农村固体废弃物堆肥胡敏酸还原土壤Fe3+矿物研究

堆肥胡敏酸作为农村固体废弃物资源化处置的重要产物,除具有保水保肥的功能外,还具有氧化还原特性。针对农村固体废弃物堆肥胡敏酸结构特性,进行了堆肥全过程胡敏酸结构演变对土壤Fe~(3+)矿物还原特性研究。结果表明,随堆肥进行,堆肥胡敏酸芳香化、腐殖化加剧,氧化还原功能基团、组分含量增加,可有效促进土壤Fe~(3+)矿物还原。醌基团是堆肥胡敏酸重要的氧化还原功能基团,堆肥中后期木质纤维素降解释放醌基团,经缩合作用与堆肥胡敏酸结合加速堆肥腐殖化进程,增强堆肥胡敏酸氧化还原性能,提升Fe~(3+)矿物还原能力。     

基于变量选择的小麦粗蛋白含量近红外光谱检测

小麦粗蛋白含量是其品质评价的重要指标,为探讨基于选择的短波近红外光谱变量定量判别小麦籽粒粗蛋白的可能性,采集了52份小麦籽粒样本,用湿化学方法分析其粗蛋白含量,获取其900~1700nm波段的光谱,进而利用该光谱进行预处理方法的优化研究及小麦籽粒蛋白敏感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于短波近红外光谱的小麦籽粒蛋白定量模型。结果表明：多元散射校正和小波变换结合是短波近红外光谱定量判别小麦籽粒粗蛋白含量较优的预处理方法;利用200次竞争性自适应重加权变量优选的统计结果,优选出1028、1158、1199、1367、1407、1445、1478、1494、1550、1584、1661、1686nm 12个变量为小麦籽粒蛋白敏感变量,占全谱的2%,该方法可稳定、高效地优选光谱变量,降低水分对模型的影响;结合预处理优化及变量优选建立偏最小二乘模型,模型预测决定系数和预测均方差分别为0.961和0.369。可见优选的短波近红外光谱变量可用于定量判别小麦籽粒粗蛋白含量。     

基于在线近红外光谱的堆肥全过程关键参数快速检测

为探究在线近红外光谱仪对堆肥全过程含水率、pH值、电导率、有机质质量分数、总碳质量分数、总氮质量分数和碳氮比等关键参数进行实时分析的可行性,以采集的60个堆肥全过程样品为研究对象,利用在线近红外光谱仪、结合偏最小二乘法,建立了有机肥堆肥过程中含水率、pH值、电导率、有机质质量分数、总碳质量分数、总氮质量分数和碳氮比的近红外定量分析模型。研究结果显示:在线近红外光谱仪可实现堆肥全过程上述关键参数的速测(RSD10%),其中,含水率和总氮质量分数的R_(2C)和R_(PD)分别为0. 94和3. 62、0. 92和3. 14,模型效果优秀; pH值、总碳质量分数和碳氮比的R_(2C)和R_(PD)分别为0. 90和1. 89、0. 83和2. 12、0. 82和2. 15,模型效果良好;电导率和有机质质量分数的R_(2C)和R_(PD)分别为0. 79和1. 85、0. 80和1. 93,模型效果一般,模型精度有待提高。各参数近红外预测值与实际测量值之间的偏差很小,并且近红外预测值与实际测量值随堆肥时间的变化趋势具有较好的一致性。     

鱼粉中肉骨粉含量的近红外反射光谱分析

收集了112个鱼粉和34个肉骨粉样品，在鱼粉中掺入不同比例（5％～60％）的肉骨粉，制备了163个样本。应用偏最小二乘（PLS）定标方法，在8678．10～4250．34cm。波数范围内，采用变量标准化（SNV）、7点平滑和一阶导数对光谱进行预处理，建立了鱼粉中肉骨粉含量的NIRS定量分析模型。定标集真值与NIRS定标模型预测值之间的决定系数R^2和标准差RMSEC分别为0．9529和3．22，相对分析误差RPD为4．798。验证集真值与NIRS预测值之间的决定系数r^2及标准差RMSEP分别为0．9668和2．68，相对分析误差RPD为5．484。结果表明．利用NIRS分析技术可准确地检测鱼粉中肉骨粉含量．     

