适宜含水率保持油茶籽贮藏品质

为了确定油茶籽贮藏适宜的含水率,研究了在4℃,不同含水率(7%、10%、13%、16%、20%)油茶籽贮藏期间的品质变化。结果表明,较低的含水率能较好保持油茶籽的贮藏特性及营养品质。其中,含水率为7%的油茶籽贮藏效果较好,但与10%处理效果差异不明显(P>0.05)。在整个贮藏期,含水率为7%时油茶籽可溶性蛋白下降了13.05 mg/g,油酸含量下降了2.38%,酸值、过氧化值等品质指标上升速率较慢,同时能较好保持β-谷甾醇和角鲨烯等生物活性成分;其次是10%的含水率处理。而含水率为20%的油茶籽贮藏期间可溶性蛋白下降较快,贮藏结束时为25.47 mg/g,油茶籽劣变严重,所提取的油样品质变差,营养物质含量较少,因此含水率20%的油茶籽不适宜长期贮藏。综合考虑油茶籽品质因素和处理成本,认为控制含水率在10%以下能较好保持油茶籽的贮藏品质。该研究可为科学合理地贮藏油茶籽提供参考。     

不同储藏条件对干辣椒品质的影响

为给辣椒干经营者和消费者提供干辣椒在储藏期间营养品质的变化趋势及具体量值,使其了解影响干辣椒储藏的主要因素,从而对干辣椒进行科学的储藏,减少因储藏带来的各种损失。该研究以线辣椒品种（系）“L14”和“陕椒2006”为试材,在冷藏遮光、常温遮光、常温不遮光条件下储藏8个月,定期观测其主要品质性状的变化。结果表明：随着储藏时间的延长,“L14”和“陕椒2006”果实中的辣椒素、辣椒红色素、维生素C和可溶性蛋白质的含量均下降,可溶性糖含量则缓慢上升。用邓肯氏新复极差法对试验数据进行差异显著性检验,发现温度对储藏期间辣椒素、辣椒红色素的影响在储藏150?d后达到显著水平（P＜0.05）,对维生素C及可溶性糖的影响分别在储藏30?d后达到显著（P＜0.05）和极显著水平（P＜0.01）,对其他指标的影响不显著;光对辣椒红色素、维生素C的影响在储藏30?d后达到极显著水平（P＜0.01）,对其他指标的影响不显著。综合各品质指标考虑,低温遮光是辣椒干储藏的理想方式;但从经济的角度考虑,150?d以内的短期储藏在常温遮光条件下进行亦可。     

储藏稻谷品质指标的变化及其差异性

为了探讨储藏稻谷品质的变化规律及其影响因素,该文对国内不同储藏区域、储藏年限的180个商品稻谷样品的电导率(ECR)、丙二醛含量(MDAC)、脂肪酸值(FAV)、过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)、多酚氧化酶(PPO)活性等品质指标进行了测定,然后,采用SPSS10.0统计软件对这些测定数据进行差异分析。结果表明:随着稻谷储藏时间的延长和陈化程度的加深,ECR、MDAC、FAV逐渐增大,而CAT、POD、PPO的活性逐渐降低,这些指标在一定程度上反映不同储藏年限间稻谷品质的差异,其中显著影响稻谷新鲜度的指标是FAV、ECR、MDAC和PPO活性,尤以FAV的差异最大;而不同储藏地域的气候条件以及稻谷类型上的差异也将对储藏稻谷品质指标的变化产生显著的影响。     

