排序方式: 共有114条查询结果,搜索用时 15 毫秒
21.
22.
鸡蛋新鲜度与贮存条件的相关性分析 总被引:14,自引:1,他引:14
鸡蛋是生鲜食品的一种 ,研究鸡蛋的新鲜度与贮藏时间的相关规律 ,将对鸡蛋内部品质的光学无损检测提供理论依据 ,同时对贮藏、流通和加工鸡蛋都具有现实指导意义。分析了鸡蛋常规新鲜度指标与贮藏时间的相关关系 相似文献
23.
24.
介绍了一种面向数字农业技术应用的嵌入式多媒体终端设计方案,该设计方案将嵌入式技术、通信技术及多媒体技术与农业应用的需求相结合;并对方案中的关键技术进行了详述;最后,简要地阐述了通过该方案设计的便携式智能化终端在现代农业中的应用前景。 相似文献
25.
基于CARS算法的脐橙可溶性固形物近红外在线检测 总被引:3,自引:0,他引:3
采用可见/近红外光谱在线检测装置进行赣南脐橙可溶性固形物含量在线检测模型优化研究。样品以5个/s的速度运动,采集可见/近红外漫透射光谱。光谱经过预处理后,分别应用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、遗传算法(GA)和正自适应加权算法(CARS)筛选特征变量,并通过外部验证评价PLS模型预测能力。一阶微分处理后经CARS筛选特征变量建立的PLS模型预测结果最优,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.42%。结果表明CARS算法可有效简化赣南脐橙可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测模型并提高模型的预测精度。 相似文献
26.
黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测 总被引:3,自引:2,他引:1
表面缺陷和可溶性固形物是评价黄桃品质的重要指标,采用可见/近红外漫透射光谱技术,探讨黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测的可行性。在运动速度为5个/s、积分时间100 ms、光照强度1 000 W的条件下采集黄桃表面缺陷果与正常果的近红外漫透射光谱。对比分析了同一个黄桃样品损伤前后的光谱特征,建立了黄桃的最小二乘支持向相机判别模型与偏最小二乘判别模型。同时建立了黄桃可溶性固形物偏最小二乘回归模型并采用连续投影算法对模型进行优化,研究了表面缺陷果对黄桃可溶性固形物检测模型精度的影响,最终实现了黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的样品来评价模型的在线分选的准确性,其中表面缺陷果的正确判断率为100%,可溶性固形物分选准确率达到93%。试验结果表明:黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测是可行的,研究可为黄桃在线分选提供技术参考和理论依据。 相似文献
27.
28.
柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型 总被引:6,自引:4,他引:2
为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。 相似文献
29.
采用可见近红外漫透射光谱技术,探讨鸭梨黑心病和可溶性固形物含量同时在线检测的可行性。在5个/s运动速度下,采集了黑心果和正常果的可见近红外能量谱。分析了正常果和黑心果的可见近红外光谱响应特性,分别建立了鸭梨黑心病峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型。同时建立了可溶性固形物偏最小二乘回归模型,考察了黑心病对鸭梨可溶性固形物偏最小二乘回归模型预测精度的影响,提出了鸭梨黑心病和可溶性固形物含量同时在线检测策略。采用未参与建模的新样品,评价鸭梨黑心病和可溶性固形物含量在线分选的准确性,黑心果判别准确性达到100%,正常果可溶性固形物预测标准差为0.45°Brix,分选正确率达到98%。 相似文献
30.
表面增强拉曼光谱检测脐橙果皮混合农药残留 总被引:2,自引:2,他引:2
为了研究果皮农药残留快速检测方法。该文以脐橙为例,混合农药(亚胺硫磷和乐果)为研究对象,选用银纳米线作为增强基底,利用共焦显微拉曼光谱仪对农药残留进行检测。通过表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman scattering,SERS)技术,采集脐橙表皮混合农药残留的SERS光谱。对混合农药定性分析,银纳米线对2种农药都有较好的增强效果。对采集的光谱进行预处理后,建立模型,进行定量分析,研究结果表明,经过二阶微分预处理后光谱数据结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)得到的模型预测效果最好,预测相关系数(R_p)为0.954,其预测均方根误差(root-mean-square prediction error,RMSEP)为4.822 mg/L。挑选两种农药特征峰的特征波段,混合农药中亚胺硫磷的特征波段经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)处理后,建模效果较好,其中R_p为0.898,RMSEP为6.621 mg/L;混合农药中乐果的特征波段经基线校正处理后,建模效果较好,其中R_p为0.911,RMSEP为7.369 mg/L。研究结果表明SERS技术是一种快速、可靠的检测混合农药残留的方法。 相似文献