基于神经网络的小米产地鉴别研究

小米的品质与产地息息相关,产地不同可能导致小米品质存在差异。为了实现小米产地的快速、精确鉴别,保护优质小米的品牌效益,以6种不同产地的小米为研究对象,将近红外光谱分析技术与反向传播（Back-propagation,BP）神经网络相结合建立小米产地鉴别模型,使用竞争自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）算法提取特征波长变量,并在此基础上建立CARS-BP模型,之后将CARS-BP模型与全谱BP神经网络模型、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、偏最小二乘法（Partial Least Square,PLS）、K最近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）分类算法进行比较,对比5种模型鉴别的准确率。结果表明：CARS-BP模型对6种产地小米样品的产地鉴别平均准确率达98.1%,优于SVM、PSL和KNN模型。     

基于有监督与半监督模型的茶叶产地溯源研究

茶叶市场掺假现象愈演愈烈,为了保护消费者权益,促进茶叶产业的发展,对茶叶进行快速高效的溯源鉴定是尤其重要的。目前,市面上采用的茶叶溯源方法大多需要数量较为固定的样本量去进行预测分析,但在实际应用中,由于大规模样本的需求,会导致预测成本进一步提高。本文以浙江安吉白茶为研究对象,通过在不同的有监督与半监督模型下对不同样本量预测准确度的比较,为实际应用中,在保证预测准确度的前提下,合理经济化的选取样本量提供了参考意见。结果显示,在有标签样本较少的情况下,基于半监督算法建立的茶叶溯源模型效果比有监督算法建立的茶叶溯源模型效果更好。     

基于近红外光谱技术的普洱茶生熟茶判别及产地溯源

应用近红外光谱技术,结合主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了西双版纳、普洱和昆明三地普洱茶生熟茶鉴别和产地溯源模型.结果表明:由于生熟茶生产工艺差别较大,其在近红外谱图的10000—9000 cm-1波数的差异较明显,PCA对生熟茶的识别正确率为90.91％,PLS-DA最优模型的识别正...     

基于近红外光谱分析技术的水蜜桃产地溯源

利用近红外光谱分析技术对来自3个省份的水蜜桃进行研究,比较主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)、判别偏最小二乘法(DPLS)、支持向量机(SVM)等方法对光谱数据识别的有效性差异。结果表明, SVM的准确率和召回率均高达94.47%,明显优于PCA-LDA和DPLS,更适用于水蜜桃产地溯源。     

食品产地溯源技术研究进展

食品产地溯源技术的目的有2个,一是实现食品质量安全追溯制度的重要保障,二是为保护地理标志产品和特色食品提供技术支持。主要介绍了食品产地溯源的几种技术,自动识别和数据采集技术、稳定同位素分析、矿物元素分析、有机成分分析、近红外光谱技术、分子生物学技术和几种技术的联用技术;同时介绍了常用产地溯源技术在食品中的应用研究进展。     

不同预处理模式识别下的近红外绿豆产地溯源研究

采用傅里叶变换近红外漫反射光谱仪测定来自吉林省白城市、黑龙江泰来县、黑龙江杜尔伯特蒙古自治县、山东省泗水县绿豆共120份样品的近红外光谱,分别采用一阶导数+9点平滑、标准正态变换（SNV）、多元散射矫正（MSC）、矢量归一化+MSC四种光谱预处理方法,建立偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,分析不同预处理方法对模型稳定性的影响,结果得出：原始光谱模型判别率为62.5%,一阶导数+9点平滑预处理模型判别率为65%,SNV预处理模型判别率为65%,MSC预处理模型判别率为82.5%,矢量归一化+MSC预处理模型判别率为90%。因此,采用矢量归一化+MSC预处理方法对绿豆产地判别的准确率最高。     

基于近红外光谱技术对绿豆产地溯源的研究

为探索绿豆产地鉴别可行性,实现对来自白城、杜尔伯特、泰来、泗水绿豆原产地的快速鉴别。研究运用近红外光谱技术,并结合PLS-DA法（偏最小二乘判别分析）进行建模,对4个产地的120份绿豆粉末样品进行近红外光谱的扫描,分别采用不同光谱预处理方法[标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、矢量归一化与导数处理等]最终确定矢量归一化+MSC建立的模型最稳定,建模波长为12 000～4 000 cm-1全波长。主成分分析提取3个有效主成分（主成分1贡献率为52.44%,主成分2贡献率为30.16%,主成分3贡献率为9.57%）,其累计贡献率达到92.17%。用预测样本集进行模型的验证,白城、杜尔伯特、泰来、泗水4个产地的预测正确率分别为100%、80%、80%和100%。预测结果达到80%以上,初步认定近红外光谱分析技术可用于绿豆产地溯源研究。     