基于动力学模型的高油大豆储藏期间品质指标变化规律

为了解高油大豆在储藏过程中品质指标的变化规律,为高油大豆的科学储藏及储藏期间的品质变化预测提供理论依据。选取河南与内蒙古产地的高油大豆为研究对象,调节至不同含水率13.00%和15.00%后分别在25℃和35℃下密闭储藏180 d,每隔30 d取样一次,对其品质指标进行测定分析,并进一步对其电导率、丙二醛（Malonaldehyde, MDA）两项指标的变化趋势进行动力学分析。结果表明,随储藏时间的延长,两种高油大豆中过氧化氢酶（Catalase, CAT）、过氧化物酶（Peroxidase, POD）及多酚氧化酶（Polyphenol oxidase, PPO）活性均呈下降趋势,电导率和MDA含量均呈上升趋势,且含水率和储藏温度越高,变化幅度越大。不同指标的相关性分析结果表明,储藏时间与两种高油大豆的各理化指标的变化均有显著或极显著相关性,储藏时间与河南大豆的MDA和PPO相关系数分别为0.82和-0.90,与内蒙大豆的MDA和PPO相关系数分别为0.81和-0.92。初始含水率与两种大豆的CAT活性呈极显著负相关,相关性系数分别为-0.63和-0.74;储藏温度与两种大豆电导率的变化存在较强相关性,相关性系数分别为0.60和0.59。不同储藏温度下两种高油大豆的电导率和MDA含量的变化均符合零级动力学模型,两项指标在储藏过程中的变化均属于需能反应,零级动力学反应系数随大豆初始含水率和储藏温度的升高而增大,同时具有较高粗脂肪含量的河南大豆的电导率和MDA的零级动力学活化能均高于内蒙古大豆,并且在相同含水率条件下,MDA的活化能均小于电导率的活化能,表明高油大豆储藏过程中,温度、水分和粗脂肪含量越高,电导率和MDA含量变化越快,且MDA含量较电导率更易发生变化。因此在高油大豆储藏过程中,要根据大豆的脂肪含量,严格控制储藏时的温度和水分,尤其高含水率的大豆要严格控制温度条件,以延缓其品质劣变,同时在高油大豆在储藏过程MDA含量较其他指标更易发生变化,可作为其储藏品质变化的早期预测参考指标。     

常温真空包装对保持小米储藏品质的影响

为了探究一种有效的小米储藏方法,以晋谷42号小米为试材,采用0.08 mm厚尼龙(polyamide,PA)复合聚乙烯(polyethylene,PE)袋包装,常温((20±2)℃)环境中储藏,研究小米在常规、常规密闭和真空包装储藏120 d品质指标的变化规律。结果表明:相对于常规包装,真空包装储藏有效降低脂肪氧合酶的活性(P<0.05),延缓小米脂质的氧化分解(P<0.05),抑制小米游离脂肪酸含量的升高(P<0.05),较好地保持了小米的水分(P<0.05),延缓了小米黄色素的损耗(P<0.05),较好地保持了小米的亮度(P<0.05)、米黄色(P<0.05)以及弹性(P<0.05)和黏附性(P<0.05);常规密闭包装具有一定的储藏效果,但不及真空包装。因此,常温下真空包装储藏可以有效延缓小米的陈化,保持小米的储藏品质。研究结果为小米储藏,提升小米储藏品质提供了理论依据和技术支持。     

利用蛋白质组学技术研究不同储藏条件稻谷陈化机制

为了研究储藏过程中不同温度和气调条件对稻谷品质劣化的影响,利用蛋白质组学技术探讨稻谷储藏陈化的分子机理,研究温度37℃、25℃和25℃+CO2气调下稻谷储藏90 d品质和蛋白质组的变化.结果表明,较37、25℃贮藏,25℃+CO2气调下稻谷储藏脂肪酸值升高最少,发芽率下降最少(P＜0.05).稻谷储藏产生125个差异蛋白点,其中37个蛋白得到鉴定,根据蛋白质的功能可分为5类,包括代谢(45.9％),细胞结构(29.7％),抗胁迫(2.7％),功能性蛋白(5.4％)和其他蛋白(16.3％).并鉴定出4个目标蛋白,分别为蛋白酶体亚基β-1(B26、D09和F16),葡糖-1-磷酸腺苷酰基转移酶(C01和E07),ADP-葡萄糖焦磷酸化酶大亚基(B04和F04)和乙酰辅酶A(A06和C05).采用蛋白质组学技术分析稻谷储藏过程中蛋白质组变化,结果表明高温储藏促进稻谷差异蛋白表达,CO2气调储藏可降低差异蛋白表达.对差异表达蛋白功能分析表明,稻谷陈化可能与糖代谢紊乱、蛋白质分解能力降低,抗氧化酶活性降低,脂肪水解和氧化增强有关.研究结果为稻谷的合理、安全储藏提供参考.     

