350-369.

[13] BUGARN A J, BARRO S. Fuzzy reasoning supported by Petri nets[J]. IEEE Transactions Fuzzy Systems,1994,2(2):135-150.

[14] 劉靜,霍建勇,馮輝.番茄風(fēng)味品質(zhì)相關(guān)形狀研究綜述[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2004(6):39-40

[15] 羅穎,薛琳,黃帥,等.番茄果實可溶性固形物含量與果實指標(biāo)的相關(guān)性狀研究[J].石河子大學(xué)學(xué)報,2010,28(1):23-27.

[16] 趙小健,李盛前.溫室環(huán)境控制模型及決策的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(2):1217-1218.

[17] 井立紅,井立軍,方秀云,等.氣象條件對加工番茄生長發(fā)育的影響[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,45(增刊):115-120.

[18] 李日新.光系統(tǒng)對番茄種子發(fā)芽生長的影響[J].韶關(guān)學(xué)院學(xué)報,2005,26(9):48-50.

[19] 袁莉,姜波. 加工番茄可溶性固形物含量與相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)研究[J]. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,42(4):504-507.

(責(zé)任編輯屠晶)

[5] 丁富玲,李承家.模糊Petri網(wǎng)的發(fā)展[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報,2008,28(6):147-150.

[6] CHEN S M, KE J S, CHANG J F.Knowledge representation using Fuzzy Petri nets[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,1990, 2(3):311-319.

[7] 鮑培明.基于BP網(wǎng)絡(luò)的模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)能力[J].計算機(jī)學(xué)報2004,27(5):695-702.

[8] LI X O, YU W , LARA-ROSANO. Dynamic knowledge inference and learning under adaptive fuzzy Petri net framework[J]. IEEE Transactions on Systems ,Man and Cybernetics, 2000,30(4):442-450.

[9] 王子才,施云惠,崔明根.一種具有動態(tài)最優(yōu)學(xué)習(xí)率的BP算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2001,13(6):775-776.

[10] KONAR A,CHAKRABORTY U K,WANG P P.Supervised learning on a fuzzy Petri net[J].Information Sciences,2005,172(3):397-416.

[11] SHEN V R L,CHANG Y S, JUANG T T Y.Supervised and unsupervised learning by using Petri nets[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics,2010,40(2):363-374.

[12] LEE J, LIU K F R, CHIANG W L. A fuzzy Petri net-based expert system and its application to damage assessment of bridges[J]. IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,1999,29(3):350-369.

[13] BUGARN A J, BARRO S. Fuzzy reasoning supported by Petri nets[J]. IEEE Transactions Fuzzy Systems,1994,2(2):135-150.

[14] 劉靜,霍建勇,馮輝.番茄風(fēng)味品質(zhì)相關(guān)形狀研究綜述[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2004(6):39-40

[15] 羅穎,薛琳,黃帥,等.番茄果實可溶性固形物含量與果實指標(biāo)的相關(guān)性狀研究[J].石河子大學(xué)學(xué)報,2010,28(1):23-27.

[16] 趙小健,李盛前.溫室環(huán)境控制模型及決策的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(2):1217-1218.

[17] 井立紅,井立軍,方秀云,等.氣象條件對加工番茄生長發(fā)育的影響[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,45(增刊):115-120.

[18] 李日新.光系統(tǒng)對番茄種子發(fā)芽生長的影響[J].韶關(guān)學(xué)院學(xué)報,2005,26(9):48-50.

[19] 袁莉,姜波. 加工番茄可溶性固形物含量與相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)研究[J]. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,42(4):504-507.

(責(zé)任編輯屠晶)

[5] 丁富玲,李承家.模糊Petri網(wǎng)的發(fā)展[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報,2008,28(6):147-150.

[6] CHEN S M, KE J S, CHANG J F.Knowledge representation using Fuzzy Petri nets[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,1990, 2(3):311-319.

[7] 鮑培明.基于BP網(wǎng)絡(luò)的模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)能力[J].計算機(jī)學(xué)報2004,27(5):695-702.

[8] LI X O, YU W , LARA-ROSANO. Dynamic knowledge inference and learning under adaptive fuzzy Petri net framework[J]. IEEE Transactions on Systems ,Man and Cybernetics, 2000,30(4):442-450.

[9] 王子才,施云惠,崔明根.一種具有動態(tài)最優(yōu)學(xué)習(xí)率的BP算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2001,13(6):775-776.

[10] KONAR A,CHAKRABORTY U K,WANG P P.Supervised learning on a fuzzy Petri net[J].Information Sciences,2005,172(3):397-416.

[11] SHEN V R L,CHANG Y S, JUANG T T Y.Supervised and unsupervised learning by using Petri nets[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics,2010,40(2):363-374.

[12] LEE J, LIU K F R, CHIANG W L. A fuzzy Petri net-based expert system and its application to damage assessment of bridges[J]. IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,1999,29(3):350-369.

[13] BUGARN A J, BARRO S. Fuzzy reasoning supported by Petri nets[J]. IEEE Transactions Fuzzy Systems,1994,2(2):135-150.

[14] 劉靜,霍建勇,馮輝.番茄風(fēng)味品質(zhì)相關(guān)形狀研究綜述[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2004(6):39-40

[15] 羅穎,薛琳,黃帥,等.番茄果實可溶性固形物含量與果實指標(biāo)的相關(guān)性狀研究[J].石河子大學(xué)學(xué)報,2010,28(1):23-27.

[16] 趙小健,李盛前.溫室環(huán)境控制模型及決策的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(2):1217-1218.

[17] 井立紅,井立軍,方秀云,等.氣象條件對加工番茄生長發(fā)育的影響[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,45(增刊):115-120.

[18] 李日新.光系統(tǒng)對番茄種子發(fā)芽生長的影響[J].韶關(guān)學(xué)院學(xué)報,2005,26(9):48-50.

[19] 袁莉,姜波. 加工番茄可溶性固形物含量與相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)研究[J]. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,42(4):504-507.

(責(zé)任編輯屠晶)

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