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近红外透射光谱技术测定黍稷蛋白含量的研究(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]探索快速测定完整黍稷籽粒蛋白含量的方法。[方法]采用近红外光谱分析技术建立数学模型并进行预测,比较原始透射光谱经导数处理结合不同回归算法对模型的影响。[结果]分别经一阶和二阶导数处理后利用偏小二乘法和改进的偏小二乘法,4 种方法的分析效果相近,最优的是一阶导数结合改进的偏最小二乘回归法,黍稷蛋白定标模型的定标相关系数(RSQ)为0.880 6,定标标准误差(SEC)为0.342 4,交互定标标准误差(SECV)为 0.375 1,外部预测标准误差(SEP)为 0.454。[结论]以完整黍稷籽粒为样品所建立的蛋白 NITS 模型,可以用于黍稷蛋白含量的快速检测。 相似文献
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为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R 2 )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。 相似文献
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苋菜、马唐出土对温度、水分的反应 总被引:2,自引:0,他引:2
本研究于1995~1997 年在中国农业大学杂草研究室完成。研究结果表明:马唐(Digitariasanguinalis)、苋菜(Am aranthusretroflexus)室内出土的温度极限点:最低温度5℃,最高40℃,适宜温度是30~35℃。5~50℃温度段内,在相邻温度间杂草出土率显著变化的段是20~25℃和35~40℃,出土最快的温度是40℃;这两种杂草出土的水分极限点是20% ,适宜水分是80% ,20% ~100% 含水量段内,在相邻的水分含量间杂草出土率显著变化段是40% ~60% ,出土最快的水分含量是100% 。温度和水分在对苋菜和马唐出土的作用中,二者之间存在一定程度的互补作用,温度对水分的互补作用尤为明显 相似文献
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种植年限对紫花苜蓿栽培草地草产量及土壤氮、磷、钾含量的影响 总被引:3,自引:2,他引:3
采用田间调查取样和室内分析相结合的方法,2007年在内蒙古民族大学农学院试验农场以1年生、2年生、3年生、4年生和6年生紫花苜蓿Medicago sativa地为研究对象,分析了种植年限对紫花苜蓿草产量及土壤氮、磷、钾含量的影响,结果表明:随着种植年限的增加,草产量逐渐降低,以2年生苜蓿最高,且与6年生苜蓿差异达到极显著水平(P<0.01);全氮、碱解氮、速效磷含量随种植年限的增加而增加;全磷含量随种植年限呈先增后降的趋势;速效钾、全钾随种植年限增加而降低;各种养分含量在040 cm土层内有随深度的增加而下降的趋势,4050 cm土层土壤养分含量高于3040 cm土层。 相似文献