收获时期及干燥方式对花生品质的影响

为探索不同收获期和后熟干燥方式对花生品质的影响,该研究以泰花5号花生为试验对象,采用在株晾干法、鲜摘晾干法、鲜摘催干法3种方法对3个时期收获的花生进行后熟干燥品质对比测试分析。结果表明,在同一收获期中,在株晾干法花生百果质量、百仁质量显著高于其他2种方法,该后熟干燥方法的增重作用随收获期提前而更明显(P0.05);但在相同后熟干燥方法中,提前2周收获的干燥荚果百果质量、百仁质量均显著低于前1周和原定收期收获的花生荚果(P0.05)。自然晾晒干燥期间,在株晾干花生果壳、果仁含水率均高于同期鲜摘晾干果壳、果仁含水率,两种晾干方式含水率差异在初期逐渐增加、随后逐渐减小直至达到相当的最终含水率。鲜摘晾干和鲜摘催干果仁粗蛋白、粗脂肪均未见显著差异(P0.05),而在株晾干果仁粗蛋白、粗脂肪含量分别增加了3%、2%左右;而收获期越早,果仁粗蛋白和粗脂肪含量越低。在果仁不饱和脂肪酸总相对含量上,鲜摘晾干、在株晾干果仁与新鲜果仁未见差异(P0.05),但机械催干果仁显著低于新鲜果仁(P0.05)。在果仁氨基酸组成方面,经3种不同后熟干燥方法后,8种主要氨基酸及氨基酸总含量均呈现在株晾干含量最高、鲜摘晾干其次、机械催干最低的差异(P0.05)。在株晾干花生果柄横断面显微结构观察表明,果柄在干燥初期仍保留对水分、养分等物质输导、贮藏的空间通道,为荚果的物质代谢和积累提供必要条件。该研究结果为花生生产实践提供参考。     

筛下物杂质对小麦微生物活动与储藏品质的影响

杂质类型与含量的控制是中国粮食流通面临的一个亟待解决的问题,选择性清除危害性较大的杂质,减轻或避免储藏过程中杂质导致的危害,旨在提高粮食储藏稳定性,减少储粮损失。该文在30℃、相对湿度为80%～90%储藏条件下,就筛下物杂质对小麦微生物活动及品质的影响进行了研究,结果表明：筛下物杂质通过其携带微生物间接影响小麦储藏品质。在适合霉菌生长的条件下,筛下物杂质可增加粮堆局部带菌量,并使其品质劣变;筛下物杂质携带霉菌越多,小麦品质变化越快。相关性分析可知：外部霉菌量、内部霉菌检出率与脂肪酸值呈显著正相关（r=0.799、0.602）,与发芽率、过氧化物酶活性呈显著负相关。由此可见,筛下物杂质对小麦储藏品质影响较大,在小麦入库前宜尽可能地将筛下物杂质除净以减轻或避免储藏过程中杂质对小麦储藏的危害,增加小麦储藏的稳定性。     

播期对小麦籽粒储藏蛋白及加工品质的影响

为明确播期对四川中、弱筋小麦储藏蛋白组分和加工品质的影响,以指导该地区专用型中、弱筋小麦生产,本试验以4个中、弱筋小麦品种为材料,设置早播（B1）、中播（B2）和晚播（B3）3个处理开展两年两点试验。结果表明,随着播期的推迟,中、弱筋小麦品种的谷蛋白、醇溶蛋白组分含量在崇州点增加,而仁寿点总体呈先降后升的变化趋势;储藏蛋白组分比例在不同品种间变化差异较大。两种筋型小麦的粗蛋白、湿面筋含量和沉降值在早播和晚播时高于中播,形成时间、稳定时间、粉质质量指数在晚播时高于早、中播,弱化度在崇州点随播期推迟显著降低,在仁寿点则先降后升。相关性分析表明,谷蛋白大聚合体（GMP）、高分子量谷蛋白亚基（HMW-GS）和总谷蛋白（Glu）含量与加工品质性状相关性较强。主成分分析表明,HMW-GS、ω-醇溶蛋白（ω）、总醇溶蛋白（Gli）含量和高/低分子量谷蛋白亚基比（H/L）、（α/β-醇溶蛋白）/Gli[(α/β)/Gli]可概括蛋白组分的主要变化信息;沉降值、稳定时间、粉质质量指数、形成时间、湿面筋含量可概括加工品质性状的主要变化信息。综合来看,四川麦区中筋小麦适当推迟播期、弱筋小麦适当提前播期可使小...     

