基于磁光图像的飞机铆钉缺陷识别

针对飞机铆钉磁光图像的识别问题,提出了一种基于模糊支持向量机的裂纹有无和裂纹方向自动识别的新方法。该方法首先对铆钉磁光图像进行预处理得到铆钉二值化图像;然后采用阈值法求取铆钉中心;最后将由铆钉中心发出的星形射线矢量作为特征,采用模糊支持向量机方法对铆钉有无裂纹和裂纹方向进行分类。其中,支持向量机的核宽及惩罚常数采用网格法进行选取,并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分和拒分现象。实验结果表明,使用训练获得的支持向量机分类器识别裂纹缺陷取得了很好的效果,能够满足自动检测的高实时性要求。     

我国水果中农药最大残留限量标准新进展

新发布的GB 2763.1-2022标准规定了39种农药在23种水果中的63项最大残留限量，其中包括8种新增农药的13项最大残留限量。存在问题主要是最大残留限量的制定相对农药登记滞后，部分农药品种缺乏配套的残留检测方法等。针对存在的问题，提出下步改进建议。     

果蔬中农药残留检测技术研究进展

对目前水果、蔬菜中农药残留分析检测方法及其前处理过程以及快速检测技术作了综述。固相萃取（SPE）、超临界流体萃取（SFE）等新的萃取方法已逐渐代替了液-液萃取（LLE）等传统提取方法。色谱技术是农药残留分析中的重要手段。气相色谱（GC）、高效液相色谱（HPLC）及其联用技术是现阶段农药残留分析中的主要检测方法。指出了今后该领域的研究方向。     

农药残留预测模型的可靠性分析

基于最小二乘估计理论,提出了农药残留预测模型的可靠性分析问题,依据矩阵的条件数理论,提供了检验预测模型可靠性的方法,运用数据变换的手段,建立了对不可靠预测模型改良的方法。     

潜育期小麦条锈菌的高光谱定性识别

小麦条锈病的发生流行严重影响小麦的生产安全,其早期的监测预警对病害发生的防控具有重要作用。本研究利用Hand Held 2地物光谱仪获取不同浓度小麦条锈菌胁迫下的潜育期小麦冠层高光谱数据,基于定性偏最小二乘(discriminant partial least squares,DPLS)、人工神经网络(artificial neural networks,ANN)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种方法建立识别潜育期小麦条锈菌的模型,并分析接菌间隔日、建模比及光谱特征的差异对模型效果的影响。结果显示,在全波段(325~1 075 nm)建模,SVM识别效果优于ANN,而ANN优于DPLS,其中以一阶导数为光谱特征所建模型识别效果最优,在不同建模比下其识别准确率均可达到100.00%。     

干旱区土壤盐渍化信息遥感建模

以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF~(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,确定出与土壤含盐量相关性较高的综合光谱指数,采用多元线性回归,偏最小二乘法回归,支持向量机回归三种方法分别对GF~(-1)与Landsat8 OLI影像构建基于实测数据和影像数据的综合指数土壤含盐量估算模型,并选出最优模型。结果表明:(1)在20个光谱指数中,相关性较好的光谱指数是SR、CSRI、SI、BI、S6、ARVI、SAVI、NDSI,关联系数均达到0.7以上,并基于这8个光谱指数构建综合光谱指数。(2)3种估算模型:基于GF~(-1)多元线性回归模型决定系数R~2为0.6856,高于决定系数R2为0.5142的Landsat8 OLI;偏最小二乘回归模型1~8个主成分,GF~(-1)决定系数2个3个1个,其中2个主成分最高可达0.6104,Landsat决定系数4个3个2个,其中4个主成分最高可达0.549;支持向量机模型3种函数,GF~(-1)决定系数RBFPolynomialLinear,其中RBF函数最高可达0.7969,Landsat决定系数PolynomialRBFLinear,其中Polynomial函数最高可达0.7154。对比3种模型可知,支持向量机回归模型的R2最高,因此该模型相对于多元线性回归和偏最小二乘回归更适于土壤盐渍化估算。     

气相色谱法测定蔬菜水果中的氯化苦残留

氯化苦土壤熏蒸是防治土传病害的有效措施。采用石油醚对蔬菜、水果样品进行超声波提取,以气相色谱电子捕获检测器测定氯化苦残留。结果表明,在浓度为0.008 ~2 mg/L范围内,线性相关系数r=0.999 4。氯化苦的添加浓度在0.02 ~1 mg/kg范围内,平均回收率为92.2% ~111%,相对标准偏差(RSD)为1.9% ~7.2%,均在农药残留测定允许范围内。该方法的最小检出量(LOD)为0.008 mg/kg,最低检测浓度(LOQ)为0.02 mg/kg。采用本方法对土壤熏蒸处理施用氯化苦后(PHI≥50 d)的甜瓜、草莓、大姜、茄子、菠菜收获期样品进行测定,均未检出氯化苦残留。     

