牛奶及其制品与牙齿保健

牛奶及其制品与牙齿保健西安市奶业科学研究所（７１００６８）秦立虎近年来国内外营养医学专家们的大量研究表明，牛奶及其制品除具备作为人类营养品的基本功能外，还具有预防龋齿等牙齿保健作用。１牛奶及其制品中的大量钙质能够促进牙齿的正常发育并对牙齿的健康大有益...     

近红外光谱技术在牛奶及其制品分析中的应用进展

传统的化学检测方法很难满足奶制品行业快速发展的需求,快速、灵敏、无损伤的近红外光谱检测技术越来越受到重视和应用.本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及分析过程,综述了国内外近红外光谱技术在牛奶及其制品中的最新研究成果,分析了近红外光谱技术在牛奶领域的应用现状,并展望了该检测技术的应用前景.     

近红外光谱结合线性判别快速无损鉴别婴幼儿和中老年奶粉

应用近红外光谱分析技术(NIRS)并结合线性判别,对中老年和婴幼儿2种不同年龄阶段奶粉品种进行鉴别。对奶粉样本的原始光谱进行一阶微分处理后,采用Kennard-Stone法对80个样本进行挑选,选出60个作为训练集,剩余的20个作为预测集。采用留一交叉验证评价算法,选取最优主成分数2建立模型,并对测试集进行预测,正确率为100%。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。     

基于SQP算法的水驱智能优化

注水作为一种有效的增加采收率的手段已经在世界众多油田上得到应用。水驱的主要目的是提高油藏的最终的采收率。但由于地层的非均质性,经过长时间的注水开发后储层会出现高渗透层,这对最终的采收率有严重影响。为了增加采油量,降低注水后的油藏含水率,提出了一种优化方法,该方法基于数值模拟理论,并用序列二次规划算法(SQP)计算目标函数的最优值,智能优化注采量,从而最大化累积油产量,延缓油藏因注水造成含水率增高的情况,推迟油藏高含水期到来。     

结合科研的“模式识别”研究生教学改革探索与实践

模式识别作为理工科院校研究生阶段一门重要的专业课,与科研过程联系紧密,其教学效果对研究生科研质量有较大影响。本研究首先介绍了模式识别课程的教学现状。在此基础上,对研究生模式识别课程与科研结合点进行剖析,分别从(1)数据分布、统计特征、概率密度特征,(2)各类分类器的原理及适用条件,以及(3)特征选择和提取方法三个方面进行介绍,并介绍了笔者所在的教研室对研究生模式识别课程进行的改革和探索。最后指出课程未来建设发展的问题和挑战,希望给广大同行提供参考。     

近红外光谱结合SIMCA算法对舍饲和放养牦牛的鉴别研究

为保护牦牛肉在市场中的独特性和真实性,维护消费者的合法权益,本研究以近红外光谱技术(near infrared spectroscopy, NIR)对不同饲养模式的牦牛肉样品在全波近红外Whole-NIR(400～2 500 nm)光谱范围内结合簇类独立软模式法(Soft Independent Modeling of Class Analogies, SIMCA)建立模型来判别牦牛肉舍饲和放养来源的可行性。结果表明：在Whole-NIR(400～2 500 nm)光谱范围内原始光谱差异不明显,当因子数为5时预测误差平方加和(PRESS)趋于平稳,最终无限趋近于0,NIR结合SIMCA模式识别方法得到Q-T2分布图,类与类之间界限明显,能够将牦牛肉样品按照不同饲养模式分开聚类,模型性能优良,预测准确率高达100%。综上所述,利用NIR结合SIMCA可实现对不同饲养模式牦牛肉真实性进行鉴别的目的。     

基于智能优化的OFDM信号峰均比降低算法

高峰均功率比(PAPR)信号是正交频分复用(OFDM)技术实用化的主要障碍,部分传输序列(PTS)算法是解决该问题的有效方法,但是对相位因子的穷举搜索导致计算复杂度极高。针对该问题,将PTS算法转化为全局优化问题,提出基于智能优化方法的解决思路,引入模拟退火优化、粒子群优化等方法搜索最优相位序列,得到具有最小峰均比的信号,显著降低了算法的计算复杂度。     