储藏玉米陈化机理及挥发物与品质变化的关系

为了找寻挥发性物质与玉米储藏品质指标的关系,探讨玉米品质变化机理.对重庆地区不同储藏时间的玉米,采用项空气相色谱-质谱联用法测定其挥发性物质,同时测定其生理、生化指标,研究挥发性物质的种类和含量及其与储藏时间、生理、生化指标的相关性.研究结果表明:不同储藏时间的玉米挥发性物质种类基本相同,只是在量上存在差异.随着储藏时间的延长,玉米的总挥发性物质以及单个挥发性物质含量逐渐增加.总挥发性物含量、丙酮、对环己二烯、环戊乙炔、乙酸、己醛的含量与储藏时间、生理生化指标呈较高相关性,可作为玉米储存品质变化的评判指标.储存玉米的挥发性物质主要是由脂质的氧化和水解产生的.     

闪式提取油茶枯饼中茶皂素的工艺优化

为了研究闪式提取油茶枯饼中茶皂素的工艺,在单因素试验基础上,选取乙醇体积分数、提取时间、液料比3个因素,利用Box-Benhnken中心组合试验和响应面分析法对提取工艺进行优化。结果表明,闪式提取茶皂素的较佳工艺条件为：乙醇体积分数78%、提取时间40 s、液料比20 mL/g。在此条件下,茶皂素得率为21.09%±0.26%,与模型预测值基本相符。与传统乙醇热回流提取方法相比,闪式提取方法茶皂素得率略有提高,提取时间由6 h缩短为40 s,提取温度由70℃降到20～25℃。该方法是一种较为理想的茶皂素提取方法。     

利用SRAP标记分析30份油茶种质资源的遗传多样性

本研究利用相关序列扩增多态性（SRAP）分子标记技术,选用分辨力强、多态性较高的7对引物组合对30份油茶种质资源的进行了遗传多样性分析。结果表明,7对引物共扩增出60条带,多态性条带为54条,多态性频率为90%。30份油茶种质资源间的遗传相似性变化范围为0.655-0.985,其中凤凰油茶2号和凤凰油茶3号遗传相似性最高,为0.985,红皮糙果茶和新兴红花油茶遗传相似性最低,为0.655。构建的聚类图表明,当遗传相似性为0.72时可将30份资源分为5大类,部分地理来源相同、遗传背景相似的资源能较好的聚类在一起,呈现出地理分布的特征,但其他资源均未按其地理区域分布特征或遗传背景相似特征进行聚类,说明油茶资源亲缘关系的复杂性。     

油茶SRAP-PCR反应体系的建立和优化

为了建立油茶SRAP-PCR扩增体系,本研究使用单因素试验设计,对反应体系的Taq酶、Mg2＋、模板DNA、dNTP和引物浓度5个主要影响因子各设10个不同的水平梯度,筛选出适宜的因子范围;在此基础上,进一步采用L16（45）正交设计,对影响油茶SRAP-PCR反应体系的5个因素在4水平上进行优化,建立了油茶SRAP-PCR最佳反应体系,即25μL体积中包含模板DNA30ng,Mg2＋2.8mmol/L,引物0.44μmol/L,dNTP0.2mmol/L和Taq酶1.0U。该SRAP-PCR体系的建立为油茶种质资源遗传多样性分析、品种鉴定及指纹图谱构建等研究提供了一个标准化的程序。     

