基于模糊系统进行农药残留预测的研究

本研究主要针对农药残留预测问题,以乐斯本农药为例,在MATLAB模糊工具箱中,利用MRL值(各种农药在食品中最高残留限量标准)建立数学模糊系统分析预测同一农作物在套袋的条件下经过不同时间段农药残留量的降解程度,为解决现实生活中的实际问题提供一定的理论指导.     

气相色谱法测定水果中菊酯类农药残留量

采用气相色谱仪测定苹果中的溴氰菊酯、氰戊菊酯、甲氰菊酯、三氟氯氰菊酯等拟除虫菊酯类农药残留量,以乙腈代替传统的丙酮-石油醚作萃取剂,以固相萃取代替传统的液-液萃取,用Florisil小柱对样品进行过滤净化,减少了对检测的干扰,提高了检测的灵敏度。当样品中的添加浓度为0.05~0.10 mg/kg时,添加回收率为85.2%~110.2%,最低检测浓度为2×104~5×10-4mg/kg。     

套袋对水果中农药残留的影响研究进展

套袋技术已在水果生产栽培中广泛运用,各种套袋处理对农药残留产生的影响有不同的研究结果。本文在总结已有成果的基础上,系统地分析套袋处理的施药方式、施药浓度、施药次数,套袋材料、套袋层数,农药的类型（内吸、非内吸）,果实不同部位（果皮果肉）、作物品种等因素对农药残留的影响,综合分析结果表明：施药方式对农药残留的影响较大,采用套袋后施药可以较大程度地降低农药残留,套袋前施药,农药残留量可能会有所增加;施药浓度、农药的类型、果实部位和品种4个因素之间对农药残留的影响相互联系,条件不同,残留量存在差异;多次施药,套袋也能显著降低农药残留量,并将农药残留量控制在安全范围内;不同的套袋材料均可降低农药残留量;套袋层数越多,农药残留量越少。     

果蔬中5种农药的同时检测与残留量分析

建立了蔬菜和水果中甲基毒死蜱、毒死蜱、联苯菊酯、甲氰菊酯和氯氰菊酯残留量的分析方法。将样品中的甲基毒死蜱、毒死蜱、联苯菊酯、甲氰菊酯和氯氰菊酯经盐析提取和固相萃取(SPE)小柱净化，用毛细管色谱柱分离，气相色谱仪带微电子捕获检测器(u-ECD)测定。该分析方法中5种农药的检出限为0．002～0．005mg／kg，添加回收率为84．0％～104．0％，在0．002～3．00mg／kg范围内检测线性关系良好，其线性相关系数为0．995。该分析方法灵敏、准确，操作简便，适合蔬菜和水果中甲基毒死蜱、毒死蜱、联苯菊酯、甲氰菊酯和氯氰菊酯残留量的分析。     

QuEChERS-气相色谱法同时测定水果中多种农药残留量

利用气相色谱(GC-ECD)建立了水果中53种农药残留同时测定的方法。样品中农药残留在超声振荡条件下用乙腈提取,经N-丙基乙二胺(PSA)、石墨化炭黑(Carb)净化后检测,方法的检出限为0.001~0.005 mg/kg,回收率为81.4%~104.3%,相对标准偏差为1.3%~5.1%。该方法的灵敏度、准确度和精密度均符合农药残留测定的技术要求。     

不同诱导子对黄芪有效成分积累的影响

为了筛选可以促进黄芪有效成分积累的诱导子种类及浓度,以大同浑源蒙古黄芪的种子为原料,用不同浓度SA,SNP,NAA浸种,进行盆栽试验,并对黄芪根部多糖、黄酮、皂苷含量及苯丙氨酸解氨酶(PAL)活性进行测定,应用单因素方差分析和相关性分析法,对不同诱导子处理下黄芪的各项指标进行了综合评价分析。结果表明,15μmol/L SA,15 mmol/L SNP,1.0 mg/L NAA可以显著促进黄芪有效成分的积累,其中,SA对黄酮效果明显;SNP对皂苷效果明显;NAA对多糖效果明显,并且PAL活性和黄酮含量之间存在正相关性。     

Excel在生物统计学单因素方差分析中的应用

本文探讨了利用Excel在单因素方差中的具体应用,并以比较3个品种猪增重为例题,详细阐述了单因素方差分析过程及结果分析等。用Excel进行单因素的方差分析,从数据的建立、分析过程、结果分析等方面来看,操作相对比较方便,在结果输出时给出了相伴概率P和F值这2种结果,可以以2种方式对结果进行分析;而SPSS只是以相伴概率P为依据来判定,结果相对单一。     