拉曼光谱结合支持向量机对猪胞质内单精子显微注射胚胎性别的鉴定分析

【目的】 探求一种无损的、非侵入性的、快速的胚胎性别鉴定方法。【方法】 以207个猪卵胞质内单精子显微注射(intracytoplasmic sperm injection,ICSI)胚胎及其培养液为研究对象,单个胚胎经巢式PCR扩增鉴定其性别后随机分成训练集和测试集,同时利用拉曼光谱技术获取单个ICSI胚胎培养液的拉曼光谱。原始光谱经过处理后,采用支持向量机(support vector machine,SVM)算法构建分类模型,先用训练样本进行训练和建模,然后预测测试样本的性别,结合PCR性别鉴定的结果,计算分类准确率。【结果】 通过巢式PCR对207个胚胎进行性别鉴定,鉴定出71个雄性胚胎、128个雌性胚胎,8个样品扩增失败。猪ICSI雄性胚胎培养液在1 082和1 360 cm^-1拉曼位移处特征峰强度明显高于雌性胚胎,构建的胚胎性别鉴定模型的分类准确率为81.5%,雌性和雄性胚胎的分类准确率分别为81.3%和81.8%。【结论】 本研究将拉曼光谱技术与SVM法相结合构建了胚胎性别鉴定模型,分类准确率达到81.5%,提供了一种新的、无损的胚胎性别鉴定方法。     

无碳小车轨迹建模与参数优化

无碳小车以S形轨迹绕桩运行,轨迹曲线的平滑度和形状直接决定了小车的稳定性和绕桩数量。通过建立数学模型,对无碳小车的运动过程进行分析,对模型中各参数进行不断地调整,最终获得了具体的分析结果和直观的轨迹函数图像,从而确定了影响小车运行轨迹的各参数最优值。为无碳小车的调试和优化奠定了基础。     

智能固井参数仪的研究与推广

新型仪表运用可充电式蓄电池,提高了仪表的安全可靠性;运用先进的无线电技术替代了手势报量方式让施工人员可以及时了解各项参数;运用先进的单片机数控技术使仪表具有多参数显示、计算机存储分析、打印图表等多功能。新型仪表的多功能使得仪表更安全、操作更简便、误差更低、故障率减低,这给固井施工带来了便利。     

基于粒子群算法的海洋平台热介质锅炉PID参数优化

文中采用串级控制作为海洋平台热介质锅炉的控制方案,采用粒子群算法对PID控制器的比例带啄、积分时间Ti进行最优化,从而实现热介质锅炉温度的自动控制。通过粒子群算法进行串级控制系统PID参数优化,提高了控制系统的控制精度、可靠性、稳定性,具有工业应用价值。     

楼房猪场与智能设施养猪模式的结合

关于楼房养猪,现在能追溯到较早的是1969年民主德国的萨克森-安哈尔特省马斯多夫的楼房猪场"Schweinehochhaus",该猪场总共6层,高约25 m并饲养了500头母猪用于繁殖。由于楼房性质的特殊性,在当时被民主德国和苏联领导人视为享有盛誉的建筑。     

基于粒子群算法的海洋平台热介质锅炉PID参数优化

文中采用串级控制作为海洋平台热介质锅炉的控制方案,采用粒子群算法对PID控制器的比例带δ、积分时间Ti进行最优化,从而实现热介质锅炉温度的自动控制。通过粒子群算法进行串级控制系统PID参数优化,提高了控制系统的控制精度、可靠性、稳定性,具有工业应用价值。     

智能小车走迷宫算法的设计与研究

智能小车是一种集感知、判断、行走功能于一体的微型机器人,能够自动寻找最佳路径并且达到目的地。对智能车搜索和冲刺迷宫提出了一种算法。智能小车可根据行走的路线和拐弯的情况进行变速调节,提高了智能车的行进速度以及灵活性。利用已经搜索到信息的耦合关系,对算法提出改进,缩短了智能小车搜索的时间。     

荧光衍生与HPLC结合简单灵敏地分析牛奶中的长链游离脂肪酸

本文介绍了一种脂肪酸检测方法,该方法使用高效液相色谱(HPLC)可同时对牛奶中饱和或不饱和脂肪酸进行高灵敏检测,包括月桂酸(十二烷酸),肉豆蔻酸(十四烷酸),棕榈酸(十六烷酸),硬脂酸(十八烷酸),棕榈油酸(十六碳烯酸),油酸(十八碳烯酸)和亚油酸(十八碳二烯酸)。脂肪酸首先被2-(哌啶基)乙磺酸-2-(2-萘氧)乙基酯(NOEPES)进行荧光衍生,其萘氧乙基衍生物通过反向HPLC进行等度洗脱分离,并用荧光检测器进行监测(λex=235 nm,λem=350 nm)。牛奶中的脂肪酸用甲苯进行萃取,并直接被用于NOEPES衍生,无需替换溶剂。脂肪酸的含量通过标准加入法进行测定。该方法只需很少量的牛奶样品(10μL)即可完成分析测试。     

