近红外光谱柑橘货架期的快速鉴别模型——基于主成分分析神经网络

利用近红外光谱技术进行了柑橘货架期的快速鉴别模型的研究.在两个不同的时间采集从市场上购买的黄岩地区的32个柑橘(同一时间采摘)的近红外光谱,并将不同时间采集光谱时的柑橘的货架期分别定为1类和2类(间隔为10天),对不同货架期的柑橘样品光谱进行主成分特征提取,将提取的特征变量作为神经网络的输入,建立了基于主成分和神经网络的近红外光谱柑橘货架期的快速鉴别模型.所建模型对1类中7个样品货架期的鉴别结果中有4个样品的货架期预测准确率在90%以上;对2类中8个样品货架期的鉴别结果准确率均在90%以上.结果表明,近红外光谱技术可以很好地进行柑橘类水果的货架期的快速鉴别.     

农产品近红外光谱分析系统综述

近红外光谱分析系统是农产品品质检测的重要研究内容。为此,主要介绍了近红外光谱分析系统的研究现状,分析总结了建立数学模型、预处理方法、光学系统设计、光源控制系统设计和温度控制系统设计等近红外光谱系统的关键问题,旨在对近红外光谱分析系统的研究、设计提供新的思路与建议。     

基于近红外和远红外光谱信息融合的核桃品种鉴别方法

采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路。提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法（PCA）和无信息变量消除-连续投影法（UVE-SPA）进行特征波长选取,建立了随机森林、K近邻、支持向量机分类模型。结果除随机森林模型外,其余模型识别准确率能够达到100%,既降低了模型复杂度,也大大提升了识别准确率和模型稳健性。试验结果表明,通过将近红外光谱和远红外光谱的有效信息进行数据融合,可以改善单一光谱技术在识别率上的不足,即两个波段的数据融合更能反映品种之间的差异,为实现核桃品种的高效、无损、精确识别提供了新思路,也为其他物质的鉴别提供了借鉴和参考。      

基于可见/近红外光谱技术的板栗产地识别

采用可见/近红外光谱分析技术对河北和安徽两个产地的板栗进行检测分级,获得板栗样品在600~1 100 nm波长区间的可见/近红外光谱,采用偏最小二乘判别分析（PLSDA）进行建模,比较不同预处理方法和波长范围对PLSDA模型精度的影响。结果显示,不同预处理方法对模型性能影响较大,一阶导数预处理在全波长范围所建PLSDA模型性能最优,校正集和验证集的决定系数分别为0.884和0.863,均方根误差分别为0.170和0.191。不同波长范围也会影响模型的预测和识别性能,在波长区间为750~1 000 nm的光谱所建立的PLSDA模型性能要高于全波长光谱所建立的模型性能,其中经过Savitzky Golay平滑预处理后,模型性能的提高最为明显,且其与原始光谱在校正集和验证集的敏感性和特异性均达到最优,即识别率均可达到100%。因此,可见/近红外光谱分析技术能够对板栗产地进行鉴别。     

可见近红外光谱检测河套蜜瓜糖度和硬度研究——基于LS-SVM

最小二乘支持向量机是水果品质可见近红外光谱检测中新近发展起来的建模方法。为此,详细介绍了最小二乘支持向量机的工作原理以及基于Matlab环境的LS-SVM工具箱的使用;在此基础上,运用主成分分析和LS-SVM法建立了基于可见近红外光谱的河套蜜瓜糖度和硬度检测模型,并分析了样品糖度、硬度的真实值和预测值的相关性。预测结果表明:糖度和硬度预测值与真实值决定系数R2分别为0.865和0.852。LS-SVM法建模速度快、准确率高、易于实现,在可见近红外光谱数据分析中有很大的实用价值。     

基于近红外光谱的山核桃的品种鉴别

为实现对山核桃品种的快速鉴别，采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱，对光谱数据进行了标准正态变量变换（standard normal variate transformation，SNV）预处理后，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）法实现了光谱的差异可视化，基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率，采用主成分分析降维后数据结合线性判别（PCA-LDA）的分类方法，该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明，近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。      

茶叶中低含量氨基酸近红外光谱定量分析模型研究

应用近红外光谱分析方法对茶叶中游离氨基酸进行定量分析。连续小波导数(CWD)和标准正态变量变换(SNV)用于光谱预处理;偏最小二乘回归(PLSR)方法用于校正模型构建;采用蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)方法和连续投影算法(SPA)对建模变量进行优化。结果表明,CWD-SNV方法可以有效地提高茶叶光谱质量,消除光谱的平移误差;基于MCUVE-SPA的变量筛选方法极大地改善了模型的精度,实现了建模变量的有效压缩,模型的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别由0.851和0.117改善为0.895和0.107,建模变量由4 148减小为18;当氨基酸百分含量大于0.1%时,近红外光谱结合化学计量学方法可以得到较优的定量分析模型。为茶叶中低含量氨基酸的分析提供了一种快速简便的分析方法。     

鲜枣品种和可溶性固形物含量近红外光谱检

采用近红外光谱分析技术无损鉴别鲜枣品种和测定其可溶性固形物含量.对3个不同品种的鲜枣进行光谱分析,各获取30个样本数据.采用平滑法和多元散射校正方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据.将样本随机分成75个建模样本和15个预测样本,将建模样本的主成分数据作为BP神经网络的输入变量,鲜枣品种和可溶性固形物含量作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用该模型对15个预测样本进行预测.结果表明,在阈值设定为±0.17的情况下该模型对预测集样本品种鉴别准确率达到100%,可溶性固形物含量预测值与实测值相对偏差小于10%.     

