连续投影算法在猪肉pH值无损检测中的应用

利用鲜肉的近红外光谱中少量特征波长对其pH值进行预测,可以大幅度降低模型复杂性和计算量,对开发无损检测装置, 实施肉品生产加工过程中pH值监测有重要意义。该文通过连续投影算法（SPA）选择特征波长建立简单多元线性回归模型（SPA-MLR）,并对比了SPA-MLR模型与全波段（5 000～10 440 cm-1）偏最小二乘回归模型（PLSR）及逐步线性回归（SMLR）、遗传算法（GA）选择特征波长所建模型的性能。结果表明经连续投影算法提取37个特征波长建立的模型,所用变量数仅占全波段的2.6%,校正集相关系数0.870,校正集均方根误差为0.094,验证集相关系数0.892,验证集均方根误差为0.085;性能与经多元散射校正预处理的PLSR模型接近,但采用变量数明显减少,优于逐步线性回归和遗传算法选择特征波长建立的模型,表明该方法可较好的选择特征波长,建立简单的预测模型。     

基于线性渐变分光近红外光谱仪的苹果可溶性固形物含量无损检测研究

为了探讨线性渐变分光近红外光谱仪在水果内部品质无损快速检测方面应用的可行性及其光谱学机理,本文以基于线性渐变分光近红外光谱仪所采集的苹果光谱数据为自变量,以苹果可溶性固形物含量为因变量,采用偏最小二乘回归结合全交互验证算法,分别对全谱、一倍频、二倍频、三倍频、一二倍频、一三倍频、二三倍频共7个谱区建立校正模型并根据模型准确度选择优化谱区。对优化谱区采用平滑、标准正态变量变换、多元散射校正、一阶导数进行光谱数据预处理优化。最后采用外部验证集对优化预处理的模型进行预测准确度评价。结果显示,基于一二倍频区的校正模型准确度较其他谱区最高,其校正测定系数、校正均方根误差、交互验证测定系数、交互验证均方根误差分别为0.753 9、 0.93、 0.745 9、0.95;在此基础上,多元散射校正预处理后所建模型准确度更高,模型校正测定系数、校正均方根误差、交互验证测定系数、交互验证均方根误差分别为0.755 9、 0.92、 0.748 2、 0.94;外部验证集模型预测测定系数、预测均方根误差分别为0.683 4、 1.01。上述3个模型均通过F检验证明其可溶性固形物含量预测值与参考值之间具有显著的相关关系。结果表明,基于一二倍频区数据所建模型基本可以满足苹果可溶性固形物含量快速无损检测的需求,并可为基于线性渐变分光的便携式近红外光谱仪的应用提供一定的参考。     

基于音频和近红外光谱融合技术的西瓜成熟度判别

为了满足西瓜成熟度的快速无损检测需求,该研究主要利用声学技术、近红外光谱技术结合K最近邻法(k-nearest neighbor,KNN)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)3种化学计量学方法对不同成熟度的西瓜进行定性判别;同时采用联合区间偏最小二乘筛选法(synergy interval partial least squares,Si-PLS)分别建立声学技术、近红外光谱技术、融合技术的西瓜可溶性固形物预测模型。结果表明融合技术处理结果均优于单一信号,其LDA模型数据的西瓜成熟度模型识别率较佳,校正集和预测集的识别率分别为100.00%和91.67%。同时,基于融合技术所建立的西瓜可溶性固形物预测模型效果较佳,其校正集的均方差根误差(root mean squared error of the calibration set,RMSECV)为0.601%,预测集的均方差误差(root mean squared error of the prediction set,RMSEP)为0.725%,相比的单独音频信号其均方根误差分别降低了0.081、0.068个百分点。研究结果可为高精度的西瓜品质快速鉴别提供参考。     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

准东煤田土壤铅含量高光谱估算

以新疆准东露天煤矿为研究靶区,对矿区周围不同程度铅污染土壤进行采集与光谱测定,分析不同铅含量土壤高光谱反射率特征,运用多元线性回归和偏最小二乘回归建立土壤铅含量估算模型并进行精度检验。结果表明:在土壤铅含量与近红外和中红外波段部分光谱反射率之间的相关性较高,二阶微分处理之后的光谱数据建模精度高于其他处理方法。偏最小二乘回归建立模型估算效果优于多元线性回归建立的模型精度,其最优的偏最小二乘回归模型校正和验证的决定系数(R~2)分别达到了0.71和0.69,其校正和验证的均方根误差(RMSE)值分别为4.42 mg kg~(-1)和2.69 mg kg~(-1),以及相对分析误差(RPD)值为2.36,该模型能够较好地估算土壤铅含量,从而为土壤重金属污染快速监测提供技术方法和理论依据。     