南方丘陵区油茶气孔导度模型修正

为探求南方丘陵地区油茶叶片气孔导度最优响应模型,该研究于2020年和2021年对油茶叶片的气孔导度、净光合速率、CO2浓度等参数进行观测,运用9种不同组合的Jarvis模型以及2种不同CO2浓度（叶片CO2浓度和胞间CO2浓度）计算的Ball-Woodrow-Berry（BWB）模型和Ball-Berry-Leuning（BBL）模型对油茶叶片气孔导度进行模拟,并引入油茶叶片叶气温差、气孔内外CO2浓度差对Jarvis模型和BBL模型进行修正和比较。结果表明：去除土壤水分函数提高了Jarvis模型的模拟效果,说明在南方丘陵区利用Jarvis模型时可以忽略土壤水分这一因子的影响。Jarvis-8模型以及用叶片CO2浓度计算出的BWB和BBL模型对油茶气孔导度模拟效果较好。在三种经典模型中,BBL模型的相关系数最大（R2=0.76）,绝对值平均误差最小（0.015）,说明其对油茶气孔导度模拟的效果较好。在引入两种参数后,叶气温差对Jarvis-8模型和BBL模型的模拟效果有所提高,但不显著;气孔内外CO2浓度差对Jarvis-8模型无明显改变,但显著提高了BBL模型的精度,引入气孔内外CO2浓度差后的BBL-C模型相关系数从BBL模型的0.76提高到了0.95,模型斜率非常接近于1（1.004）,模拟结果贴近于实测的气孔导度值,很好地模拟了2020年（R2=0.92）和2021年（R2=0.95）油茶生长关键期的叶片气孔导度值以及不同场景下的油茶气孔导度日变化值。因此推荐引入气孔内外CO2浓度差的 BBL模型作为南方丘陵区油茶叶片气孔导度响应模型。研究结果可为南方丘陵区油茶气孔导度模型选取提供参考依据。     

基于氢氧同位素的油茶果实生长高峰期水分来源量化

量化丘陵区油茶果实生长高峰期水分来源,对油茶林的科学灌溉和生态管理至关重要。该研究以3～5年生的幼年油茶为对象,利用氢氧稳定同位素,分析果实生长高峰期油茶木质部水和根系活动层土壤水的同位素组成,应用线性混合模型和贝叶斯混合模型（MixSIAR）量化油茶根系吸水来源。结果表明：在果实生长高峰期,油茶主要利用0～30 cm土层土壤水,相比第一生长高峰期（4-6月）,第二果实生长高峰期（7-8月）的油茶吸水深度有所增加,其中,0～30、>30～60和>60～100 cm的贡献率分别为51.3%、28.2%和20.5%,3个土层（单位体积）对油茶根系吸水的贡献量分别为149.6、81.1和58.7 mm。线性混合模型和MixSIAR模拟的各土层土壤水对油茶的贡献比例略有差异,但结论基本一致。该研究可为制定南方丘陵区幼年油茶适宜灌溉制度及促进林地水肥一体化建设提供参考。     

多温区网带式干燥机热流场分析与结构优化

为实现连续式干燥机温度分区要求,该研究设计了一种基于分层孔板送风的四层网带式干燥机。首先,采用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）方法优化了气流分配室出风孔结构参数;并以油茶籽为干燥对象,基于油茶籽干燥动力学特性,建立了干燥机CFD模型,以温度不均匀系数作为单层温度均匀性、温度分层偏离度作为分层温度显著性的评价指标,研究了送风温度自上而下逐层递减和递增两种工况下其内部温度场分布规律。研究结果表明,在送风温度递减和递增两种工况下,自上而下各层温度不均匀系数分别为3.08%、2.00%、1.89%、1.60%和2.37%、2.04%、2.42%、3.31%,递减工况下温度分层偏离度为4.94%,递增工况下温度分层偏离度为3.57%。可有效实现温度分区的功能。为了进一步优化干燥机温度均匀性和温度分层有效性,为每一层气流分配室设置阻流板。结构优化后,对于温度递减和递增工况,各层温度不均匀系数的降幅分别达到了13.0%～66.3%和24.0%～51.7%,温度分层偏离度降幅分别达到了10.9%和10.1%,分层温度均匀性和温度分区效果得到改善。研究结果可为网带式干燥机进行分区可控变温干燥提供参考依据。     