施用羊粪下小米粗脂肪、粗蛋白质含量高光谱检测

运用先进技术实现有机肥高效利用,因地制宜发展区域农业是有机旱作农业发展的重要手段。羊粪施用量的选择与谷子种植用养结合能够有效提高小米品质质量,区别于传统检测手段,高光谱成像对待测样本可以做到检测快速、无损,因而在实现小米粗脂肪、粗蛋白质快速检测中具有巨大潜力。为了为谷子栽培措施的改进及利用高光谱成像对小米营养成分快速检测提供参考和理论支持,试验采集358份小米样本高光谱图像数据并利用传统检测手段进行粗脂肪、粗蛋白质含量测定,同时运用化学计量学方法进行2种成分含量预测。结果表明,连续投影算法结合迭代保留信息变量算法建立的偏最小二乘回归模型在2种成分含量检测上精度最高,其中模型预测粗蛋白质含量相关系数、均方根误差、相对分析误差分别为0.88、0.59、1.99,利用该回归模型进行可视化表达可直观看出不同羊粪施用量下粗脂肪、粗蛋白质的积累规律,并得出每公顷施用90 m³肥料为最佳施用量。     

利用稳定同位素进行牛肉产地溯源的研究

本文利用多种稳定同位素对我国牛肉进行产地溯源研究,探究稳定同位素在牛肉溯源研究中的可行性。分别从山东省、内蒙古自治区和山西省采集牛肉样品,测得其粗蛋白中δ13C、δ15N、δ2H、δ18O值,并对其结果进行分析。结果显示,各地的δ13C、δ15N、δ2H、δ18O值都有显著的差异,利用δ13C、δ15N、δ2H、δ18O值可对牛肉产地来源进行追溯,并且可利用δ13C值推断各地牛饲料中的主要成分。     

基于矿物元素含量的葡萄干产地溯源

【目的】研究中国新疆吐鲁番、和田,以及乌兹别克斯坦撒马尔罕州葡萄干的产地溯源,建立基于矿物元素含量的产地识别方法,为在中国新疆特色果品产地溯源及地理标志性农产品保护等提供参考依据。【方法】利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)测定了3个产区69份葡萄干样品中的50种矿物元素含量,对所得数据进行方差分析、判别分析、主成分分析和聚类分析。【结果】筛选出Li、Sc、Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na和K共9种矿物元素指标建立葡萄干产地判别模型。使用筛选出的9个元素含量作为变量,对模型外3个产区的9个样品进行验证,判别准确率达到了100%。使用从9种矿物元素含量中提取的3个主成分对3个产地葡萄干样品进行聚类分析,聚类效果明显。【结论】利用矿物元素可对来源于3个产区的葡萄干进行有效判别。     

基于价值管理的电子商务战略模型的思考

在对电子商务战略进行经济分析的基础上,对电子商务战略方案进行量化考察,构建了电子商务期望价值比率模型并给出了其应用.该模型可指导企业在一定范围内确定最佳战略投资方案.     

基于深度残差网络的茶园杂草分类及模型压缩方法研究

为提高茶园杂草分类深度模型的准确性,减少深度模型的冗余参数问题.以茶园常见的10类杂草图像为数据样本,分别基于深度学习的ResNet50、VGGNet和AlexNet网络结构构建杂草分类模型;在此基础上,进一步利用剪枝算法压缩深度模型ResNet50.通过实验对比3个模型测试集的平均准确率分别为0.86、0.72和0.63;此外,通过对比ResNet50的茶园杂草模型在训练集和测试集上压缩前后效果,显示结果基本一致.研究表明ResNet50在这3个模型中是最优分类模型,且压缩后的深度模型ResNet50提升了模型的性能.因此,该研究也为移动端设备的分类提供了理论基础.     

