不同波长选择方法在土壤有机质含量检测中对比研究

由于近红外光谱数据的多重共线性，特征波长选择一直是近红外光谱分析技术的重要研究内容。以108个土壤样本光谱数据和土壤有机质(SOM)含量为研究对象，以连续投影算法（SPA）、间隔偏最小二乘法（IPLS）、竞争自适应重加权采样法（CARS）三种典型的特征波长选择算法进行近红外光谱波长选择和土壤有机质含量建模。研究结果表明，基于上述三种方法提取的特征波长所建立的模型预测能力均优于全谱模型。其中，基于SPA算法的MLR预测模型精度最优，预测集相关系数（Rp）和均方根误差（RMSEP）分别为0970 2和1.214 4，模型参数只有6个。因此，SPA-MLR可以有效地应用近红外光谱的建模，并且简化模型的复杂度，提高模型的计算效率。     

高校实验室管理系统设计与实现

为了进一步的提升高校实验室管理的工作效率,促进科技创新和人才培养的效果,结合实验室日常工作中遇到的问题和难点,实验室管理系统依托校园网络平台构建,采用B/S结构,能够实现实验室资源信息的共享。系统具有基于角色的权限管理模块,不同级别的用户可以随时查看系统的通知公告,查询实验房间及药品试剂的使用情况、仪器设备的各项数据,预约实验室及仪器来使用。系统能够实时显示实验室的动态信息,对设备的使用记录自动做出统计。相对传统的人工管理方法,系统的构建能够更充分合理地利用实验室资源,提高员工的工作效率及管理水平。     

程序设计中“计算思维”的案例教学内容研究

如何使“计算思维”落地是当今国内计算机教育界研究的重点.本研究针对农业院校非计算机专业的C语言程序设计课程,重点研究帖近生活案例和以项目驱动的与专业融合的综合案例.在案例的学习过程中逐步培养学生的计算思维能力,从而激发学生的学习兴趣和为初步具有解决专业问题能力做好前期准备工作.实践证明,通过案例的逐渐展开和实际问题的解决,达到了预期的良好效果.     

模糊物元分析法在耕地地力评价中的应用

本文利用模糊物元分析方法，以耕地的理化指标为评价依据，对黑龙江农垦总局某农场的耕地地力进行评价。实验结果表明：利用计算机技术可以完全依据耕地的地力要素对耕地进行评价，从而克服了凭经验确定地力的主观方法的弊端，能准确地反映耕地地力的差异。     

玉米秸秆皮穰分离装置刮穰机构功耗试验

在自行设计的玉米秸秆分离装置上,使用电功率差值法测量其关键机构——刮穰机构的能耗。选取该机构的4个参数作为影响因子:刮穰辊转速、齿-板间隙、秸秆喂入速度和刮刀片齿刃角;选取有效比能、总比能、能量利用比3个指标作为评价指标,在正交试验的基础上,采用响应面方法分析得到各试验因素对评价指标影响规律模型。结果表明:有效比能变化范围0.5~2.0 Wh/kg,总比能变化范围4.0~13.0 Wh/kg,能量利用比的变化范围11%~24%。在3个模型中,间隙和转速对评价指标的影响均较显著,其中刮刀片齿刃角对有效比能、总比能影响不显著。综合考虑各评价指标、工作效率和刮穰效果,最后选取刮穰机构的工作参数:刮穰辊转速840 r/min,秸秆喂入辊转速413 r/min,齿-板间隙1.56 mm,刮刀片齿刃角25°,此时有效比能、总比能、能量利用比分别为2.21 Wh/kg、10.73 Wh/kg和22.29%。     

玉米秸秆皮拉伸和剪切特性试验

为设计玉米秸秆皮穰叶分离机械并优化其参数,本该文对玉米秸秆皮的拉伸和剪切特性进行了二次回归正交旋转试验研究。该文通过试验研究了含水率和取样高度对玉米秸秆皮拉伸强度的影响;含水率、取样高度和剪切速度对玉米秸秆皮的剪切强度的影响。试验结果分析表明:对于抗拉强度,在含水率为30%时玉米秸秆下部秸秆皮的抗拉强度达到最大值,其值为67.2MPa。在研究抗拉强度的2个因素中,取样高度对玉米秸秆皮的拉伸强度影响较显著。对于剪切强度,在研究的3个因素中,剪切速度和含水率对玉米秸秆皮的剪切强度影响较显著,而取样高度对玉米秸秆皮的剪切强度影响不显著。     

基于颜色特征的马铃薯绿皮检测

提出了一种基于颜色特征的马铃薯绿皮检测方法,该方法以颜色特征分析为基础,结合BP神经网络,实现对马铃薯绿皮缺陷的检测.首先建立马铃薯图片采集系统,采集丰富的绿皮马铃薯和优质马铃薯图像并对图像进行彩色图像增强.对绿皮缺陷和优质区域的颜色特征进行深入分析,提取出相对独立的特征参数R、G、B、H、P/G、B/(R+G).构建...     

任务驱动式教学模式在C语言程序设计课程中的应用

C程序设计是高校非计算机专业的一门重要基础课程,针对该课程旧有教学模式存在的问题,提出了任务驱动式的新型教学模式,并改革了传统的考核方式,增加了对学生上机操作能力的过程化考核。教学实践表明,新型教学模式极大地提高了教学效果。     

利用可见—短波近红外光谱法检测马铃薯干物质含量

为了快速测定马铃薯干物质含量,利用可见-短波近红外光谱无损检测马铃薯的干物质含量,以207个具有代表性的马铃薯样本作为研究对象,其中115个作为马铃薯切片样本的研究,92个作为完整马铃薯的研究,通过对比两种样本的模型预测效果,探讨可见-短波近红外光谱用于马铃薯干物质含量的完全无损检测的可行性。切片样本光谱数据用Savitzky-Golay(S-G)一阶卷积求导方法预处理,根据局部最大值最小值原则和含氢基团(C-H、O-H)伸缩振动的敏感波段选定了5段特征波长参与建模,模型外部检验决定系数R~2=0.941 6,标准误差RMSE=3.91。完整马铃薯样本光谱数据在Multiplicative Scatter Correction(MSC)基础上使用S-G一阶卷积求导方法预处理,通过选取了线性关系较好的5段波长参与建模。模型外部检验决定系数R2=0.847 5,标准误差RMSE=4.07。结果表明,完整马铃薯样本模型的检测效果虽然没有切片样本效果理想,但仍可以作为实际生产中进行马铃薯干物质含量检验的有效手段。     

基于近红外光谱与SIMCA和PLS-DA的水稻品种鉴别

以垦粳5号、垦粳6号、垦粳9号和鸿育001-1共4个水稻品种为研究对象,采用近红外光谱技术分别结合SIMCA和偏最小二乘法判别分析法(PLS-DA)对4个水稻品种进行鉴别。采用SIMCA分类法,实现了4个水稻品种100%的区分;采用PLS-DA方法对校正样本建立判别模型,其校正集结果和参考值之间的相关系数最小值为0.95,验证集结果与参考值之间的相关系数最小值为0.94,对验证集中4个水稻品种的识别率为100%。试验结果表明,应用近红外光谱技术结合SIMCA分类法和PLS-DA法均可实现对水稻品种的快速鉴别。