基于Enhanced VGG16的油茶品种分类

随着油茶产业不断壮大，市场上也出现了油茶幼苗品系混乱、以假乱真、以次充好的现象，因此急需开发一种专门的分类识别算法实现不同油茶品种的准确识别。农业领域常用VGG、ResNet网络模型进行分类工作，但存在权重空间过大和准确率不高等问题。该研究对VGG16网络模型进行层间删减以及结构调整，提出了Enhanced VGG16网络模型，在油茶叶数据集上完成模型训练与测试，并与现有经典卷积神经网络（AlexNet、VGG16、Resnet50、InceptionV3、Xception）进行对比。结果表明，Enhanced VGG16网络模型的训练集准确率和测试集准确率分别为98.98%和98.44%，权重空间为90.6 MB。与原始VGG16模型相比，训练集准确率和测试集准确率分别提高3.08和2.05个百分点，权重空间下降165.4 MB，模型性能显著提升。Enhanced VGG16网络模型与经典卷积神经网络相对比，模型综合性能更优。该研究为通过油茶叶进行品种分类识别提供了依据，同时可为其他农作物品种识别提供参考。     

施钾水平对油茶养分积累和产油量的影响

【目的】油茶是中国南方主要的食用油料树种,油茶林地普遍极度缺钾。本文研究施钾水平对油茶氮、 磷、 钾养分积累和产油量的影响及它们之间的关系,从养分的角度分析钾素水平对油茶单株产油量的作用机理,为合理制定油茶林地土壤培肥制度提供科学依据。【方法】以7年生油茶无性系作为供试油茶品种,在江西九江进行田间试验。试验设置了6个K2O用量: 0、 100、 200、 300、 400、 500 kg/hm2和一个不施肥对照(CK),每个处理重复3次。调查和比较了不同处理油茶叶片和果实中氮、 磷、 钾养分含量及单株产油量差异,并针对叶片和果实养分对产油量的作用进行了通径分析。【结果】 K2O年施入量为300 kg/hm2时可有效促进油茶叶片6月份的磷、 钾及10月份叶片和果实的氮、 磷、 钾的积累,提高鲜果含油率和单株果实产量,单株产油量可达到430 g,增施钾肥对叶片6月份氮含量和种仁含油率的影响不明显。果实中的氮、 磷、 钾养分和叶片10月份的氮、 磷与单株产油量显著相关; 果实中的氮和磷积累量对油茶单株产油量的直接作用相对较大,10月份叶片中的氮对产油量也有一定的直接的影响,各养分对产油量的贡献大小顺序为: 果实磷果实氮果实钾叶片氮叶片磷。【结论】施钾水平影响油茶叶片和果实的养分积累,并进一步影响鲜果产量和产油量,K2O年施入量为300 kg/hm2是较适宜的用量。通过合理施用钾肥提高油茶10月份叶片氮、 磷和果实氮、 磷、 钾含量是获得油茶高产的有效途径。     

Effects of Intercropping Peanut on Soil Nutrient Status and Microbial Activity within Young Camellia oleifera Plantation

A two-year field trial was conducted to compare the effects of intercropping with peanut and Camellia oleifera monoculture on soil characteristics, nutrients status as well as soil microbial activity in a young C. oleifera plantation on latosolic red soil. Compared with C. oleifera monoculture, the soil porosity in intercropping C. oleifera with peanut was increased by 11.45 and 8.41%, the electrical conductivity by 14.74 and 16.90%, the rhizosphere fungi populations by 21.46 and 15.38%, the rhizosphere bacterial populations by 52.19 and 43.87%, soil organic matter (SOM) by 4.72 and 5.69%, the available nitrogen (N) by 10.71 and 14.51%, available calcium (Ca) by 10.53 and 17.39% and available magnesium (Mg) by 18.18 and 20.00% in 2012 and 2013, respectively. However, intercropping significantly reduced soil bulk density, soil total and exchangeable phosphorus (P), soil total and exchangeable potassium (K) and exchangeable aluminum (Al) in both years. Therefore, the beneficial effect may be attributed to the improvement of bulk density, soil nutrient element and the reduction in pH, as well as the rhizosphere microbial populations in intercropping systems.     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。