应用手持式近红外光谱仪检测桑椹可溶性固形物含量的偏最小二乘回归模型建立

可溶性固形物含量(SSC)是评价桑椹鲜果品质的重要指标,利用近红外光谱分析技术建立快速、实时无损地检测桑椹鲜果中可溶性固形物的方法。首先用手持式Micro NIR1700型近红外光谱仪采集桑椹的近红外光谱,对光谱进行预处理后,应用偏最小二乘回归(PLS)法建立桑椹鲜果SSC预测模型,并用随机蛙(Random-frog)和自适应重加权采样(CARS)2种方法筛选出最优波长变量,提高PLS模型预测精度。经过1阶求导(1stDer)、标准正态变量变换(SNV)和均值中心化(MNCN)相结合预处理后的全波长光谱PLS模型的预测效果最好,校正集与验证集的相关系数平方(R2)分别为0.916 1和0.925 0,均方根误差分别为0.985 8°Brix和0.654 3°Brix。相较于Random-frog法,用CARS方法优选出19个波长变量,所建PLS模型的预测效果更好,校正集与验证集的R2分别为0.933 2和0.943 4,均方根误差分别为0.782 0°Brix和0.582 8°Brix。研究结果表明,利用手持式Micro NIR 1700型近红外光谱仪结合化学计量学方法,能够用于现场对桑椹鲜果SCC的快速无损检测。     

SSR分子标记技术及其在玉米种子鉴定上的应用

近年来,分子标记的研究与利用得到了迅速的发展,对不同分子标记技术的选用,主要取决于应用目的和研究对象,理想的分子标记应既简单又可靠.     

小麦随机多交后代中抗条锈(Puccinia striiformis)性的选择

本试验用16个被认为可能具有水平抗性的小麦品种为基础材料,采用乙烯利化学杀雄或太谷核不育为手段进行随机多交,以相对抗病性综合指数(RRCI)表示抗病性强度,研究了小麦条锈病水平抗性的遗传力及人工选择下的遗传进度,结果指出:1)随机多交的后代系统中,出现了一些抗条锈性显著高于优良亲本的系统。2)抗条锈性的遗传力较高:化     

基于灰色预测和 随机森林组合算法的电量预测

为解决地区电量预测精度低、预测模型通用性差等问题,文章通过对区域用电量和经济因素的历史数据研究分析,提出了一种基于灰色预测和随机森林的组合电量预测方法。首先利用灰色预测方法通过历史电量数据进行电量初步预测;其次再利用经济指标数据,通过随机森林算法对初步预测的用电量进行修正,以达到最佳的用电量预测效果。最后将本模型运用于地区月用电量预测,结果表明:该预测方法平均绝对百分误差为(MAPE)2.06%,为地区电量预测工作提供一种新思路。     

基于Markov随机场的猪肉糜微结构图像模拟

利用Markov随机场和Gibbs分布理论，建立了猪肉糜微结构图像的随机场模型，然后通过迭代方法，对不同微结构的猪肉糜图像进行了随机模拟，同时对随机模拟图像和原始图像作了对比分析。糜状食品物料微观结构图像的分析和模拟是定研究其微结构模式形态对流变特性影响的关键问题。通过从已知流变特性反演糜状食品物料微结构的几何形态，可以更深入地探讨、研究微结构形成的动力学机制和过程，进而沟通流变特性和微结构形态之间的联系，从而为定量描述糜状食品物料的流变特性提供了条件。     

出游损伤急救法

一、四肢骨折1、骨折发生后,应当迅速使用夹板固定患处。如果不固定,让骨折部位乱动,有可能损伤神经血管,造成麻痹。但是,骨折时,由于局部有内出血而不断肿胀,所以不应固定过紧,不然会压迫血管引起淤血。     

不要忽视单缸柴油机上的回油阀

很少有人知道这个回油阀 以前,一般单缸柴油机的喷油器的回油管都是直接接到进气管上的,回油直接被吸入气缸燃烧.后来发现,有些单缸柴油机已把喷油器的回油管接到柴油滤清器上了,并且在管接螺钉内装置了一个回油阀.由于以前的使用说明书和培训教材中没有提到过这个回油阀,而且后来的随机说明书中也没有什么文字说明,只有细心的读者才能在其"零件图示"上看到有此回油阀的标记,因此很少有机手知道这里增设了回油阀,更不用说去保养它了.     

由地铁隧道工程引起地表横向沉降的预测分析

应用Peck法、Logan-Poulous法、随机介质理论等方法对由地铁隧道工程引起的地表横向沉降进行预测,并对上述方法的实质加以研究。用STS沉降预测系统对实测数据进行分析和计算,并通过实测曲线和预测曲线的比对分析,验证上述方法的预测精确性。     

基于国产高分数据的森林蓄积量反演研究

以内蒙古旺业甸林场为研究区,结合地面调查,对高分二号遥感数据进行预处理,并提取光谱信息、植被指数及纹理信息等48个遥感因子,采用Pearson相关系数法筛选出8个因子进行建模。采用多元线性回归、多层感知机、K-近邻、支持向量机、随机森林模型估测森林蓄积量,得到研究区内森林蓄积量反演图。结果表明:1)高分二号影像提取的遥感因子中,基于二阶矩阵的纹理特征均值(Mean)与森林蓄积量的相关性较高;2)随机森林相对于多元线性、多层感知机、K-近邻、支持向量机等方法具有更好的森林蓄积量估测精度,其相对均方根误差(rRMSE)为25.40%;3)研究区内森林蓄积量高的地区主要分布在西部和东南部;森林蓄积量低的地区主要分布在西北部、中部及北部,与实际调查情况一致。国产高分二号影像利用随机森林算法在森林蓄积量反演方面具有一定的潜力。