小麦品质的近红外光谱研究

使用附φ60mm积分球的日立330分光光度计及P—E3600数据台,进行谷物的近红外反射光谱(NIRS)的测试及数据处理。探讨了样品厚度、样品压片压力大小,样品粒度大小对测定的影响。测试了50个不同地区,不同品种的小麦样品,并对NIRS数据进行了10g1/R,Δ(log1/R)的数学转换及线性和非线性逐步回归处理,建立了与水份、蛋白质、面筋率、容重相关系数分别为0.914,0.978,0.94,0.926的回归方程。     

基于主成分分析的 72 份中强筋小麦面粉加工品质综合评价

为有效评价不同中强筋小麦品种面粉加工品质的差异,以 72 份中强筋小麦品种为研究对象,对 10 个小麦面粉加工品质性状进行考察,利用变异系数分析、相关性分析、主成分分析、聚类分析对供试材料面粉加工品质进行综合评价并对其分类。结果表明,在 10 个品质性状指标中,容重的变异系数最小（1.64%）,稳定时间的变异系数最大（50.17%）;各品质性状间呈现不同程度的相关性,蛋白质含量与湿面筋含量相关性最强（0.94）。通过主成分分析将 10 个品质性状划分为 3 个主成分因子,累计贡献率达 83.16%,可代表中强筋小麦 10 个品质性状指标的大部分信息;第 1 主成分可概括为蛋白质质量因子,第 2 主成分为高容重、低弱化度因子,第 3 主成分为吸水率因子。聚类分析将 72 份小麦品种分为三大类群,类群Ⅰ表现为高稳定时间特征,聚集了 37 个小麦品种;类群Ⅱ聚集了综合品质表现较差的 28 个小麦品种,整体表现为低吸水率、低沉降值、低稳定时间、低形成时间的特征;类群Ⅲ聚集小麦品种最少,共 7 个品种,其湿面筋含量、吸水率、稳定时间表现适中。     

新春系列不同小麦品种品质性状的分析与评价

为了探究新疆不同春小麦品种的品质特性,建立可靠的小麦品质评价体系,为新疆春小麦品质综合表现较为突出的品种的推广、选育及大规模的品质评价奠定基础.以9个新春系列小麦品种为试验材料,对其品质相关的14个指标进行测定,运用相关性分析、主成分分析和聚类分析方法对其品质进行分析和综合评价.结果 表明利用相关性分析,14个单项测定...     

基于主成分分析的不同品种龙眼干品质综合评价

为评价不同品种龙眼干品质,构建综合评价体系,选取7个品种龙眼干对其12个理化指标进行测定,并结合主成分分析、聚类分析等方法对龙眼干品质进行综合评价.结果表明:所取龙眼干品种品质指标间差异显著,还原糖与总糖、可溶性糖与总糖、蛋白质与还原糖均呈极显著正相关(P＜0.01),氨基酸与可溶性糖呈极显著负相关(P＜0.01);主成分分析显示,前4个主成分累计方差贡献率达86.511％;通过综合得分进行排名可知,古山二号和石硖为品质较优品种;通过聚类分析得出,7个品种龙眼干可聚为3类,不同类别间品质存在较大差异,通过K值聚类分析将7个品种龙眼干聚为A、B、C三类,其品质从高到低依次为C类(古山二号、石硖)＞B类(FD310、储良)＞A类(草埔、凤大晚香、凤大晚蜜).聚类分析结果与主成分得分对龙眼干品种分类的判定结果较为一致,均可用于综合评价龙眼干品种品质.     

基于主成分分析和聚类分析的14份马铃薯种质资源的品质评价

对14个马铃薯品种的块茎单株产量、淀粉含量、维生素C含量、蛋白质含量、还原糖含量、可溶性糖含量和多酚氧化酶活性进行了分析,并结合主成分分析和系统聚类分析对马铃薯块茎品质进行了综合评价,以期筛选出适宜在榆林地区种植、同时适用于不同加工类型且品质优良的马铃薯品种。结果表明,14个马铃薯品种的品质指标差异较大,单株产量、淀粉含量、维生素C含量、蛋白质含量、还原糖含量、可溶性糖含量和多酚氧化酶活性的变异系数分别为54.45%、14.92%、44.71%、38.98%、82.61%、44.11%和23.01%。陇薯13号的块茎单株产量最高,宁薯16号的淀粉含量最高,榆薯5号的蛋白质含量最高,陇薯6号的可溶性糖含量最高,陇薯14号的维生素C含量、还原糖含量和多酚氧化酶活性最高。相关性分析表明,14个马铃薯品种的各品质指标间存在显著或极显著相关性。将各品质数据标准化进行主成分分析,提取了5个具有代表性的主成分(累积贡献率达到92.831%),通过计算1～5主成分因子得分和品质指标的综合得分,品种希森6号和宁薯16号的综合得分位于前两名。利用主成分因子综合得分对所供试的马铃薯品种进行系统聚类分析,当阈...     