基于变量选择的堆肥胡敏酸含量近红外光谱分析

为探讨基于选择的近红外光谱变量定量判别堆肥腐熟度的可能性,为堆肥发酵终点判定及开发相应的近红外漫反射光谱控制设备提供理论基础,采集了100份堆肥样本,用湿化学方法分析了堆肥样本中的胡敏酸含量,采集范围为4 000~9 000 cm~(-1)波段的光谱,进而利用该近红外光谱进行预处理方法的优化研究及堆肥胡敏酸感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于近红外光谱分析的堆肥胡敏酸定量模型。结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息;利用C_4小波系数对58个堆肥样本进行建模,对42个预测集样本进行预测,预测集均方根误差和R2分别为0.113 8%和0.926 6,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.834 8。对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了堆肥中胡敏酸的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定堆肥样品中胡敏酸测定的模型。基于小波系数的模型优于传统的近红外光谱全谱模型,对于堆肥胡敏酸的测定取得了较为准确的预测结果。     

猕猴桃硬度近红外漫反射光谱无损检测

为了给猕猴桃成熟度判定提供一种无损检测手段,进行了基于近红外漫反射光谱定量分析技术检测冷藏期间猕猴桃硬度的试验研究。采用偏最小二乘法对“华优”猕猴桃的近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了4种光谱预处理方法的建模结果。试验结果表明,在全谱范围内,一阶微分光谱所建模型效果最佳,其校正相关系数为0.963,预测相关系数为0.852。     

食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.583 6 mg/g和15.801 0 mmol/kg降低到了0.167 0 mg/g与9.989 3 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。     

基于近红外光谱的核桃仁品种快速分类方法

采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集了4个不同品种的200份核桃仁样本的近红外漫反射光谱,建立了核桃仁品种分类模型。光谱范围为3 800~9 600 cm -1 ,预处理方法采用多元散射校正法和标准正态化方法;通过主成分分析法优选出5个主成分因子,光谱信息累计贡献率达到99.21%;采用随机抽取法建立建模集和验证集,以主成分因子为输入变量,建立了基于支持向量机分类模型,并采用网格搜索法对RBF核函数参数 λ和δ 进行寻优。分析结果表明,建立的核桃仁分类识别模型对4个核桃仁品种的总体正确识别率达到96%,为核桃仁品种的快速无损识别提供了一种可行的方法。     

基于低场二维核磁共振的油茶籽油鉴别与掺兑检测

低场二维核磁共振(LF-2D-NMR)图谱可以提供丰富的弛豫信息。在研究8种食用油处于新鲜及氧化状态下的低场T_1-T_2二维核磁图谱信息的基础上,结合化学计量学方法建立了鉴别油茶籽油与其他食用油、氧化食用油的定性模型及油茶籽油掺兑玉米油、大豆油、葵花籽油的定量模型。结果表明,不同种类食用油的LF-2D-NMR信息存在明显差异,氧化食用油与正常食用油的LF-2D-NMR信息有显著区别,LF-2D-NMR可提供更为丰富的特征信息。基于样品的低场T_1-T_2二维核磁图谱信息建立的油茶籽油与其他7种食用油或8种氧化食用油的偏最小二乘判别模型的分类效果优秀,模型判别正确率均为100%。此外,还建立了油茶籽油掺兑玉米油、大豆油、葵花籽油的定量预测模型,R~2分别为0.988、0.962、0.941。研究表明,低场T_1-T_2二维核磁共振技术可用于食用油种类判别及油茶籽油掺兑分析。     

基于拉曼光谱的食用调和油原料组分快速定量检测方法

应用激光拉曼光谱技术结合偏最小二乘法实现了食用调和油中5种原料油（花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油）的定量检测。首先选取食用油脂肪酸信息丰富的169.58～1813.61cm-1谱区,再通过一阶导数+Norris 3点预处理对该谱区进行滤波去噪,净化拉曼光谱信息,采用偏最小二乘法建立食用调和油中各原料组分的拉曼定量检测模型,其中花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油的检测模型的校正集相关系数分别为0.9998、0.9418、0.9988、0.9998、0.9961,验证集相关系数分别为0.9435、0.8593、0.9542、0.9676、0.9429,均方根误差分别为0.117、0.218、0.128、0.125、0.179。研究结果表明,激光拉曼光谱法结合化学计量学方法快速、准确地测定食用调和油中各原料组分的含量具有可行性,且预测能力良好。     

