无核白葡萄多酚氧化酶基因的克隆与序列分析

为获得无核白葡萄中多酚氧化酶(PPO)的基因序列,以无核白葡萄果实为试材,进行基因同源克隆,得到多酚氧化酶基因CDS全长序列,其完整的编码框为1 824 bp,编码607个氨基酸(GenBank登陆号为KP271928);系统进化分析可知,其与葡萄科植物PPO基因同源性最高;生物信息学方法发现该蛋白分子量为67 392.44 Da,等电点为6.42,具典型的酪氨酸家族结构域,无信号肽结构,但有一个跨膜结构域,为亲水性蛋白;二级结构预测发现,PPO具有CuA与CuB两个结合区,分别嵌入蛋白活性腔中。该研究为进一步从分子水平探讨多酚氧化酶与褐变的关系奠定理论基础。     

响应面法优化超声波辅助提取鲜切荸荠黄化组织中黄酮类物质工艺研究

以鲜切荸荠为原料,在单因素试验基础上,通过响应面分析法对鲜切荸荠黄化组织中黄酮类物质的提取条件进行优化。结果表明,超声波辅助提取鲜切荸荠黄化组织中黄酮类物质的最佳工艺条件为:液料比30∶1(m L/g),乙醇体积分数60%,提取温度61℃,提取时间16 min,在该条件下得到黄酮提取量为0.539 4 mg·g~(-1),该结果与预测值0.542 1 mg·g~(-1)接近,表明所建模型与实际情况拟合较好,该优化条件可行。     

微波对毛酸浆籽油提取效率的影响及其脂肪酸分析

以毛酸浆种子为原料,研究索氏微波提取法对毛酸浆籽油提取效率的影响,并以甲酯化脂肪酸为标准品,采用气相色谱法对毛酸浆籽油脂肪酸成分进行分析,通过与标准品比对出峰时间确定试样脂肪酸成分,使用面积归一法确定试样中各脂肪酸含量。结果表明,与普通热风干燥相比,微波干燥法能够提高毛酸浆籽油的提取效率;利用气相色谱法对毛酸浆籽油进行脂肪酸分析,共检测出8种脂肪酸,分别为:肉豆蔻酸1.3%,棕榈酸10.3%,硬脂酸5.3%,油酸14.3%,亚油酸62.7%,亚麻酸4.0%,花生酸1.1%,二十二烷酸1.0%。其中不饱和脂肪酸相对含量占81.0%,说明毛酸浆籽油具有较高的营养价值,开发前景广阔。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。     

Tripod并联机器人工作空间完全解析与实验验证

针对Tripod并联机器人工作空间一般用数值搜索方法研究,难以给出边界曲面准确表达的问题,提出一种曲面扫略分析与机械结构形位分析结合的方法来解析Tripod并联机器人的工作空间。以正逆解的算法为基础,得到并联机器人各单开链扫略空间范围及其包络曲面表达式,用三维软件布尔运算得出各支链公共的工作空间,在考虑虎克铰约束和杆件干涉的情况下,再依据机械结构形位分析得到机器人实际工作空间及边界曲面表达式,并对工作空间的奇异性进行了分析。通过三坐标测量仪器测出实际的工作空间与理论分析解析出来的空间进行对比来验证解析方法的正确性,从而为机器人机械结构参数设计和工作空间计算奠定基础。     

轴流泵多目标优化正交试验

为了整体提高轴流泵的水力优化设计水平,找出影响轴流泵性能的主要几何参数,运用正交试验方法,以扬程、效率、轴功率和压力脉动作为试验评判指标,将综合频率分析法应用到轴流泵多目标优化设计中。基于L_9(3~4)正交表得到了9组方案,研究叶片数、翼型、轮毂比和叶片与导叶间距离对轴流泵的扬程、效率、轴功率和压力脉动的影响规律,并通过综合频率分析法确定了一组最佳试验方案。结果表明:该最佳试验方案在设计流量下,水流在叶轮及导叶段中的流态较好,水流流线顺畅,分布相对均匀;轴流泵模型在流量和扬程满足改型要求的同时,效率提高了5.7%;轴功率下降了1.21%;压力脉动系数降低了11%,验证了综合频率分析法在多目标正交优化中的可行性。     

