【摘要】【目的】本文研究了油菜在B、Cu胁迫下的生理响应机制,提出一种基于PCA-GA-BP网络的智能化评价方法。【方法】采用5种不同浓度的Cu溶液和3种不同浓度的B溶液交叉处理盆栽油菜幼苗,测定油菜的叶绿素、蛋白质、硝态氮、淀粉酶、丙二醛含量以及过氧化物酶活性。首先采用主成分分析法分析不同处理下各指标的综合权重,优化油菜的生理指标。然后根据优化后的油菜指标和综合权重数据建立BP神经网络智能评价模型,并采用遗传算法优化BP网络的权阈值。【结果】T_(200)B_1组合时综合权重最高,即B 0.5 mg/L、Cu 200 mg/L配施时对各项指标最好。用主成分法优化油菜生长指标后,对评价结果影响不大。GA-BP网络测试误差不超过2.85%,测试效果很好。【结论】该方法可以避免人工干预,能更加客观地对油菜生理响应进行评价,同时具有自适应能力,能自动识别B、Cu配置情况,为油菜生理响应机制研究提供一种更加科学高效的智能化评价方法。