玉米需求总量及其结构预测方法准确度比较

在分析国内代表性玉米需求预测文献的基础上,重点对其预测值与观测值的误差进行计算,并用方差分析比较玉米总需求预测和需求结构预测的误差。结果显示,玉米需求结构预测方法的准确度更高。对玉米需求结构进行预测,能更直观地反映中国玉米的需求结构及变化趋势,清晰各部分预测误差大小,便于日后调整预测方法,从而提高精度。     

中国水果消费现状分析及其预测

从中国水果消费现状出发，分析了水果消费的特点和影响水果消费的因素，对中国居民中长期水果消费进行了预测。研究结果显示中国居民水果消费目前主要以鲜食为主，消费总量稳中上升；随着收入水平的提高和生活方式的变化．中国水果消费在总量上升的同时，进一步向多类型、多层次、多样化的质量安全型消费结构发展。     

五种套袋对早熟梨果实糖酸和毒死蜱农药残留的影响

为探讨早熟梨套袋对果实糖酸含量及毒死蜱农药残留的影响,以早熟梨苏翠1号作为研究试材,选择5种纸袋分别进行套袋,采用高效液相色谱和气相色谱分析比较了糖酸组分含量、果实毒死蜱农药残留的差异。结果表明,套袋果实的光洁度及亮度明显提高,以黄白袋HB和复合黑蜡袋FL处理较高,对果实大小、果形指数没有显著影响;果实的山梨醇含量并没有表现出显著差异,蔗糖、葡萄糖、果糖含量明显降低。黄白袋HB的总糖含量相对较高,较HB对照的低6.36%。5种纸袋对果实苹果酸、奎尼酸、总酸的影响较大,而对柠檬酸含量的影响并不大。与对照相比,黄白袋HB、复合黑蜡袋FL的处理果实毒死蜱残留量低37.37%、55.55%。其中,复合黑蜡袋FL与黄白袋HB相比,果实毒死蜱残留量低29.03%,套三层纸袋的果实毒死蜱残留量降低程度好于双层袋。     

水质预测的因素状态网络模型研究

通过对因素神经网络理论的研究,提出了因素状态BP网络;通过将信息扩散原理和落影技术结合,形成信息扩散式落影,并与因素状态BP网络有机结合,解决了知识非完备性的问题以及由于训练样本有矛盾样点而使平凡BP因素网络无法训练出结果的问题.以此建立的水质预测的因素状态人工神经网络模型应用于丹江口水库,获得了令人满意的结果.     

龙眼树势评判及表观预测模型的建立

在龙眼末次秋梢充分老熟后,调查梢长、梢粗、复叶数、叶片长、叶片宽、节间长以及叶片干鲜重、叶片色差参数等表观生长指标,通过常规分析各个指标发现弱树与壮树末次梢的长度、粗度、复叶数及叶片宽差异极显著,说明树势越强壮,末次梢表现越长越粗,复叶数也较多,叶片也大.运用SPSS19.0统计分析软件对所有测定指标进行相关分析,建立树势表观预测模型:Y理论树势=-0.148-0.106XC值+0.755X梢粗,依据树势分类和预测模型中的两个预测变量,对分类结果进行判别分析,以验证预测变量的准确率,预测模型的总判别准确率为69.9％.     

差分生长模型预测误差的分析

差分模型是一种特殊随机参数模型,仅有一个参数为随机参数。对于未参与抽样建模的林分,差分模型首先对应变量在林龄Aij0时的期望函数求解关于随机参数的表达式,然后用非随机参数的估计值和应变量在Aij0时的观测值Yij0分别取代对应参数和数学期望E(Yij0)来估计随机参数。显而易见,Yij0相当于E(Yij0)的估计值。由于这种特有的统计特征,经典非线性回归模型不能准确地估计差分模型预测误差的方差。针对这一不足,依据非线性回归模型预测误差的方差估计量的推导过程,导出了一个适用于差分模型的预测误差的方差估计量,并给出一个应用示例。所提出的估计量充分地考虑了重复观测数据的自相关性和Yij0对预测的影响作用。结果表明,该估计量能够描述未抽样林分预测误差的方差及其构成分量的变化趋势,而对于抽样建模的林分应该使用非线性回归模型的估计量进行预测误差分析。      

