茶叶干燥过程水分含量的近红外光谱检测方法研究

水分含量是衡量茶叶干燥过程中品质的最重要因素之一,采用近红外光谱分析技术分析茶叶干燥过程水分含量。首先,采用便携式近红外光谱检测系统采集茶叶干燥过程样本的光谱,采用标准正态变量变换(SNV)预处理光谱;然后,比较应用全光谱偏最小二乘模型(PLS)、遗传偏最小二乘模型(GA-PLS)、竞争性自适应加权抽样偏最小二乘模型(CARS-PLS)建立模型,采用交互验证优化模型。结果显示,CARS-PLS模型预测性能最佳,结果优于PLS和GA-PLS模型;CARS-PLS模型优选的变量数为11,变量数仅为全光谱变量数的2.1%,预测集的Rp=0.990 7,RMSEP=0.574。结果表明,采用近红外光谱技术结合合适的化学计量学方法评价茶叶干燥过程的水分含量具有可行性,为茶叶干燥过程品质的数字化、智能化监控提供方法。     

果蔬品质手持式近红外光谱检测系统设计与试验

为满足果蔬加工过程快速检测和质量控制的实际需求,研发近红外光谱技术的低成本、实用化、小型化的果蔬品质手持式检测系统。在分析当前近红外光谱实用化过程的瓶颈问题的基础上,提出果蔬品质的手持式检测系统设计方案,阐述了硬件系统选择和软件系统构建,介绍了检测系统的工作原理;选用近红外微机电系统的数字微镜器件作为分光元件,以单点探测器获取检测信息,从而实现光谱检测系统的微型化设计和系统成本的显著降低。以检测番茄为例,利用设计的手持式检测系统,获取番茄900~1 700 nm范围的近红外光谱,利用先选择特征波段再优选波长的建模策略,分别建立了番茄中番茄红素和可溶性固形物含量的定量检测模型;可溶性固形物含量模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.899和0.133%;番茄红素模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.886和2.508 mg/kg。研究表明该系统能够满足果蔬品质的快速无损检测要求,可为实用化、小型化的手持式光谱检测仪设计和开发提供参考。     

高职电子商务专业人才培养模式及课程设置的探讨

目前普遍存在高职电子商务专业人才需求与人才培养方向上的错位。高职院校电子商务专业的人才培养模式和课程设置大都参照本科院校,本文分析目前在高职院校中人才培养模式和课程设置上存在的主要问题并分析其原因,具体通过对电子商务类岗位进行定位,确定电子商务专业人才培养模式,提出课程设置方案,力求培养出有较强职业能力的实践型人才,更好地满足社会对高职层次学生的需求。