结合深度学习与图像处理的黄斑茧识别算法

剥茧缫丝是提取丝绸制品原料蚕丝的重要环节,在缫丝前需要对蚕茧进行筛选,剔除不合格的下茧。针对目前自动化识别上车茧和黄斑茧准确率低的问题,文中提出一种结合深度学习与图像处理技术的识别算法。引入空洞卷积改进YOLOv5s网络,利用改进后的网络对不同类别标签的蚕茧图片进行训练和预测;在此初识别基础上,对网络预测结果置信度小于70%的图片进行图像处理二次判别,在原始图片上根据网络预测的锚定框提取出蚕茧所在区域,经背景分割预处理后单独提取蚕茧HSV颜色模型中S通道图,在S通道图上分析蚕茧黄斑颜色特征,统计表面黄斑区域的面积占比和平均饱和度,并设定双阈值进行二次识别。经测试,该算法识别上车茧和黄斑茧的平均准确率达到94.94%,单张图片初识别加二次识别总时间为318.5 ms。     

人工萤火虫群优化算法的改进与积分应用

本文针对传统积分方法,要求被积函数的有较强性质并且求解精度低的不足,提出了一种基于改进型人工萤火虫群优化算法求数值积分的新方法。该方法首先在积分区间上随机产生积分节点,然后通过改进型人工萤火虫群优化算法优化节点位置,再累积求和,得出数值积分。实验仿真表明,与其他方法相比,具有收敛速度快、精确度高等优点。     

祁连冰沟流域浅雪层光谱特征 分析与遥感算法反演

祁连山冰沟流域地形复杂,积雪深度较浅且破碎化严重,针对MODIS标准积雪面积比例产品在该地区监测精度较差的问题,本研究基于冰沟流域浅雪光谱特征分析及结合野外实测经验,探索浅雪的光谱特征对MODIS浅雪面积比例提取精度的影响;然后通过线性回归法、线性混合像元分解法及BP神经网络模型3种方法分别构建了针对研究区的MODIS积雪制图算法,并利用同时相的Landsat 8OLI二值积雪数据作为真值对上述3种制图方法进行精度验证。结果表明,1)浅雪的光谱反射率对基于NDSI阈值法的MODIS浅雪提取精度几乎没影响,MODIS提取浅雪精度差的主要原因为该地区复杂的地形而导致的积雪分布破碎化,即混合像元的大量存在;2)利用BP神经网络模型反演积雪面积比例的最佳输入参数组合为(ρ_1~ρ_7)+NDSI+DEM;3)线性混合像元分解模型在该研究区的积雪面积比例提取精度较低,BP神经网络模型精度最好;4)在地形复杂区域,多因素模型(BP神经网络模型)相对于单因素模型(一元线性回归模型)具有较好的积雪面积比例提取精度和稳定性,可以为研究区MODIS积雪面积比例的反演提供一种理想的方法。     

基于一种优化策略的智能灯控制系统研究与设计

针对走廊等公共场所灯光控制大部分都处于不节能,且现有的智能感应灯只有当人处于灯下才会点亮,照明反应延迟这一现象,提出一种新的优化控制策略。基于该策略,设计并制作出一种新型的智能灯控制系统。该系统在正常情况下,首先,通过光敏传感器感知环境光照强度,若光照强度足够,系统不工作;若光照强度不足时,控制系统开始工作。其次,在此基础上,通过光电传感器感知人的运动情况,将传感器信号送入控制器,计算并判断出人的行走方位和速度,提前将人前进区域的照明灯点亮。而当人走出该区域时,区域所属的灯熄灭。在复杂环境下,采用分区域的方式能更好地实现智能感应灯控制系统的设计,最后通过设计的智能控制系统模拟装置,验证了设计方案的可行性。     

新型锤片式饲料粉碎机粉碎性能的试验研究与参数优化

为提高锤片式粉碎机筛分效率,弥补现有粉碎机生产率低、能耗高等缺点,基于泛函分析理论,对粉碎机分离装置进行优化。文章选取了以粉碎机的工作小时生产率和吨料电耗为评价指标,以筛网倾角、主轴转速、喂入量为影响因素,用玉米为原料,进行二次回归正交旋转中心组合试验研究及分析,建立各指标与因素间的回归数学模型,确定了各个因素对评价指标的影响规律和主次顺序。综合分析后得出工作小时生产率与吨料电耗的较优水平组合:筛网倾角61.78°、主轴转速2 477.5 r/min、喂入量6.42 kg。在该结构和工艺参数下,与采用原分离装置相比,工作小时生产率提高1.48%,吨料电耗降低3.38%。该研究为锤片式饲料粉碎机粉碎饲料研究和优化提供一定理论依据。