基于表型性状的紫藤品种资源分类研究

为探究紫藤品种资源的性状特征及分类等级,制定紫藤属植物新品种DUS测试指南。以88份紫藤品种资源为材料,对其枝条、叶、花、种子等23个主要表型性状进行观测,分析变异系数、相关性及主成分,在此基础上进行紫藤品种资源的聚类分析。结果表明,16个表型性状在不同紫藤品种资源间表现出明显差异,变异系数为10.66%~126.20%;不同种内的变异系数为0.18%~50.76%,变异程度由高到低依次为多花紫藤(50.76%)、肯塔基紫藤(24.74%)、紫藤(23.55%)、美国紫藤(21.64%)、短齿紫藤(21.40%)、W. × formosa(19.81%)以及W.× valderi(0.18%)。利用类平均法和欧氏距离将88份资源聚为4组,各组内有一定的特征,组间也存在着差异,23个性状反映了紫藤不同种或品种间的特征和变异,紫藤品种分类以种作为分类的前提和基础。花期、花序长短、花色、成熟叶是否复色或花冠是否蝶形可作为紫藤品种资源4级分类的重要标准。     

黄淮南片新育成小麦品种（系）主要性状的综合性分析

以2017-2018和2018-2019年度国家黄淮南片区试冬水组的39份冬小麦品种（系）为材料,通过多样性指数、聚类分析、相关性分析和主成分分析等对参试小麦的10个主要性状进行综合评价。结果表明,10个主要性状的多样性指数（H′）为1.56~2.01,平均为1.88,其中面粉吸水率H′最大,面团稳定时间H′最小。面团稳定时间的变异系数最大（71.93%）。主成分分析将10个性状归为4个主成分,可解释73.76%的性状信息。在欧式距离6.5处可将39份小麦品种（系）分为5大类群,每个类群各有侧重,优质小麦呈现聚类特征;小麦的性状综合评价值（D）越高,其综合性状越优秀,总体呈现出强筋小麦>中强筋小麦>中筋小麦的特点。黄淮区试小麦品种（系）具有较高的遗传多样性。综合性状较好的新麦45、山农116和轮选2000等品种（系）可作为小麦育种的首选杂交亲本。     

基于主成分和SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类

采用人工气候箱内培养皿培养,PEG-6000溶液模拟干旱胁迫环境,在萌发期以80、120、150和175 g L–1PEG-6000水溶液处理31个高粱品种,旨在根据高粱品种萌发期对不同干旱胁迫程度的响应,筛选出具有抗旱能力的高粱品种并探讨高粱萌发期抗旱性鉴定的方法。通过主成分分析法(PCA)和神经网络自组织映射(SOM)聚类分析法对各高粱品种进行抗旱性综合分析与评定。PCA结果表明,相对芽长、相对根长和相对萌发抗旱指数载荷量最大,将其作为萌发期高粱抗旱性筛选的主要评价指标,并对31个高粱品种抗旱性排序。通过SOM聚类分析将31个高粱品种按抗旱性强弱分为5类,吉杂305等4个品种为高度抗旱品种,HL5等4个品种为抗旱品种,辽杂10号等8个品种为中等抗旱品种,锦杂103等7个品种为干旱敏感品种,锦杂93等8个品种为高度干旱敏感品种。研究认为,相对芽长、相对根长和相对萌发抗旱指数等可以作为高粱品种抗旱性鉴定的重要指标;SOM聚类分析可作为品种抗旱性分类的重要方法。     

可见/近红外光谱技术无损识别苹果品种的研究

为了能快速无损鉴别苹果的品种,基于高光谱成像技术结合模式识别算法,分别建立了判别苹果品种K最近邻(KNN)识别模型与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。综合比较了不同光谱预处理方法(二阶微分(SD)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC))对各模型识别效果的影响,并利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维,以提取能反映苹果品种的特征光谱。结果表明:采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99.9%的前10个主成分作为样本集特征光谱数据,很好地实现了光谱数据的降维;MSC预处理方法对光谱反射率预处理的效果最好;2种判别模型均能基本满足实际要求,且MSC+KNN识别模型的识别性能最优,对预测集样本的正确识别率高达100%。     

基于近红外透射光谱分析技术的小麦蛋白质含量测定

近红外分析技术具有快速、简便、准确、非破坏性的优点,为小麦品质检测提供了一个新的技术手段。笔者首先对光谱数据进行移动窗口平均平滑和马氏距离筛选,在以上光谱预处理基础上,建立了小麦籽粒蛋白的偏最小二乘校正模型。仿真试验结果表明：该模型能够较准确地预测小麦蛋白质的含量,预测相关系数、预测均方误差和平均相对误差分别为0.9809、0.1130、1.973%。与用原始数据所建校正模型相比,预测效果显著提高。     

近红外光谱法测定玉米品质指标的研究

应用近红外光谱法(Near infrared spectroscopy,NIRS)和偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉定量分析的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明:近红外预测模型的内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为:0.9778,0.9666和0.9927;交叉证实标准差(RMSECV)分别为:0.38,0.40和1.51;模型外部验证决定系数(Rv2al)分别为0.9391,0.9651和0.9875;外部验证标准差(RMSEP)为0.41,0.35和1.31。实际样品的常规分析结果得出玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉的NIRS数学模型具有较高的预测准确性,可应用于玉米育种工作中的大批样品的品质分析。     