基于物联网和云架构的渠灌闸门智能控制系统

为了实现农田明渠灌溉的精准化控制,设计了一种基于物联网和云架构的渠灌闸门远程智能控制系统,系统由一体化旋转式闸门、本地控制软件、远程终端访问系统和云端中间件组成。闸门采用旋转式阀芯结构设计,降低闸门启闭时的驱动能耗;基于ARM开发了嵌入式控制系统,实现水闸运行的本地控制和状态数据采集;集成了无线通讯模块和光伏电源系统,解决传统水闸野外安装布线繁琐和供电困难问题;通过在阿里云服务器建立数据中心,部署中间件,实现水闸远程数据传送与控制指令传达;建立了基于水位、流量双反馈的闸门开度云控模型,实现水闸群智能运行;根据旋转式闸门启闭阶段角速度变化规律,提出了水闸运行异常报警方法;开发了B/S版和APP版的远程终端访问系统,实现了灌区数据大屏、闸群远程控制和智能调度,适用于农田灌溉中小型渠道输水、配水的精准化控制。     

基于有限元的农机产品数字化分析和仿真系统设计

农机产品的部件大部分为复杂模型,而有限元分析成本较高,单一企业的有限元分析能力较弱。为了解决这一难题,提出了一种基于云计算的有限元农机产品数字化仿真分析系统。云计算平台由3层组成,采用参数化建模方式,本地工程师通过云计算资源池提供的参数建模界面可以完成农机产品建模,建好的模型可以直接通过软件接口导入到云分析层,通过迭代计算得到云计算虚拟仿真结果,再由展示层以云图或者曲线的形式展现出来。对平台的性能进行了测试,结果表明:基于云计算的有限元农机数字化分析系统能有效地完成参数化建模、有限元仿真和计算结果的处理,可为联盟内企业提供共享和协同计算服务。     

基于近红外光谱岭回归的甜椒氮素检测试验

针对设施作物营养水平无损检测技术,着重描述了基于近红外光谱数据岭回归分析的甜椒氮素检测试验研究过程.利用近红外反射光谱成像技术对目标作物进行叶片尺度的光谱图像采集,应用计算机图像分析软件进行光谱数字图像处理、提取光谱数据,经过统计分析对数据完成筛选作为变量,结合化学分析试验结果建立作物营养检测模型,检验模型得出结论.为了解决自变量间存在的多重共线性造成模型难以建立的问题,在数据处理阶段,采用了在农业探测领域内并不多见的岭回归分析方法,利用其特殊的有偏估计算法,拟合建立回归方程.同时,由于岭回归分析可以用于进一步筛选特征波段,最终得到的是基于三特征波段近红外光谱反射率数据的甜椒叶片氮营养检测模型.经过模型检验,模型的调整R2为0.843,RMSE为0.105.     

基于主成分和云模型的冬小麦种植信息提取研究

在对Sentinel-2卫星遥感影像进行预处理的基础上，利用主成分变化提取小麦主要信息，基于云模型算法开展光谱遥感图像分类。分类时，首先根据训练样本集，由逆向云发生器生成典型小麦的云模型，然后利用云发生器计算出各波段每个象元对小麦地物的平均隶属度，在对各波段的隶属度分析基础上，摒弃含有复杂信息的第1主成分，利用第2主成分和第3主成分信息实现对冬小麦种植空间信息的提取。结果表明，提取小麦种植信息制图精度和用户精度分别为92.78%和99.90%，小麦种植田块的隶属度值因小麦长势和密度的不同有较大的差异，云模型对长势较差、密度较低的小麦像元存在漏分现象。基于云模型的算法精度极高，对小麦地块的识别错分、漏分现象少。该模型有助于冬小麦种植面积的精确提取，对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有重要的支撑作用。      

构建“资源云团”解决精准农业问题

通过构建资源云团,分层建设,形成点、线、面、体应用平台,打通相关环节,形成商业模式。通过信息化的手段,建立标准和流程,打造农业互联网体系,向农业领域输出平台和成果,提升农业生产效率,减少损失和浪费,提升粮食安全。研究结果可为我国农业现代化和魅力乡村建设提供理论参考。      

基于云环境和有限元并行计算的农机产品数字化仿真

为了解决现代化农机复杂产品数字化分析和仿真的计算开支问题,提出了一种基于云计算的农机产品数字化仿真系统平台,该平台采用云计算的三层架构和服务封装的思想,将有限元分析仿真系统的功能需求划分成服务,为有限元提供云环境下的并行协同计算功能。采用虚拟化技术,将有限元设计资源利用云环境进行集中管理,实现了软件交付的灵活性和计算资源的共享。以农机部件的大变形支持结构为例,对系统的模型建立、作业管理和数据处理3个方面进行了实例验证。仿真结果表明:采用云环境的并行计算后,其计算的收敛精度和计算效率都有了较大幅度的提高,能够计算大变形的农机部件结构,且资源的共享率较高,实现了农机部件的数字化、协同化设计。