基于神经网络的蔬菜农药残留风险预警模型研究

农作物中蔬菜是食品最初的形态,蔬菜的质量安全会对整个食品链的安全造成直接影响,与人民的饮食卫生密切相关。就近几年我国农业产品的质量安全情况来说,整体保持在较好的水平上,但随着社会的不断进步,人民生活水平的不断提高,加之新安全隐患的出现,农业产品质量的安全问题成为人们关注的焦点问题。基于此,分析现阶段预警管理研究的现状,提出模型构建的基本思路,以供参考。     

蔬菜农药残留问题

蔬菜作为人们日常饮食中必不可少的食物之一,可以提供人体所必须的多种维生素和矿物质等营养物质。而蔬菜农药残留作为危害人们身体健康的一个重要问题,必须采取有效的措施来避免蔬菜农药残留的发生。基于此,就蔬菜农药残留问题进行相关分析。     

蔬菜农药残留现状及潜在风险分析

蔬菜生长周期短,且在生长时段之中,蔬菜常会遇有多样的病虫威胁。培植蔬菜时,必须多次添加农药。施加农药以后,间隔很短的时段就会收割,带来药量残留。不适宜地添加药量,导致残存下来的药量超标,伤害人体健康。为此,有必要辨识蔬菜培植之中的残存药量及类别,明确潜藏风险,为管控施药提供指引。     

基于BP神经网络的柑橘农药残留预测

基于BP神经网络算法,采用主成分分析法得到农药相对分子质量、气温、降水量、pH、CEC、有机质、施药浓度、采收间隔期是影响农药残留量的主要因素,并将其作为输入变量,初步构建柑橘农药残留预测模型。结果表明：经160组样本数据模型训练和测试,预测相对误差为0.92%～18.93%,平均为7.42%,绝对误差为0.001～0.153 mg/kg;BP神经网络预测模型的决定系数为0.962 05。可见,面对复杂的自然环境及柑橘种质性状,基于BP神经网络的柑橘农药残留预测系统对柑橘上多种农药的残留显示出较高的预测精度,说明将机器学习算法用于柑橘的农药残留检测是可行的。     

蔬菜农药残留问题的研究

近年来,每年我国都会发生因食用高毒农药污染的蔬菜而造成人畜中毒事件,随着蔬菜农药残留量超标问题的频频出现,蔬菜农药残留问题已成为消费者、市场以及政府都密切关注的关系到人民身心健康和生命安全的热点问题。因此,本研究对目前蔬菜农药的残留现状进行了综述,分析了其产生的原因以及危害,并提出了相关的解决措施。     

蔬菜农药残留治理对策探讨

在蔬菜种植过程中,农药是重要的病虫害防治药物。合理使用农药,能够保证蔬菜的质量,并降低菜量损失,有效提升蔬菜的经济效益。但是,蔬菜等农作物种植过于依赖农药,且农药用量愈来愈大,导致蔬菜农药残留问题日益凸显。基于此,文章对蔬菜农药残留治理进行分析,并提出相关策略,以供参考。     

蔬菜农药残留快速检测技术研究

在农业的发展中,为了有效保障和提高农作物的收成,需要使用农药。农药是重要的农业生产资料。据有关资料报道,在种植蔬菜的过程中,如果蔬菜发生了病虫害又没有农药的及时参与,每年因此导致的损失会超过20%。对于蔬菜农药残留的快速检测技术也就应运而生。文章针对蔬菜农药残留的检测技术做了研究。     

蔬菜中有机磷农药残留分析研究

探讨了一种测定蔬菜中多种残留有机磷农药的方法,即将蔬菜粉碎后加提取剂、脱水剂和脱色剂,充分振荡后,将残渣和提取液全部抽气过滤,浓缩至一定体积,用气相色谱仪测定其中甲胺磷、敌敌畏、乙酰甲胺磷、氧化乐果、甲拌磷、乐果、马拉硫磷和对硫磷等8种有机磷农药残留量。结果表明,使用该方法进行测定时,各农药组分保留时间较短,分离效果良好,具有较高的回收率、精密度及抗干扰性能。回收试验结果表明,8种农药的平均回收率分别为99.0%,96.0%,103.4%,101.3%,95.9%,99.4%,92.4%和91.0%,仪器反应信号变异系数分别为6.9%,6.1%,9.2%,9.6%,9.2%,7.0%,6.8%和7.5%。     

基于逐步回归法和BP神经网络模型的苹果产量预测

本文通过逐步回归法挑选出4个影响苹果产量的关键气象因子,并运用逐步回归法和BP神经网络建立苹果产量预测模型。通过检验,2种预测模型拟合效果均较好,均能够较好地预测今后苹果的产量趋势。其中BP神经网络模型预测有较高精度,但存在局限性。     