纳米传感器在农药残留检测中的应用研究进展

农药残留是影响食品安全的主要风险因素之一。传统的农药残留检测方法由于需要昂贵、大型的检测仪器往往不能满足现场、实时检测的需要。近年来,随着纳米材料制备及功能化技术日趋完善,其在农药残留快速检测领域的研究日益活跃。纳米材料与荧光法、比色法、表面增强拉曼散射法及电化学法结合,可构建各类纳米传感器,在检测特异性和灵敏度上有较大提升,实现了快速检测技术的突破。本文综述了上述4类主要的纳米传感器在农药残留快速检测中的应用,并对其应用前景进行展望。未来构建选择性高、分析范围广、抗干扰、简单便携的纳米传感器仍将是农药残留检测领域主要的研究方向。     

基于BP和LSSVM的径流分频预测模型构建

针对径流序列具有较强的随机性和波动性特征,提出一种短期月径流预测混合模型CEEMDAN-VMD-(BP, LSSVM)-LSSVM。首先利用自适应白噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN, complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)将径流序列分解为高频、中频和低频分量,再利用变分模态分解(VMD, variational mode decomposition)方法进一步分解高频分量,并根据样本熵对两次分解得到的子序列进行整合,采用麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络(BP, back-propagation neural network)和最小二乘支持向量机(LSSVM, least square support vector machine)分别预测高频分量和中低频分量,最后将不同频率分量训练期的拟合值作为LSSVM的输入,进行二次预测得到最终的径流预测结果。将提出的模型应用于黑河流域莺落峡站和祁连站的月径流预测,验证期相关系数和纳什效率系数均达到0.99以上,对比其他8组对照模型,该模型具有更高的预测精度,可以应用于实际的短期月径流预测。     

白菜中农药残留量测定能力验证探讨

为评价参与能力验证实验室的农药残留检测能力，制备农药残留量测定能力验证用白菜样品，根据中国合格评定国家认可委员会(CNAS)相关文件要求，进行样品均匀性和稳定性检验，以稳健统计的中位值作为指定值，采用Z比分数法对参加检测机构的检测结果进行统计评价。结果显示，能力验证测试结果的合格率为94.05%。部分参加检测机构在检测方法应用、检测数据溯源、检测结果校准和检测质量控制等方面存在问题。研究表明，通过分析参加检测机构的原始数据及报告记录，可以发现农药残留检测过程中存在的共性技术问题，并提出相关技术建议，有助于提升实验室的检测技术水平。     

果蔬解毒清洗机清洗效果探讨

【目的】探讨果蔬解毒清洗机的应用效果。【方法】通过检测清洗果蔬菌落总数和农药残留来衡量清洗效果。选取了8种果蔬,6种方式清洗,用标准平板菌落计数法检测果蔬表面细菌数量,对除菌率进行多重比较;另选4种有农残的蔬菜,以不同的机洗时间清洗,用农药速测卡定性检测农药残留,分析清洗时间对农残的清除效果的影响。【结果】在清洗水量和温度相同条件下,机洗效果优于手洗,机洗3遍,每遍清洗0.5 min除菌效果最好;机洗4 min除农残效果较好。【结论】从去除果蔬表面微生物和农残综合考虑,机洗3遍,每遍清洗1～1.5 min效果最好。     

柑橘中13种农药残留量的检测

本文介绍了柑橘样品中农药残留监测分析的研究，结果表明利用乙腈对柑橘中氧乐果等13种农药进行提取、经固相萃取柱净化、气相色谱仪带FPD、ECD检测器定量检测，13种农药分离的效果良好，回收率为82．3％～95．0％，相对标准偏差〈5．0％。该方法是对NY／T761—2008的优化．指出了实际分析过程中应注意的问题。优化后的方法精密度高、重现性好，可以为广东省柑橘农药残留检测工作中推广应用。     

苹果中吡虫啉残留的检测方法探索

本文建立了一种苹果中吡虫啉残留量的检测方法，苹果样品分别采用QuEChERS法与传统固相萃取法进行前处理，以乙腈进行农药残留提取，在经过多重净化后，以超高效液相色谱仪结合紫外检测器进行检测。结果表明，当吡虫啉农药浓度范围在0.05～1.00μg/mL时，在苹果机制中呈现较好的线性关系，其R²≥0.999,此方法下吡虫啉的加标回收率范围为80.2%～91.3%,相对标准偏差值范围为3.8%～7.5%。该方法能够有效检测苹果中的吡虫啉残留，且结果精准、效率较高，适合推广使用。     