基于机器学习算法的蒸发量模型评估

[目的]探讨合理的气候因子个数,建立蒸发量模型,提出基于特征选择算法筛选最优特征集。[方法]以陕西榆林、泾河和汉中3个气象站16年(2005-01至2021-03)的逐小时观测资料为研究对象,利用特征选择函数和遍历循环方法对模型参数、特征变量个数进行优化。基于最佳参数结合随机森林模型和多元线性回归模型两种机器学习算法建立榆林、汉中和泾河地区蒸发量模型,采用平均绝对误差、均方根误差和平方相关系数三项指标评估模型的预测精度。[结果]特征变量和随机森林模型中的决策树个数分别是8,61时,模型预测效果最佳。采用优化的随机森林模型、多元线性回归模型评估3个地区的平均绝对误差均为0,均方根误差除泾河地区相等外,榆林、汉中地区的均方根误差均小于优化的多元线性回归模型。优化的随机森林模型预测榆林、泾河和汉中地区蒸发量拟合效果分别为0.85,0.90,0.86,优化的多元线性回归模型的拟合效果分别为0.77,0.83,0.79。[结论]整体而言,优化的两种模型都具有良好的预测效果且随机森林模型的预测效果优于多元线性回归模型。     

近红外光谱技术快速检测婴配乳粉GOS和FOS含量

为实现婴幼儿配方乳粉中低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）的快速检测，本研究分别采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、归一化（Nor）和Savitzky-Golay平滑（SG）4种方法对获取的乳粉原始光谱进行预处理，再使用变量空间迭代收缩算法（VISSA）和竞争自适应重加权采样算法（CARS）提取具有代表性的特征波长，并建立线性偏最小二乘回归（PLSR）模型和非线性支持向量回归（SVR）模型对婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）含量进行预测。结果表明，乳粉的原始光谱经SNV预处理后，再使用VISSA算法能够有效提取GOS和FOS特征波长，建立的VISSA-SVR非线性模型能够得到较优的GOS和FOS预测结果，GOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.998 1，均方根误差为0.050 5，预测集相关系数为0.985 0，均方根误差为0.219 3;FOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.994 3，均方根误差为0.053 3，预测集相关系数为0.948 7，均方根误差为0.135 7。本研究可为实现婴幼儿配方乳粉生产过程营养成分...     

基于近红外光谱的室温贮藏下鲜枣霉菌污染动力学模型

为了预测鲜枣常温贮藏的保鲜期,确保鲜枣的品质要求及食用安全,应用近红外光谱建立了室温贮藏下鲜枣内部霉菌菌落总数变化的动力学模型。通过对几种数据预处理方法的比较及特征波数的选择,实现了鲜枣霉菌菌落总数变化的近红外模型的优选。结果表明:经过多元散射校正处理的鲜枣近红外光谱,应用多元线性回归方法建立的霉菌菌落总数模型预测能力较好,校正集相关系数为0.920,均方根误差为1.503,预测集相关系数为0.889,均方根误差为1.514。同时,将近红外光谱模型应用于霉菌菌落总数随贮藏时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数为0.981。根据近红外光谱吸光度值与贮藏时间的线性关系,当霉菌菌落总数初始值小于等于10cfu/g时,预测出鲜枣在室温下的保鲜期一般为8d。研究表明,结合动力学模型的近红外光谱技术可以作为一种无损、快速检测方法来检测鲜枣霉菌菌落总数变化。     

基于近红外光谱的板栗水分检测方法

含水率是影响板栗贮藏、加工的关键指标之一,该文应用近红外光谱技术对板栗含水率进行快速无损检测。试验对240个板栗样本的带壳光谱和栗仁板栗光谱采用SPXY算法进行样本集划分,利用偏最小二乘法建立含水率定量检测模型,并对微分、多元散射校正、变量标准化等多种预处理方法对建模结果的影响进行比较。结果表明：栗仁和带壳板栗的光谱经一阶微分预处理后所建模型性能最佳,其中栗仁的水分检测模型校正集和验证集的相关系数分别为0.9359和0.8473,校正均方根误差为1.44%,验证均方根误差为1.83%;带壳板栗光谱所建模型校正集和验证集的相关系数分别为0.8270和0.7655,校正均方根误差为2.27%,验证均方根误差为2.35%。受栗壳的影响,带壳板栗光谱模型对含水率的预测精度低于栗仁光谱模型的预测精度。研究表明,近红外光谱分析技术可用于板栗含水率的快速无损检测。     