2016-2017年温州市地产蔬菜农药残留监测 结果与分析

为了解温州市地产蔬菜农药残留状况,为蔬菜监管和食品安全提供依据。从2016- 2017 年温州市462 个蔬菜生产主体随机抽取1465 份样品,采用部颁标准对33 种农药残留项目进 行检测。结果:19 种农药有不同程度残留,检出样本403 份;7 种农药有超标,超标样本14 份。样 品农药残留检出率27.51%,超标率0.956%;检测项目农药残留检出率1.107%,超标率0.029%。蔬 菜农药残留检出率以茄果类最高,达46.64%;超标率以叶菜类最高,为1.333%,根茎类、甘蓝类、 豆类未见超标。农药检出率最高是腐霉利,检出率为17.82%;超标率最高是腐霉利和毒死蜱,均 为0.27%。对蔬菜农药残留监测基本数据分析表明,温州市地产蔬菜的合格率在99%以上,总体 状况良好,但个别不规范使用农药现象仍有存在,需要引起高度重视。应当加强对蔬菜种植环 节的监测与安全管理,确保市民吃上安全放心蔬菜。     

阿里地区实施蔬菜质量安全例行监测以来成效及降低农残对策

阿里地区农技站从2006年至今,每月定期在狮泉河镇对蔬菜生产基地、农贸市场、批发市场、超市的六大类蔬菜共40个品种进行蔬菜质量安全例行监测,认真开展有关技术监测工作,努力避免监测死角,并会同有关行政执法部门对农药残留超标现象进行依法惩治。从而有效提高了蔬菜质量安全水平,蔬菜农药残留超标率由2006年的17.9%下降至2008年的9.8%,平均每年降低4.05个百分点,进而保障了人民群众的身体健康。本文在分析阿里地区实施蔬菜质量安全例行监测工作以来取得经验基础上,进一步提出了限控农药残留超标率强化对策。     

基于GA-BP神经网络的灌木生物量估测模型

【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值,通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型,并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明,GA-BP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%,估测精度分别为81.46%和75.64%,GA-BP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GA-BP神经网络构建灌木生物量模型是可行的,能够实现灌木生物量的快速估测。     

温度对酶抑制法测定蔬菜有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量的影响

以抑制率为评价指标,采用酶抑制法快速测定大白菜和韭菜样品加农药标准品后抑制率的变化情况,研究不同培养温度和测定温度对大白菜和韭菜中甲胺磷和克百威残留量的影响。试验结果表明:不同培养温度和测定温度均会影响乙酰胆碱脂酶的活性,25℃和37℃的培养温度和测定温度对酶的活性影响较小,实际分析过程可选用25℃作为蔬菜中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量的快速培养温度和测定温度。     

降水量的BP人工神经网络预测模型及其应用

由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。     

基于BP神经网络的西瓜仁重预测

人工神经网络是人工构造的模拟人脑功能而构建的一种网络,其中BP学习算法是一种单向传播的多层前向网络.利用MATLAB神经网络工具箱,设计BP网络的训练步骤,从园艺试验田观测的数据中抽取部分数据作为样本预测西瓜仁重,把影响西瓜种仁重的4个主要因素作为网络的输入向量,西瓜种仁重为网络的输出向量,根据需要调用相关程序,从而避免了编写大量的算法程序,训练结果表明,预测结果与实验结果吻合.     

蔬菜农药残留研究进展

蔬菜农药残留问题已是政府、市场和消费者都非常关注的热点问题.近些年,农残的检测技术与防治方法虽然取得了较快的发展,但从生物学、遗传学和育种的角度探索农药残留的发生机理,从生物体自身特性解决农药残留问题的研究领域还是空白.文章综述了蔬菜农药残留的研究现状、检测技术、发生机理及防治方法,提出利用分子生物学理论与技术挖掘生物...     

水库调洪演算BP网络模型的建立与研究

分析了影响水库调洪演算的因素 ,建立了基于人工神经网络下的水库调洪演算 BP网络模型 ,进行了洪水过程模拟和预测 ;对影响网络收敛速度的因素做了探索研究 ,阐述了 BP网络参数选择原则和选取范围     

神经网络BP模型的设计与实现

应用人工神经网络中的BP前馈网络模型和改进的BP算法 ,对棉铃虫发生程度进行预测 ,结果表明 :该算法可靠 ,验证符合率达百分之百 ,在农作物病虫害预测方面有广阔的应用前景