基于GA-BP神经网络的池塘养殖水温短期预测系统

为解决传统的水温小样本非实时预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,基于物联网实时数据,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的池塘养殖水温短期预测方法,并在此基础上设计开发了池塘养殖水温预测系统,首先采用主成分分析法筛选出影响池塘水温的关键影响因子,减少输入元素;然后使用遗传算法对初始权重和阈值进行优化,获取最优参数并构建了基于BP神经网络的水温预测模型;最后采用Java语言开发了基于B/S体系结构的预测系统。该系统在江苏省宜兴市河蟹养殖池塘进行了预测验证。结果表明:该系统在短期的水温预测中具有准确的预测效果,与传统的BP神经网络算法相比,研究内容评价指标平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和误差均方根(MSE)分别为0.196 8、0.007 9和0.059 2,均优于单一BP神经网络预测,可满足实际的养殖池塘水温管理需要。     

拨辊推送式马铃薯清选分选机设计与试验

针对现有马铃薯清选分选机的薯土分离效果差、伤薯率较高、工作效率低等问题,设计了一种拨辊推送式马铃薯清选分选机。对该机器的工作机理进行了阐述,确定了清选装置、分选装置的结构参数,分析了马铃薯在清选分选过程中的力学特性。选取机组的转速、上料量、机组提升角度作为试验因素,伤薯率、分选清洁率为试验性能指标进行正交试验,并对试验结果进行显著性分析。结果表明,各因素对伤薯率影响的主次因素顺序为:机组提升角度、机组转速和上料量;对分选清洁率的影响主次因素顺序为:上料量、机组转速和机组提升角度。按照以马铃薯的伤薯率较低,兼顾分选清洁率较高的原则,确定较优组合,即机组转速为145 r/min,上料量为20 t/h,机组提升角度为12°,并对该参数组合进行了验证试验,结果表明,在该条件下机器伤薯率为0.773%,分选清洁率为95.42%,符合基本作业要求。     

基于物元分析的区域土地生态安全评价方法研究

现有土地生态安全评估涉及大量的行政区社会经济数据,评价方法常常忽略单个指标对综合值的影响程度,本文构建了基于地质-水文-生物（GHB）的生态安全评价体系,提出基于物元分析的区域土地生态安全评价方法,以大安市为例进行土地生态安全水平定量评价。评价得出大安市87.45%的土地生态安全水平处在安全级,但整体生态安全水平仍有较大提升空间;单个指标分析表明,大安市土地生态建设重在推进重要水源管理、提高植被覆盖度、减少矿产开采量和减少地下水开采量等工作。研究结果表明,物元分析能够揭示单个评价指标的分异信息,对大安市生态安全的改善有一定指导意义。     

二次聚类与神经网络结合的日光温室温度二步预测方法

精确预测日光温室温度是实现对温室精准调控的前提。由于温室是复杂非线性系统,受室内外众多环境因素影响,且部分因素难以准确测量和建模,因此,难以通过机理分析建立室外因素精确影响室内温度的物理模型。而现有时间序列分析、人工神经网络等仅基于数据的方法预测准确度也较低。本文提出连续时间段聚类与BP神经网络相结合的二步日光温室温度预测方法。首先,进行二次聚类,对室外温度情况相似的日进行聚类,并将全年划分为若干个类似时间段,根据连续时间段内相似日的数量进行聚类,将全年内的连续时间段归入若干类别。其次,对不同类别的时间段,分别采用BP神经网络建立室外温度、相对湿度、太阳辐射、风速和温室室内温度间的关联模型,通过数据训练,能够较为准确的根据室外环境数据预测室内温度。通过涿州实验农场2年数据试验验证,通过二次聚类,全年连续时间段可划分为3类,通过分别建立BP神经网络并分别训练,结果表明本方法预测误差仅为6.23%,与现有未分类的BP神经网络预测算法对比,本文方法有效地提高了准确度,平均误差降低5.4个百分点。