鸡粪工厂化堆肥过程中有机质含量预测模型

以148份肉鸡粪和菊花渣工厂化高温堆肥过程样品为研究对象,分别探讨了基于基本理化指标和近红外光谱预测鸡粪堆肥过程中有机质含量的可行性.根据样品中干物质含量、pH值和电导率3种理化指标与有机质含量的相关关系建立了基于理化指标预测有机质含量的一元和二元线性回归模型.结果表明,利用干物质含量预测有机质含量简便、易行且最具实际应用价值(R~2=0.81, P<0.001).采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘回归3种定量分析方法分别建立了鸡粪堆肥过程有机质含量的近红外预测模型.其中,主成分回归和偏最小二乘定量分析方法所得预测模型的验证决定系数(r~2)均为0.95,验证相对分析误差(RPD)均大于4.0,所建模型的预测精度较高,可用于实际检测工作.     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量.     

DOSC在花椒挥发油含量近红外光谱分析中的应用

应用近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法,对141份花椒粉末样品近红外光谱建立挥发油含量定量模型,交叉验证测定系数R2为0.936,交叉验证误差均方根RMSECV为0.421,经直接正交信号校正(DOSC)预处理后,相应的交叉验证测定系数R2提高到0.95,RMSECV减小为0.374.使用105份样品近红外光谱所建立的模型对36份样品的预测集进行预测,光谱采用DOSC预处理前后,预测测定系数R2由0.923提高到0.969,RMSEP由0.452减小到0.289,RSD由11.65%减小到7.44%,RPD由3.622增加到5.573.研究结果表明,使用DOSC预处理后的花椒挥发油含量近红外光谱定量模型的预测效果有较大的提高,且具有较好的稳定性和较强的预测能力,可用于实际的花椒挥发油检测.     

基于小波变换的大米直链淀粉波长选择方法

提出了一种基于小波变换的近红外光谱波长选择方法,小波分解低频系数是原光谱的离散近似,将最佳小波分解低频系数与原光谱数据进行关联,求出小波分解低频系数与原光谱数据的列相关系数R,取与原光谱数据相关系数较大的波长组合,作为最后参与建模的谱区.不仅考虑了浓度矩阵对波长选择的影响,且由于把小波分解结构中的高频系数全部滤除,避免了高频噪声的干扰,减小建模和预测运算时间,使最终建立的近红外光谱模型的预测精度提高.在大米直链淀粉含量的近红外光谱分析中进行了验证,并与其他常用波长选择方法进行了比较,结果表明,该方法波长点数最少,减小为原光谱数据点数的20%,校正模型和预测效果都较理想.     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1089～2219nm。对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析。结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1100～1400nm和1800～2200nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量。     

脐橙VC含量近红外光谱消噪小波优

运用db1～db10等10个小波基4尺度分解对120个赣州脐橙样品的近红外光谱进行消噪处理,分别建立了各种小波消噪光谱的脐橙维生素C(VC)含量的PLS模型。通过PLS模型预测精度比较表明：所有db小波基变换都能有效消除脐橙VC近红外光谱噪声,PLS模型预测精度均高于不处理光谱建立的模型预测精度。其中,消噪效果最好的小波基是db5,模型预测值与实测值的相关系数R达到0.9427、内部交叉验证均方差RMSECV仅为2.02mg/(100g)。因此,对脐橙VC含量近红外光谱消噪预处理的最优小波基是     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析研究

以北京郊区试验田采集的72个土壤样品为实验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,分析了土样的全氮、全钾、有机质和pH值养分含量。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。分析结果:土壤的全氮模型R2为95.44%,RMSECV为0.014 1,RMSEP为0.016 8,RPD为4.68;有机质模型R2为89.63%,RMSECV为0.37,RMSEP为0.47,RPD为3.11;全钾模型R2为85.62%,RM-SECV为0.173,RMSEP为0.204,RPD为2.64;pH值模型R2为87.33%,RMSECV为0.031,RMSEP为0.053,RPD为2.81。     

