应用型人才培养模式下《食品微生物检验》课程群建设初探

课程群建设是高等教育改革中一种新的教学改革和教育管理方法。《食品微生物检验》是青岛农业大学食品质量与安全专业的专业必修课程,该课程重点培养学生的检验技能。在山东省应用型人才名校工程建设的背景下,该文对《食品微生物检验》课程群建设进行了探索,以期更好的满足应用型人才培养的需要。     

园林设计初步课程考核模式改革探索

为美丽中国建设培养更多的风景园林设计师是风景园林专业教学的主要目标之一,园林设计初步是风景园林专业重要的专业基础课程。目前园林设计初步课程考核在考核内容、考核形式、考核主体和成绩评定等方面与培养风景园林设计师的要求以及课程教学目标还存在差异,需要根据专业要求与特点进行园林设计初步课程考核改革,全面提高人才培养质量。     

高光谱图像技术在掺假大米检测中的应用

为了有效判别出优质大米中是否掺入劣质大米,该文研究了一种针对大米掺假问题的快速、无损检测方法。从市场上购买了东北长粒香大米和江苏溧水大米,按纯东北长粒香大米、3∶1、2∶2、1∶3和纯江苏溧水大米共5个掺合水平进行大米试验样本的制备。利用可见-近红外高光谱图像采集系统(390~1050 nm)获取了200个大米样本的高光谱图像。采用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(region of interest,ROI),并提取出所有样本在ROI内的平均高光谱数据。采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立全光谱波段下的大米掺假判别模型,径向基(radial basis function,RBF)核函数模型交叉验证准确率为93%、预测集正确率为98%。由于高光谱信息量大、冗余性强且受噪声的影响较大,该文采用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)分别对大米高光谱图像和高光谱数据进行处理,从特征选择和特征提取2个角度对原始高光谱数据进行处理,通过主成分权重系数图选择了531.1、702.7、714.3、724.7、888.2和930.6 nm 6个特征波长,通过留一交叉验证法(leave-one-out cross-validation,LOOCV)确定并提取出PCA降维后的最优主成分数(number of principal component,PCs)为9。最后分别将优选出的特征波长和提取出的最优主成分数作为模型的输入,建立SVM模型。试验结果表明,基于特征波长SVM模型的交叉验证准确率为95%、预测集正确率为96%,基于最优主成分数SVM模型的交叉验证准确率为94%、预测集正确率为98%。该研究结果表明,该文建立的基于特征波长和基于最优主成分数的SVM模型均具有较优的预测性能,且利用高光谱图像技术对大米掺假问题进行检测是可行的。     

基于蒙特卡罗特征投影法的小麦蛋白质近红外光谱测量变量选择

为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950～1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent projective graph)方法对波长变量进行选择。根据模型集群分析(MPA,model population analysis)思想,采用MCS技术建立样本子空间,利用主成分分析(PCA,principal componentanalysis)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数波长变量建立子预测模型,选出预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)较小的子模型,统计分析其变量的出现频次,选取频次最高的波长变量作为影响变量(IVs,influential variables)。研究结果表明,利用IVs建模可以将RMSEP值由0.5245减小到0.2548,采用蒙特卡罗采样技术的特征投影图方法(MC-LPG,monte carlo-latent projective graph)进行变量选择,对于提高模型预测精度是可行的。     

电子鼻对草莓采后贮藏早期霉菌感染的检测

为了实现电子鼻对草莓贮藏期常见霉菌感染的早期检测,对草莓果实分别接种灰霉、扩展青霉和根霉3种主要病原菌,以无菌水处理为对照组,每2d采用PEN3电子鼻获取草莓的气味,并用气质联用技术分析草莓气味。结果表明,草莓接种病原菌2d后,主成分分析能够正确区分正常果实(对照组)与病害果实,且可以较好区分草莓感染病原菌种类,多元方差分析结果也显示接种不同病原菌对草莓果实挥发性物质的影响差异显著(P<0.05),通过Fisher判别建立的回归函数对3种病原菌灰霉、扩展青霉和根霉及对照组的判别正确率分别为100%、93.3%、86.7%和100%。载荷分析及气质联用技术结果表明病原菌对草莓果实挥发性物质的影响主要体现在烃类及酯类的变化。研究结果可为实现草莓采后贮藏和流通过程中质量变化和病原微生物的感染进行无损快速检测和监测提供参考。     

表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子

为实现对新陈莲子的快速鉴别,该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱（DAPCI-MS）,在无需样品预处理的前提下,直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析（PCA）和反向传输人工神经网络技术（BP-ANN）对所获指纹谱图信息进行分析,获得新鲜和陈年莲子的质谱信息特征。结果表明,在负离子模式下,DAPCI-MS结合化学计量学方法,实现了新鲜和陈年莲子的快速鉴别,其测试样本准确率分别为95.0%和91.7%;对不同年份莲子也能够有效地分类判别,2012、2011、2010和2009年莲子测试样本准确率分别为90%,85%,85%和90%。该方法具有分析速度快,信息提取准确,识别精度高等优点,为其他粮食谷物品质的鉴定提供参考。     

近红外光谱快速检测马铃薯全粉还原糖

还原糖含量是评价马铃薯全粉品质的重要指标之一,该文研究基于近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）算法的马铃薯全粉还原糖含量非线性数学模型。采用移动窗口偏最小二乘法（moving windows partial least square,MWPLS）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）组合方法筛选出20个特征变量,作为LSSVM的输入向量。优化径向基函数（radial basis function,RBF）的惩罚因子和核参数,训练LSSVM校正模型。经比较,LSSVM校正模型预测结果最优,预测相关系数为0.984,预测标准差为0.223%,相对分析误差（standard deviation ratio,SDR）为5.62。结果表明：近红外光谱结合LSSVM算法提高了马铃薯全粉还原糖含量的预测精度。     

3种方法检测仔猪球虫卵囊的比较研究

[目的]为有效检测仔猪球虫卵囊提供参考。[方法]通过对检测仔猪球虫病的3种方法(直接涂片镜检法、饱和盐水漂浮法和Teleman法)进行比较,研究检测仔猪球虫卵囊的有效方法。[结果]比较3种方法分别对仔猪球虫卵囊阳性检出的效果,结果表明,Tele-man法能观察到较清楚的圆形球虫卵囊,是检测效果最好的方法。对仔猪球虫卵囊检出率的比较结果表明,Teleman法和饱和盐水漂浮法是较好的仔猪球虫卵囊检出方法,而检出比率Teleman法最高。饱和盐水漂浮法、直接镜检法都由于粪便中存在脂肪颗粒等异物而影响检测效果。对检测的结果进行分析可知近年来乐山仔猪球虫病发病率有所升高。[结论]Teleman法是最有效的卵囊检出方法。     

学生成绩管理系统的设计与实现

本文简要叙述了目前一些大中专院校学生成绩管理的现状以及Visual Foxpro9.0语言的概况.重点介绍了学生成绩管理系统的设计与实现过程,其中包括系统分析、系统调查、数据流程分析、功能设计、数据库设计、登录界面设计、系统实现等.     

我校植物生产类本科专业实践教学课程考核评价标准体系探索

建立我校植物生产类本科专业实践教学课程考核评价标准体系,介绍其使用方法和考核重点,并举例说明和分析。