利用近红外透射光谱技术测定小麦籽粒硬度的研究

以2001和2002年度583份小麦样品为材料，用近红外透射光谱仪（NITS）对小麦籽粒硬度进行分析，比较了偏最小二乘法和多元线性回归两种算法和未经导数处理、一阶导数处理、二阶导数处理3种光谱变量转换方式的分析结果。表明，两种算法中偏最小二乘法优于多元线性回归算法，3种处理方式中一阶导数处理效果最好，其定标集和预测     

基于数值预报产品的地表温度预报方法研究

为了开展地表温度预报业务,提高逐日地表温度预报准确率,利用2007—2012年的ECMWF和T213数值预报产品资料及抚顺市的逐日地表温度资料,采用逐步回归分析方法和BP神经网络模型分别构建抚顺市地表温度预报模型,并对模型的精度进行检验。结果表明,地表温度与ECMWF的高度场、海平面气压场、温度场和T213的散度场、高度场、海平面气压场、地面气压场、海平面K指数、水汽通量、相对湿度、温度场、地面气温和场涡度场均呈显著相关。对预报模型进行精度检验显示,地表平均温度和地表最低温度的预报效果较好,≤3℃预报准确率均达到79%以上。2种模型对比显示,BP神经网络预报模型总体上优于逐步回归预报模型;逐步回归预报模型较BP神经网络预报模型稳定。     

基于 SPA-RBF神经网络的小麦蛋白质含量无损检测

传统半微量凯氏法测量小麦蛋白质含量繁琐费时,应用近红外光谱分析技术结合SPA-RBF神经网络对小麦蛋白质含量进行快速、无损检测.采用SPXY算法划分校正集和预测集样本,运用连续投影算法(SPA)对一阶微分和SNV预处理后的光谱数据提取敏感波点作为RBF神经网络的输入,建立小麦蛋白质含量的SPA-RBF神经网络校正模型.模型的预测均方根误差和预测相关系数可达到0.26576和0.975,预测效果较好,基本上可以完成粮食储备和食品加工行业对小麦及其制品品质的划分以及育种上的前期世代筛选.研究表明:近红外光谱技术结合SPA-RBF神经网络可实现对小麦蛋白质含量的检测,满足现代农业发展对小麦无损、实时、大量检测的需要.     

基于近红外光谱定量分析技术对大米年际的研究

大米是我国居民膳食的重要来源,其新陈度直接影响到大米的营养成分。为了探索大米新陈度的高效、安全、快速检测方法,利用近红外光谱技术对150份大米进行检测研究。结果表明,采用偏最小二乘法建立的定量分析模型对不同年际大米的正确鉴别率高达94.1%。因此,使用近红外光谱对大米进行快速新陈度鉴别可取得较高精确和稳定的检测结果。     

基于颜色和纹理特征的花生仁外观品质检测研究

为了提高对花生仁外观缺陷的在线分类准确率及效率。通过对采集完好、破损、霉变的花生仁RGB图像进行均值位移法、灰度处理以及阈值分割等预处理,研究提取了花生仁HSV颜色空间下的H、S、V各分量的一阶矩和二阶矩共6个颜色特征值,再基于灰度共生矩阵法提取能量、熵、对比度、逆差分矩共4个纹理特征值,构建颜色和纹理结合的特征向量,最后分别采用BP神经网络和SVM分类器对花生仁进行分类识别。结果表明：在花生仁的整体识别准确率上,BP神经网络为96.67%,SVM分类器为97.22%,后者优于前者,在识别时间上BP和SVM分别为2.5 s和1.1 s,识别效率上也是SVM更好,综合识别准确率和效率两方面考虑,优先选择SVM分类器模型来对花生仁进行分类识别。     

基于麦穗特征的小麦品种BP分类器设计

基于数字图像分析,利用小麦穗部芒个数、芒长、穗长、RGB颜色的外部形态特征,对新疆的四个春小麦品种共40个样本进行了分类识别。建立了一个三层的BP神经网络分类器,平均准确识别率在85%以上,其中两个小麦品种的准确识别率达到了100%。     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程（定标和预测）,而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

近红外光谱技术在棉纤维品质检测和产地溯源中的研究进展

棉花纤维品质的检测和产地溯源是下游纺织品质量和产量的重要组成部分,也是保护中国棉纺织品消费者的利益和应对贸易壁垒的有效手段。近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术因其操作简便,成本低,无污染等优势在各个领域得到广泛的应用,是用于棉纺织纤维检测的有效方法。为了快速分析棉纤维的品质和产地来源,介绍了近红外光谱技术分析的原理和过程,阐述了近红外光谱分析技术在棉花纤维品质检测和产地溯源的国内外研究现状,分析了近红外光谱技术应用于棉纤维品质检测和产地溯源的优势和需要解决的问题,展望了近红外光谱技术在棉花纤维品质检测和产地溯源中的发展趋势。