草莓的保鲜现状研究

草莓味道鲜美,受到人们的喜爱,但是却难以保藏。目前,草莓的保藏方法主要是控制温度,并使用保鲜剂进行贮藏。控制温度一般通过冷藏库实现。草莓控温在冰点以上进行冰温贮藏比普通的冷藏效果要好。而使用气调库、气调包装则能更好地保持草莓的新鲜度。     

核酸混配氨基酸在大棚草莓上应用的研究

介绍了核酸混配氨基酸在大棚草莓上的应用效果。试验结果表明，喷施核酸与氨基酸的混合液，草莓植株株高增加1．8cm，茎基宽增加0．43cm，大果率增加15％，糖度增加0．60，Vc含量增加120mg/kg，明显改善了草莓果实的品质，同时比常规对照增产幅度可达12．5％。以上说明核酸混配氨基酸在农业生产上具有很好的应用前景。     

图象处理技术在蔬菜栽培中的应用

应用图象处理技术对蔬菜苗的生长阶段进行分析与判断,为蔬菜栽培中的移栽、间苗等作业提供必要的信息。结果表明,采用图象处理技术可以方便地计算出蔬菜苗茎叶面积的大小和叶子的数量等特征参数,能够对其生长阶段作出准确的判断。     

森林草莓与栽培草莓体外抗氧化能力比较

为了鉴定草莓抗氧化物质含量和抗氧化能力,筛选具有较高营养价值的草莓遗传资源,以森林草莓和10个栽培草莓品种为试材,测定抗氧化物质,如总多酚、类黄酮、花青素、维生素C含量;采用2,2-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐自由基(ABTS)清除法、铁离子还原能力(FRAP)测评了不同试材的体外抗氧化能力。结果表明,森林草莓抗氧化物质含量和抗氧化能力要远高于测试的栽培草莓;在10个栽培品种中,哈尼和凤冠的营养品质表现较好;总多酚含量与抗氧化能力呈显著正相关关系。主成分分析表明总多酚是草莓抗氧化能力的重要物质基础,即花青素与维生素C也是草莓抗氧化能力的主要组成参数。遗传背景对于草莓的抗氧化物质和抗氧化能力起重要作用;森林草莓的抗氧化能力高于测试的栽培品种,具有进一步开发和综合利用潜力。     

基于Radarsat-2影像的复杂种植结构下旱地作物识别

为提高基于Radarsat-2旱地作物识别的精度,该文研究了一种复杂种植结构背景下具有共同生长期作物的识别方法。研究区为一个12 km×12 km的样方,位于内蒙古上库力农场额很队,以春小麦、油菜2种共同生长期作物为识别对象,利用Spot-6影像和Radarsat-2影像,在数据预处理的基础上分析研究区内典型地物样本的后向散射系数在不同极化波段上的变化特征,根据该变化特征设计图像增强算法,然后基于图像增强后的影像设定合理的阈值实现作物识别提取。结果表明：该方法准确识别并有效提取了共同生长期作物春小麦和油菜的种植面积,总体精度达到97%,Kappa系数为0.96。该方法简便、快捷、可靠,为春小麦、油菜等旱地共同生长期作物种植面积提取提供重要的科学技术支撑。     

基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别

针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题，该研究提出了一种结合人工免疫网络（aiNet）与支持向量机（Support Vector Machine）的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点，对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明，该研究提出的方法在分选效率上达到了97.4%，时间平均值为600 ms，证明了这种方法在油茶果壳籽粒分选作业中的实时性与有效性。通过与其他智能分选算法的效率对比分析证明，该研究提出的方法在效率上更优，更加适合油茶脱壳生产线的实时性要求。     

电生功能水和静电场处理对草莓采后生理的影响

以“星都2号”草莓果实为试材，研究电生功能水及静电场(-50 kV/m)处理对冷藏草莓(贮藏温度为0℃，相对湿度为85%～90%)果肉最大破断应力、呼吸强度、乙烯释放量及细胞膜透性变化的影响。试验结果表明：电生功能水处理明显抑制了草莓的乙烯释放，降低了草莓果实的呼吸强度，而静电场处理也一定程度地降低了果实的乙烯释放量，但对果实呼吸强度无明显的影响。二者均可保持贮藏期间草莓最大破断应力，延缓果肉细胞相对电导率的上升，从而有效地抑制采后草莓果实的衰老过程。相比较而言，电生功能水处理效果优于静电场。     

基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。     

Feature extraction and recognition technique for human pulse signals

In Chinese traditional medicine, the pulse signal plays an important role for diagnosis. To investigate the effective technique for identifying heroin druggers through the pulse signal, the feature extraction algorithm based on the biocepstrum and the third-order cepstrum entropy of the pulse signal is studied. On the basis of concise and rigorous discussion for the algorithm, the biocepstrum-based diagonal slice components are estimated for human pulse signals of 20 heroin druggers and 20 healthy normal subjects. The magnitude of the sample value of diagonal slice at m=n=1 and the third-order cepstrum entropy of magnitudes of sample values of the diagonal slice within a particular region are used as two feature parameters for every human pulse signal to form a feature vector. A classifier based on the criterion of squared Mahalanobis distance is successfully designed. Applying the designed classifier to 40 feature vectors, the correct identification rate reaches 87.5%. The research result shows that the method of the feature extraction and classifier design presented in is valuable for identifying the human pulse signals of heroin druggers.     

测度贴近度及其集值统计估值

在定义模糊集上的测度的基础上，通过对随机集测度均值的讨论，定义了一个无穷论域上的贴近度－测度贴近度，为贴近度的计算提供了新方法，充实了贴近度的定义开式。又根据模糊集与随机集落影响的理论，给出了有严格理论基础和应用性较强的对贴近度进行集值统计的方法，并且证明了这种估计的一致性。