基于力声信号锯齿化多特征融合的香梨脆度评价

为了实现香梨脆度更符合感官评价的检测,该研究采用质构仪与麦克风同步采集香梨果肉破裂时的力声响应信号,然后采用峰值法、傅里叶功率谱法和表观分形维数法对力声响应曲线的锯齿化特征进行度量,分别提取了29个力学锯齿度参数和14个声学锯齿度参数用于香梨果肉感官脆度预测。研究结果表明,在43个锯齿度特征参数中,35个特征参数与香梨果肉感官脆度存在显著相关性（P<0.05）,可反映香梨脆度变化。通过主成分分析提取了前8个主成分解释原变量85.58%的信息,以这8个主成分构建预测感官脆度的多元线性回归模型,模型校正集相关系数为0.862,均方根误差为0.588,表明该模型具有较高的预测精度和稳定性,可为香梨脆度的仪器准确检测提供研究基础。     

密度、氮肥互作对旱砂田西瓜产量、品质及氮肥利用率的影响

为了探明旱砂田西瓜产量、品质及氮肥利用率同步提高的最佳施氮量和种植密度,制定合理的栽培措施,本试验以中晚熟品种陇抗九号为试材,在砂田条件下设置了3个种植密度(9525、12120、16680株/hm2)和4个施氮水平(0、100、200、300 kg/hm2),研究了氮密互作对西瓜产量、品质和氮素利用率的影响.结果表明,种植密度和施氮量均显著影响西瓜产量及品质,但两者互作效应不显著,两因素中密度是导致产量变化的主导因素,西瓜产量为高密度＞中密度＞低密度,高密度处理的平均西瓜产量较中、低密度分别显著提高了23.46％和45.58％;而施氮量对西瓜品质的调控具有显著作用,施氮量在0～200 kg/hm2范围内,西瓜产量及品质随施氮量的增加而提高,之后有下降趋势,N200处理的西瓜含糖量较N0和N300分别显著提高了1.43％和1.92％,Vc含量分别提高了13.09％和8.42％.西瓜产量提高引起氮肥偏生产力和氮肥吸收利用率的协同提高.综合考虑产量、品质和氮素利用率等因素,在本试验条件下,砂田全膜覆盖栽培西瓜的适宜种植密度为16680株/hm2、适宜的施氮量为200kg/hm2,其西瓜产量、含糖量及氮肥吸收利用率分别为61754 kg/hm2、10.59％和22.29％.     

基于BMV特征的西瓜成熟度无损检测方法

针对西瓜成熟度无损测定的难度较大这一问题,提出了一种基于音频响应频带幅值向量（BMV）特征的西瓜成熟度无损检测方法。搭建了一套简单的音频采集平台,检验了BMV音频特征与西瓜成熟度的相关性,并与4种已用于西瓜无损检测的音频特征进行了比较;测定了不同打击力度对音频响应和BMV的影响;使用PNN算法对2个品种西瓜的BMV样本进行了成熟度检测。试验结果表明：经过音频特征间的比较,BMV与西瓜成熟度相关性最高,并且打击力度对特征的影响较小,整套算法对2个品种的成熟度检测准确度较高。     

西瓜膨大肥适宜施用时期研究

选择早佳三号(8424),在西瓜授粉后每间隔5 d施用膨大肥,研究不同时期施用膨大肥对产量和品质的影响。结果表明:西瓜适宜时期施用膨大肥,可促进西瓜生长,显著提高产量,并增加单果重、中心可溶性固形物含量,改善品质。早佳3号西瓜膨大肥适宜施用时期为授粉后13~14 d。     

蚯蚓堆肥与益生菌配施对西瓜生长和品质的影响

基于等养分条件下,本试验研究了蚯蚓堆肥与解淀粉芽孢杆菌X和荧光假单胞菌Y两株不同功能益生菌配施对西瓜生长和品质的影响。结果表明,不论添加益生菌与否,与单施化肥或施用常规堆肥相比,蚯蚓堆肥均促进了西瓜生长,降低了植株枯萎病发病率,增加了西瓜产量,并显著提高了西瓜可溶性固形物、可溶性糖和Vc含量等果实品质指标,其中施用蚯蚓堆肥的Vc含量较常规堆肥提高了15.9%;添加益生菌可不同程度促进西瓜生长和品质的改善,且以蚯蚓堆肥配施益生菌的促进作用更为明显。蚯蚓堆肥配施益生菌相比于单施蚯蚓堆肥,西瓜产量和可溶性糖含量分别提高了17.3%和15.2%。方差分析结果表明,有机堆肥与益生菌在西瓜蔓长、纵茎、产量、可溶性固形物、可溶性糖含量上存在显著的交互作用。综上所述,蚯蚓堆肥与益生菌配施对西瓜促生作用显著,在西瓜的绿色生产中可减少部分化肥的使用。     

