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1.
2.
人工神经网络NIR定量分析方法及其软件实现 总被引:3,自引:3,他引:0
在Visual C++环境中采用面向对象技术,开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱(信噪比为14dB)与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型,对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明,对于含噪声的光谱,与PLS建模相比,使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数,更低的预测误差标准差。 相似文献
3.
:在城市快速扩张的冲击下,城市乡村之间整体呈现出割裂关系,不利于社会的健康发展,城市边缘区乡村用地地位于城市农村的腹地,是未来城乡融合发展的桥梁纽带。随着乡村振兴战略的提出,以产业结构转型为代表的田园综合体为未来乡村发展提供了新的思路,本文探讨了在城乡融合背景下城市近郊乡村地区建设田园综合体的可行性、建设原则与建设思路。 相似文献
4.
5.
水分是牧草最为重要的品质属性,水分含量的多少直接影响牧草品质的变化。羊草(Leymus chinensis)因富含重要的维生素、蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、脂肪等家畜必需营养成分,在收获和储藏过程中极易受到生长地的水、土、气等的影响而发生营养成分损失或变质,因此为了有效降低冗余无信息变量,提高羊草水分含量近红外模型的预测精度和稳定性,本研究采用4种光谱特征区间选择方法,包括间隔偏二乘法(Interval partial least-squares regression,iPLS)、向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)、联合区间偏最小二乘法(Synergy interval PLS,SiPLS)、和连续投影算(Successive projections algorithm,SPA)建立羊草水分含量的预测模型。结果表明:SiPLS方法最适合用于羊草水分含量特征波长的筛选,其次为BiPLS方法,最差的方法为iPLS,同时,相对分析误差(Residual predictive deviation,RPD)=2.648>2.50。这表明SiPLS的近红外光谱模型在预测羊草水分含量的应用上完全可行,预测精度在96.13%以上。 相似文献
6.
植酸是一种抗营养因子。传统的用三氯化铁沉淀植酸的化学分析法费时费工,不能满足饲料工业发展的需要。为了寻求快速检测饲料中植酸磷(简称P.P.)含量的手段,本试验运用近红外光谱分析技术(简称 NIRS),分别以植酸磷含量较高的米糠饼和植酸磷含量较低的高粱为样品,对这两种饲料的化学分析法测值与近红外光谱法测值进行了比较。试验结果表明:用48个米糠饼样品和50个高粱样品进行定标,相关系数(R,下同)分别为0.901和0.890,残余标准差(RSD,下同)分别为0.06和0.03;另用不参与定标的25个米糠饼样品和21个高粱样品对定标结果进行检验,R 分别为0.803和0.917,RSD 分别为0.07和0.02。NIRS 法的分析精度基本上可以达到化学分析法的要求。作者认为,达项技术作为饲料中 PP 含量快速分析的手段是可行的。 相似文献
7.
8.
9.
近红外反射光谱(NIRS)技术分析奶粉品质的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
奶粉中蛋白质和脂肪是影响奶粉营养品质的主要因素,利用近红外反射光谱分析技术对来自国内不同地区的奶粉共900份样品进行蛋白质和脂肪成分测定分析。研究了不同的样品数日、光谱预处理和散射校正技术对发展奶粉近红外测定定标模型的影响。结果表明.在样品数目为200—400范围内建立的定标分析模型较理想;数学预处理中以一阶导数较好,且以“1,4,4,1”的处理组合最为理想;光谱散射校正中采用“标准正态变量转换(SNV) 趋势变换法(De—trending)”的组合建立回归方程效果较好。利用改进最小二乘法回归技术(Modified PLS)建立多种定标模型,并进行交叉验证(cross—Validation)来分析各种因素对定标模型的影响。同时筛选出较理想的蛋白质和脂肪定标分析回归方程,其中蛋白质和脂肪含量的相关系数高速0.973和0.850。探讨了NIRS技术在建模应用中的一些影响因素,以及由NIRS技术建立奶粉分析模型用于快速分析和在线检测的可行性。 相似文献
10.
鸡蛋壳质量与超微结构关系的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究使用常规方法测定蛋形指数、蛋壳相对重量、蛋壳强度和蛋壳厚度等蛋壳质量指标,使用X射线能谱仪测定蛋壳断面各层钙的相对含量,使用环境扫描电子显微镜观察蛋壳断面各层和内外表面的超微结构。结果表明:蛋壳强度与蛋壳相对重量、蛋壳强度与蛋壳厚度以及蛋壳相对重量与蛋壳厚度之间相关分别达到0.444(P<0.01)、0.700(P<0.01)和0.611(P<0.01),各相关系数不在同一水平。蛋壳各层钙的相对含量分别达到32.68%±8.62%、33.13%±6.58%和32.35%±.97%,之间差异不显著(P>0.05),几近匀质。环境扫描电子显微镜的观察发现不同强度的蛋壳,其各层和内外表面超微结构存在明显差异。由此得出:蛋壳超微结构的差异是蛋壳质量变化的重要影响因素。 相似文献