苹果果实中毒死蜱残留的品种间差异及套袋对毒死蜱残留的影响

为探讨苹果果实中毒死蜱残留的品种间差异及套袋对其残留的影响作用,采用气相色谱法(GC-FPD),研究了不同品种苹果果实中毒死蜱的残留动态以及套袋对苹果果实不同部位中毒死蜱残留的影响。结果表明,毒死蜱在苹果果实中的残留量存在着明显的品种差异,其中红富士属于高农药残留的品种,而嘎拉、红将军和83-1-70-3则属于低农药残留的品种。毒死蜱在苹果果实不同部位中的残留量表现出明显差异,果皮是毒死蜱残留的主要部位,其次是全果,果肉中的残留最少。套袋明显减少了毒死蜱在苹果果实中的残留量,不论处理浓度和取样时间如何,套袋苹果果实中毒死蜱的残留量比不套袋至少减少1/3。     

基于KPCA RVM的土石坝沉降预测模型研究

【目的】针对土石坝坝体沉降存在多变量、强耦合、强干扰的复杂问题,建立基于KPCA-RVM的土石坝沉降预测模型。【方法】利用核主元分析(KPCA)对输入向量进行降维处理,以减少因子个数,随后利用相关向量机(RVM)模型对土石坝沉降进行预测,并以平均相对误差为指标对预测精度进行评价。【结果】实例应用表明,KPCA-RVM模型将输入向量由14个降低到7个,预测结果的平均相对误差仅为0.9%,预测效果得到明显提升。【结论】利用KPCARVM模型对土石坝进行沉降预测,不仅可以减少输入向量个数,而且可以提高预测精度,可在实际工程中推广应用。     

基于神经网络的蔬菜农药残留风险预警模型研究

为探索基于常规监测数据的神经网络预警模型在农产品传统风险管理中的应用,以2011—2012年我国5省市的蔬菜中农药残留监测数据为样本,采取神经网络方法建立风险预警模型。首先,以产品种类、监测环节、监测时间和蔬菜产地为参考采用专家打分法将样本进行安全性评级,然后将经过筛选和预处理的45种农药监测数据,作为BP神经网络输入层,并根据不安全蔬菜的风险程度,以非常安全(A)、比较安全(B)、基本安全(C)、较不安全(D)和不安全(E)5个等级作为输出层,农药残留数据经过处理整合后得到16个样本,通过对其中14个样本进行拟合训练,得到预警模型及2个验证样本的评分结果分别为2.343 0和3.171 5,与实际评分结果隶属同一安全等级。证明基于客观监测数据的神经网络预警模型对于蔬菜中农药残留的预警是有效的。     

基于因子分析的BP神经网络在需水预测中的应用

需水预测涉及农业、工业、生活和环境等多种因素,是典型的多指标评价问题,需对多因素进行综合评估.以广东省珠海市为例,利用1986～2000年的需水量数据,采用因子分析法对影响需水量的8个变量进行因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的需水量预测.结果表明:前4个公因子,即综合实力因子、畜牧影响因子、环境影响因子和补充分析因子,累计贡献率达99%以上,为影响研究区需水量的主要因子,以此作为输入样本建立的BP神经网络需水预测模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,精度较高.因子分析与BP神经网络结合是多因素需水预测的一个有益尝试.     

一种预测桉木硫酸盐法蒸煮细浆得率的新模型

基于日因子和表观残碱浓度对蒸煮温度和时间,以及初始活性碱用量（AA）、硫化度（5）和黑液残碱浓度的统一性表达,分析了日因子和表观残碱浓度与纸浆细浆得率之间的关系,提出可预测纸浆细浆得率经验模型的表达式;经最小二乘法拟合以及实验值与模型预测值的对比,评价模型的适用性和准确性．结果表明,在桉木硫酸盐法蒸煮条件范围内,该模型实验值与预测值之间的相似度高达95％,说明模型可准确预测细浆得率．另外,由于模型所需参数可直接在蒸煮过程中获得,因此,该模型对实际生产过程中细浆得率的预测具有实用性．     

基于BP神经网络的中国大豆进口量预测

文章主要讨论了BP神经网络的预测精度问题,得出其预测精度随着预测时间的推移而不断降低的结论,利用BP神经网络对2006～2008年我国的大豆进口量进行了预测。