РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ В ОПРЕДЕЛЕНИИ ХЛЕБОПЕКАРНЫХ СВОЙСТВ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ В ОПРЕДЕЛЕНИИ ХЛЕБОПЕКАРНЫХ СВОЙСТВ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ : доклад, тезисы доклада

Перевод названия: REGRESSION MODELS IN PREDICTING THE BAKING PROPERTIES OF SPRING WHEAT

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ АГРАРНОЙ НАУКИ; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2019

Ключевые слова: grain, soft spring wheat, baking properties of grain, correlation, modeling, regression models, зерно, мягкой яровой пшеницы, хлебопекарные свойства зерна, корреляция, моделирование, регрессионные модели

Аннотация: В представленной работе была сделана попытка разработки регрессионных моделей для составления хлебопекарных оценок зерна мягкой яровой пшеницы. Исследования показали перспективы использования регрессионных моделей для выбора селекционных линий с потенциально высокими хлебопекарными свойствами зерна, максимально снизив субъективное мнение экспертов. The attempt to study technological qualities of grain using various direct and indirect methods, as well as dozens of indicators that require a large amount of time, labor and grain was done. The constructed linear regression models showed the adequacy of the description and high comparability with the actual data. Studies have shown the prospects of using regression models for the selection of breeding lines with potentially high baking properties of grain.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ АГРАРНОЙ НАУКИ

Номера страниц: 268-275

Издатель: Красноярский государственный аграрный университет

Авторы

  • Плеханова Людмила Васильевна (Красноярский научный центр СО РАН)
  • Шевцова Любовь Николаевна (Красноярский государственный аграрный университет)
  • Отв. за выпуск: Валентина Леонидовна Бопп , Жанна Николаевна Шмелева

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.