基于相对熵排序的建筑工程项目投标决策

投标决策是施工企业面对的重要问题．在建筑工程项目投标问题上，先建立风险指标体系，再结合层次分析法和信息熵法求得风险指标的综合权重，然后借助相对熵排序法，对各个方案进行综合评价，得到有效反映各方案差异的评价模型，通过对比可知此法可行有效，且灵敏度高．     

诃子抗番茄晚疫病原菌有效成分提取条件的优选

本实验以番茄晚疫病原菌为供试菌,抑菌圈直径的大小作为抑菌效果的判定指标,研究了诃子中具有抑菌效果的提取物的提取条件,并测定了其最小抑菌浓度和最小杀菌浓度。结果表明:诃子抗番茄晚疫病原菌有效成分提取的最佳工艺条件为:提取剂为水、提取温度60℃、料液比1∶15、提取时间3 h、提取次数2次。在此条件下诃子粗提液对番茄晚疫病原菌的抑菌圈直径为29 mm,抑菌效果最佳。通过实验发现诃子粗提液对番茄晚疫病原菌的最小抑菌浓度为2 mg/mL,最小杀菌浓度为3.9 mg/mL。     

基于偏最小二乘法的新疆杏可溶性固形物含量的无损检测

利用近红外光谱无损检测技术,以成熟的库车小白杏为研究对象,先通过一阶导数混合标准正态变量变换法进行光谱预处理,再利用偏最小二乘法建立杏可溶性固形物含量预测模型。结果表明,最佳因子数为4,模型的相关系数为0.964 45,校正集标准偏差为0.215,预测集标准偏差为0.456时模型最佳。结果表明,基于近红外光谱技术测定杏的可溶性固形物含有具有可行性,可以为库车小白杏的无损检测提供重要参考与技术支持。     

高粱萌发期盐害鉴定浓度标准研究

为建立高粱耐盐鉴定评价体系,用不同浓度NaCl对42份高粱资源在萌发期进行了盐胁迫培养,研究高粱萌发期盐害鉴定浓度标准。结果表明:随着盐浓度增加出芽率是逐步降低的,且盐浓度越高,发芽率降低越快。经T测验(α=0.01)盐浓度在1.6%～1.8%时相对盐害率差异显著。最终确定高粱萌发期耐盐鉴定的最适宜NaCl浓度为1.7%。     

宁夏玉米营养成分近红外分析模型建立与应用

研究采集宁夏区内各市县(固原、海原、同心、中卫、中宁、永宁、平罗)抽取玉米样品120批,用近红外分析仪扫描定标样品集获得玉米近红外光谱图,利用偏最小二乘法建立模型,并分别经过无预处理、均值中心化、标准正态变量转换、一阶导数、标准正态变量转换结合去趋势校正(SNV+D)预处理光谱,获得水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维预测模型,分别是经过MC、SNV+D、SNV+D、SNV+D光谱预处理后效果最好。预测决定系数R² _p分别为0.951、0.976、0.728、0.897,相对分析误差RPD除粗脂肪为2.62外,其他均大于3的近红外预测模型,通过预测模型验证集验证后,并对模型预测值与实测值进行U检验,结果为差异不显著(P>0.05)。该近红外预测模型对玉米中水分、粗蛋白、粗纤维具有较佳预测效果,粗脂肪的预测精度有待进一步提高。     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法，以2016、2017年冬小麦田间试验为基础，通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析，筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段，并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型，再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息，并显著降低了光谱维度，不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间；(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期，各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数；(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度，其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2，验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2，预测相对偏差为2.74。这说明，抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期，且基于冠层一阶导数变换光谱，结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力，可用于地上部生物量的定量估算。     

基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

挥发性脂肪酸（Volatile Fatty Acids，VFA）作为厌氧发酵过程的重要中间产物，其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控，将近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIRS）与偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）与遗传模拟退火算法（Genetic Simulated Annealing algorithm，GSA）相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选，原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后，得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个，建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886，预测均方根误差（Root Mean Squared Error of Prediction，RMSEP）分别为0.111、0.120和0.727，相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484，与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78%、15.49%和1.22%，能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求，基本满足总酸的检测需求。结果表明，通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量，参与建模的波长点数量显著减少，有效降低了变量维度和模型复杂度，提升了回归模型检测精度和预测能力，为快速准确检测沼液VFA提供了新途径。