基于区块链的茶叶质量安全溯源系统研究

区块链作为新兴的分布式数据库技术,其公开透明、不可篡改和易于追溯等特征,与茶叶产品溯源具有良好的契合度.运用区块链技术设计了茶叶质量安全追溯系统,链条贯穿于茶叶种植、采摘、加工、包装、流通,直到卖场的全过程,从而切实保障消费者对茶叶相关过程信息的知情权,提升对茶叶产品质量安全的监管.通过对比发现,区块链溯源系统与传统的溯源方式相比,产品数据的安全性和溯源效率等方面具有明显优势.     

基于农产品供应链管理的企业自建可追溯系统研究

介绍了农产品供应链的概念,对企业自建基于农产品供应链管理的可追溯系统能带来的优势以及在建立中存在的问题,进行了讨论和分析,并对可追溯系统的实施提出了相应对策。     

基于RFID的动物产品溯源系统认证技术研究

以动物产品溯源方案的安全性为研究对象,研究了基于RFID技术的动物产品溯源方案的接入认证技术,设计了一个适用于低成本动物产品溯源的高效可靠RFID认证方案,结果显示：该方案在整个认证过程中巧妙地配置了后端数据库和标签的操作,后端数据库只进行两次双线性对运算,标签无需进行任何计算操作,不仅极大地提高了网络的整体响应效率,同时适用于低成本标签的接入认证,便于动物产品溯源系统进行实时通信。结果表明：该方案保证了标签身份的隐私,防止了标签的伪造,保护了名牌食品的利益。因此,该方案非常适用于低成本动物产品溯源系统的可靠通信。     

基于委托代理模型的乳品供应链质量控制策略研究

综合运用最优化原理、博弈论和委托代理理论,研究了信息对称、单边信息不对称和双边信息不对称情况下,乳品供应链中乳品加工与销售环节的最优质量控制策略,分析了乳品加工企业和超市实施质量协同控制的条件,并通过数值模拟验证了所建模型的科学性和研究结论的正确性。研究结果表明:当质量预防水平隐匿时,乳品加工企业将采取“质量预防不足”策略;当质量检验水平隐匿时,超市将实施“质量检验过度”策略;当质量预防水平和质量检验水平均隐匿时,乳品加工企业的“质量预防不足”与超市的“质量检验过度”同时存在;合理的合同设计,可促使乳品加工企业与超市实施质量协同控制,采取“预防为主、检验为辅”的基本策略。     

区块链技术的农产品溯源可信平台研究与实现

以农产品溯源平台为研究对象,将区块链技术应用于农产品追溯平台,构建了基于区块链的农产品追溯可信平台体系,并改良了区块链PBFT(Practical byzantine fault tolerant)算法一致性协议,实现了农产品追溯数据的共享和不可篡改,保证了溯源信息的真实性和及时性.为了验证溯源可信平台的功能,进行了一...     

基于脂肪酸差异的有机猪肉溯源识别研究

有机猪肉的真假鉴别是优质农产品质量安全监管的难点.利用脂肪酸作为表征因子,对有机猪肉的真实性进行溯源识别的方法进行研究.利用气相色谱-氢火焰离子化检测器法测定了有机和普通猪肉中21种脂肪酸.样品用氯乙酰-甲醇甲酯化,正己烷提取,CP7420毛细管柱(100 m×O.25 mm,0.25 μm)分离,高纯氮作载气;单因素方差分析结果表明,21种脂肪酸含量中,C12:0、C15:0、C16:0、C16:1、C18:2n6t、C18:2n6c、C18:3(n3)、C20:1、C21:0、C20:3(n6)、C22:0、C20:5(n3)、C24:0、C24:1、C22:6(n3)有显著差异;利用SPSS软件分析原始数据,建立了有机猪肉溯源识别模型,作判别分析和交叉验证,有机猪肉的正确判别率达到了100％;同时利用Origin软件作有机和普通猪肉PCA图.结果表明有机猪肉能够有效溯源识别.     

基于主成分分析法的小米食用品质评价模型的建立

小米的品质评价体系尚不完善,研究以小米品质指标建立一种客观适用的评价体系.采用常规的方法测定小米的物理品质和营养品质等共24个指标,利用主成分分析法建立小米食用品质的评价模型,并用该模型对27种小米食用品质进行评价.通过感官评价法的食味值对建立的模型进行检验,两种方法具有很好的一致性.主成分分析法可作为评价小米食用品质...