施用壳聚糖水溶肥对西瓜生长及产量的影响

通过温室试验研究了壳聚糖水溶肥不同施用方式及不同施用量对西瓜生长、产量的影响。试验设置喷施与滴灌2种施用方式,各设置4个处理,分别为喷施清水、喷施壳聚糖1 000倍液、500倍液和250倍液;每次滴灌清水,滴灌壳聚糖450、900和1 800 m L/hm2,3次重复。试验结果表明,西瓜定植35 d后喷施壳聚糖水溶肥处理西瓜叶片叶绿素、西瓜茎粗,叶片数及主茎长均显著大于清水喷施处理,其中稀释250倍液西瓜叶片叶绿素含量最高,SPAD值为65.90,主茎长最大,主茎长为80.73 cm;但是在第50 d西瓜生长差异不显著。施用壳聚糖水溶肥能够显著提高西瓜产量,其中喷施效果优于滴灌,其中每次滴灌1 800 m L/hm2处理西瓜产量最高,西瓜产量为49 550 kg/hm2。不论是喷施还是滴灌壳聚糖水溶肥均能够显著增加西瓜糖度,根据试验结果,喷施效果优于滴灌。综上所述,施用壳聚糖水溶肥能显著提高西瓜长势,增加西瓜糖度和产量,建议喷施为主要施用方式。     

庆阳市日光温室小果型西瓜品种筛选

为筛选出适宜在庆阳市种植的小果型西瓜品种,丰富庆阳市日光温室栽培小果型西瓜品种资源。引进了13个国内外小果型西瓜品种进行了试种,并对各引进品种的植株形态、果实形态、果肉风味和产量进行了评价。结果表明,13个参试品种生长特征及果实品质差异显著,其中鼎优美颜中心糖含量最高,达143.3 g/kg;红小玉的边糖含量最高,为123.3 g/kg,且中心糖与边糖差最小。综合分析,鼎优美颜与红小玉果型精致小巧、果皮薄、果肉脆甜多汁、纤维含量少,可作为日光温室栽培种在庆阳市种植。     

基于机器视觉和近红外光谱技术的杏干品质无损检测

干果品质直接影响其市场销售。该研究以杏干为对象探讨用机器视觉和近红外光谱技术快速无损检测干果内外品质的方法。拍摄杏干4个不同位置的彩色图像,用基于区域骨架化的填充法分割杏干,提取每种角度下的面积。从100个正常杏干样本中随机挑选75个为校正集,25个为预测集,用多元线性回归对杏干的实际质量和4个面的面积建模,得到校正集和预测集相关系数分别为0.9374和0.9307,杏干质量分级的准确率为90%。提出用基于平均灰度的区域增长法提取杏干缺陷,缺陷检测的准确率为84.5%。采用SNV对杏干近红外光谱进行预处理,然后分别采用偏最小二乘法(PLS)、向后区间偏最小二乘法(biPLS)及联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立杏干糖度预测模型。结果表明,当全光谱范围被划分为22个子区间,优选出区间[17、2、3、9、20、13、7、18、15、11、6],主因子数为10时建立的biPLS糖度模型性能最好。其校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.8983和1.23,预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.8814和1.46。研究表明,机器视觉结合近红外光谱技术能对杏干内外品质进行综合检测,也可为其他干果的品质检测提供借鉴。     

有机肥料对改善农产品品质的作用及机理

本文讨论了施用有机肥对西瓜,烟草和蕃茄品质的影响及其作用机理。多年试验结果表明,在等氮磷钾条件下,配施有机肥较单施化肥,有利于西瓜糖分增加;烤烟上等品率提高和改善蕃茄果实的品质。.由于有机肥料具有养分完全组成和供肥性能好,能改善作物营养并促进养分平衡,抑制高氮对品质的负作用,使供氮性能与作物需求趋向协调,有利平衡作物的碳氮代谢过程。有机肥还能影响不同内源激素浓度及比例,促进作物生长发育。     

蜜瓜和西瓜果汁的射频介电特性及其与糖度的关系(简报)

为了解果汁的介电特性与其主要内部品质——糖度之间的关系,该文利用末端开路的同轴探头和阻抗分析仪测量了10 MHz～1.8 GHz的频率范围内不同成熟度的3个品种密瓜汁和4个品种西瓜汁的介电特性,同时测量了反映果汁糖度的可溶性固形物含量和果肉的含水率,分析了介电特性和糖度间的关系。结果显示：密瓜和西瓜果汁的相对介电常数和介质损耗因数皆随频率的增大单调减小,品种间的差异对介电特性有影响;1.8 GHz下密瓜汁的损耗角正切与糖度有较好的线性关系,其决定系数为0.784,但西瓜汁的介电特性与糖度的相关性较差;密瓜和西瓜果汁的糖度与果肉的含水率有很好的线性相关性,其决定系数分别为0.973和0.906。该研究将为基于介电特性的果汁糖度检测仪的开发提供了研究基础。