蔬菜和水果中菊酯类农药残留量的检测

用Agilent6890N气相色谱仪摸索建立了蔬菜和水果中的溴氰菊酯、甲氰菊酯、三氟氯氰菊酯、氰戊菊酯等拟除虫菊酯类农药残留量的检测方法。确定了12℃/min为最佳程序升温速率。当样品中的添加浓度为0.05～0.10mg/kg时,添加回收率为85.4%～110.4%。4种菊酯类农药的最低检测浓度为3×10-4～6×10-4mg/kg。     

高效液相色谱法快速测定黄瓜和土壤中申嗪霉素的残留

建立了一种用高效液相色谱法分析黄瓜和土壤中申嗪霉素残留量的方法。样品用乙腈(1%乙酸)混合溶剂提取,吸取上清液,过有机滤膜,最后选择DAD检测器用250nm波长测定。该方法条件下,申嗪霉素的最小检出量为:0.2ng,在黄瓜和土壤中最低检测浓度为0.01mg/kg,申嗪霉素在黄瓜和土壤样品中的添加回收率为79.8%~100.5%,变异系数为1.5%~4.8%,满足农药残留分析要求。     

技术革新提高美国残留检测方法

美国加利福尼亚农药管理部门将高效液谱质谱联用法(LCMS)用于检测农药残留,提高了残留检测水平。分别利用LCMS法和旧的检测方法对449个食品样本进行了检测,结果显示,86%的样本可检测到农药残留,这其中78%的样品中的残留成分只有用LCMS法才能检测出。利用LCMS方法检测的样品中,97.1%的样品的残留量在合法的范围内,只有2.9%的样本残留含量超标。     

基于WT-PLSP的太阳辐射短期预测

太阳辐射的预测对于光伏发电与并网工作有着重要的意义。太阳辐射数据具有较强的非线性和非平稳性,因此将太阳辐射序列进行小波分解,可以提取更多的信息。文中以羊八井光伏电站的观测数据为实验样本,对不同层小波低频系数进行重构,将重构后的序列和原始数据序列一起作为建模数据。最后采用偏最小二乘投影系数法选取特征,建立太阳辐射短期预测神经网络模型和支持向量机模型。实验结果表明,该算法结合神经网络模型效果最好,能够很好的预测太阳短期辐射,而且比原始数据的建模精度有很大提高。     

崇左市部分地区柑橘类水果农药残留及其长期膳食摄入风险评估

【目的】为崇左市柑橘的安全生产和有效监管提供理论依据。【方法】按照《GB 2763—2021食品安全国家标准食品中农药最大残留限量》中规定的方法对柑橘全果进行检测。在2021年春节前后柑橘上市旺季,采用气相色谱质谱联用仪和液相色谱质谱联用仪对崇左市部分地区31个柑橘样品进行33种农药残留的定量检测和分析。【结果】柑橘样品农药残留检出率为74.19%,农药项目检出率为60.61%,非禁限用农药项目检出率为57.58%,禁限用农药检出率为3.03%,农药使用情况普遍存在;以长期膳食摄入进行风险评估,检出农药的IFS值范围在0.000 75～0.09。【结论】33种农药对柑橘类水果质量安全影响的风险在可接受范围内。     

河北省唐山市蔬菜农药残留量显著降低

２００２年６月，唐山市农药监督管理站对全市主要农产品生产基地，蔬菜批零市场的蔬菜瓜果农药残留量进行了抽样检测，抽样范围包括１３个县（市）区，２５个蔬菜生产基地、１４个批发零售市场，从人们日常食用的３３个果菜品种中抽取了３１３个样品。检测结果表明，唐山市蔬菜农药残留量明显降低。一是各种蔬菜农药残留量普遍减少。今年检测的３１３个样品农药残留毒速测阳性率平均值为１６．６８％，与去年同期检测的３９９个样品平均值相比，降低了５．８３％；二是农药残留超标率有所降低。按照NY/T448-2001标准规定，农药残留抑制率…     

有机化合物的陆地和水生环境毒性的计算机预测研究

采用子结构模式识别结合5种机器学习方法(包括支持向量机、C4.5决策树、k-最近邻法、随机森林法、和朴素贝叶斯法),分别构建了有机化合物对水生和陆地环境毒性评价的两个重要生物靶标——呆鲦鱼(Fathead minnow)和蜜蜂毒性的定性分类和定量回归预测模型。所有模型均通过独立测试集验证。其中,利用支持向量机分类算法得到的分类模型对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的整体预测准确度分别达到95.9%和95.0%。采用支持向量机回归算法得到的回归模型,对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的预测相关系数的平方(R2)分别达到0.878和0.663。最后,通过信息熵分析的方法,确定了一批能够代表性地表征呆鲦鱼和蜜蜂毒性的子结构模式,包括1,2-二酚、二烷基硫醚、二芳香醚和磷酸衍生物等。提出的方法为有毒化学品的生态风险评价提供了一种非常好的评价策略和可靠的工具。