基于近红外光谱的核桃仁蛋白质含量检测分析

为了实现核桃仁蛋白质的快速无损检测,采用近红外光谱技术,建立了核桃仁蛋白质含量预测模型,并对近红外光谱波段筛选方法进行了研究。首先针对3种不同粒度核桃仁样本,采集了1040~2560nm范围全波段信息,采用多元散射校正法和标准正态化方法对原始光谱进行了预处理。然后,采用间隔偏最小二乘算法筛选了光谱特征波段,并建立了全波段和特征波段下核桃仁蛋白质含量偏最小二乘算法预测模型。通过对不同粒度核桃仁样本近红外光谱分析表明,核桃仁粒度大小对核桃仁蛋白质含量预测效果并无显著影响。采用间隔偏最小二乘算法的波段筛选,核桃整仁样本验证集的均方根误差和相关系数分别为0.021和0.913, 表明该方法能够优化模型质量并降低模型复杂度。     

水果糖度近红外光谱在线检测装置

采用短波近红外光谱仪,进行机械传送、光谱采集处理、自动控制等系统的设计和集成,研制水果糖度近红外光谱在线检测装置。在550~850nm范围,采用偏最小二乘法,建立了苹果糖度近红外光谱在线检测数学模型。经比较,标准正交校正和一阶导数处理后的光谱建立的数学模型预测效果最优,模型的相关系数为0.78,模型预测均方根误差为0.67°Brix。实验表明:水果糖度近红外光谱在线检测装置可准确地检测苹果糖度含量。     

近红外光谱多核并行谱区选择任务调度策略研究

在近红外光谱的谱区选择算法中,滑动窗口偏最小二乘法具有较高的预测精度,但是其程序运行时间很长。在不改变算法预测精度的前提下,首先以分段间隔偏最小二乘法为基础研究了顺序分配法、等间距法和排序法等3种任务调度策略对并行算法性能的影响。在这3种任务调度策略中,排序法具有较好的负载均衡性和较高的并行效率。然后在16核云计算平台下将排序法分配策略分别应用于组合分段偏最小二乘法、反向分段偏最小二乘法和滑动窗口偏最小二乘法等谱区的并行选择算法中。经实验测试,在单核串行算法下反向分段偏最小二乘法和滑动窗口偏最小二乘法的程序运行时间分别为9.22 h和55.51 h,在排序法分配策略下采用2核并行算法时其程序运行时间分别缩短为4.98 h和29.03 h,分别节省了45.99%和47.70%的程序运行时间。实验结果表明:当考虑并行效率和计算成本时,在1~16核的并行算法中,选用2核并行执行以上4种谱区选择算法都具有最高的并行效率和性价比。     

基于近红外光谱的寒地水稻稻瘟病检测数据分析

为克服传统稻瘟病目测诊断正确率低的缺陷,以感染了稻瘟病的寒地水稻植株为研究对象,通过近红外光谱技术采集到了健康植株与染病植株不同部位光谱特征:叶瘟病3种病害等级光谱特征;谷粒瘟5种病害等级光谱特征和穗茎瘟4种病害等级光谱特征分析结果表明,得出的结论是,不同情况的植株都有各自的近红外光谱波段,这一结论为将来利用近红外光谱技术实现寒地水稻稻瘟病的实时检测奠定先期基础。     

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TrAdaBoost算法的近红外光谱模型传递研究

随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决.以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样品数量对模型传递效果的影响,并与直接标准化算法、缺损数据重构算法和极限学习机自编码器的模型...     

富士苹果采收成熟度光谱无损预测模型对比分析

针对苹果采收成熟度不一,导致果品贮藏品质不佳、病害率高等问题,基于可见/近红外光谱和成熟度评价指数建立快速无损判别采收成熟度的分类模型。根据盛花期后的发育时间,采集了3种成熟阶段（八成熟、九成熟和十成熟）样品的光谱信息。光谱预处理后通过“二审”回收算子法剔除异常样本,随机蛙跳（RF）算法提取特征变量,建立成熟度评价指数SIQI和综合评价指标FQI的偏最小二乘（PLSR）模型,SIQI指数和FQI指数的预测相关系数R为0.938和0.917。建立极限学习机（ELM）和支持向量回归（SVR）分类模型,并与2种成熟度评价指数结合SVR建立的分类结果进行比较。对比4种分类结果发现,基于SIQI+SVR构建的分类结果最好,优于直接分类模型,分类准确率为 85.71%。试验结果表明,可见/近红外光谱结合成熟度评价指数可实现苹果成熟度分类,为后续采收成熟度的无损检测设备研发提供理论参考。