竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。     

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。     

长春南湖广场植物生态和生态经济效益的研究

城市广场作为城市绿地系统的一部分发挥着重要的生态作用。通过对长春市南湖广场的实地调查得出结论：园林植物折算为森林的面积为1．51hm^2;乔木的总叶面积为160442．8m^2,花灌木的总叶面积为15069．21m^2,草坪的面积为10000m^2。长春市南湖广场园林植物生态效益为：南湖广场园林植物每年可放出氧气72．43t,吸收CO2 99．59t,吸滞灰尘54．54t,吸收SO2 0．36t。运用环境效益评价法估算出南湖广场园林植物年吸收CO2经济效益值为12万元,年释放O2经济效益值为2．89万元,总经济价值达14．89万元。     

基于特征线方程N—S方程非增量型分离算法

为克服传统有限元方法求解流场时由于对流项占优而引起的求解振荡和基函数选择困难的问题,推导了基于特征线方程的粘性不可压N-S方程的增量型和非增量型分离算法的公式及求解步骤,并讨论了两者的Babuska-Brezzi条件.沿着特征线方向,N-S方程的对流项消失,方程矩阵是自伴随矩阵,可以自动满足有限单元法中能量泛函最小的要求,并可以给出合理的粘性耗散项.动量方程的求解采用非增量型分离算法,压力和速度可以采用任意阶次的插值函数,离散后的方程自动满足Babuska-Brezzi条件.为验证算法的可靠性,采用T3P3空间等阶次U-p单元计算了方柱绕流.结果表明：基于特征线方程的非增量型分离算法可以很好地应用于粘性不可压流场的计算,与目前流行的其它方法相比,该算法有明显的优势.     

Whole wheat bread: Effect of bran fractions on dough and end-product quality

Consumption of whole-wheat based products is encouraged due to their important nutritional elements that benefit human health. However, the use of whole-wheat flour is limited because of the poor processing and end-product quality. Bran was postulated as the major problem in whole wheat breadmaking. In this study, four major bran components including lipids, extractable phenolics (EP), hydrolysable phenolics (HP), and fiber were evaluated for their specific functionality in flour, dough and bread baking. The experiment was done by reconstitution approach using the 2⁴ factorial experimental layout. Fiber was identified as a main component to have highly significant (P < 0.05) and negative influence on most breadmaking characteristics. Although HP had positive effect on farinograph stability, it was identified as another main factor that negatively impacted the oven spring and bread loaf volume. Bran oil and EP seemed to be detrimental to most breadmaking characteristics. Overall, statistical analysis indicates that influence of the four bran components are highly complex. The bran components demonstrate multi-way interactions in regards to their influence on dough and bread-making characteristics. Particularly, Fiber appeared to have a high degree of interaction with other bran components and notably influenced the functionality of those components in whole wheat bread-making.     

假眼小绿叶蝉与其天敌的空间关系及最佳样方确定

为了分析在聚块大小不同时天敌对假眼小绿叶蝉Empoasca vitis Gothe空间上跟随关系的密切程度、聚集原因和聚集范围,为评价假眼小绿叶蝉的天敌优势种提供科学依据,用聚块样方方差分析法、灰色关联度法、空间聚集强度指数、种群聚集均数法和ρ指数法对安徽省合肥市‘乌牛早’和‘白毫早’茶园不同大小聚块条件下的假眼小绿叶蝉及其7种蜘蛛类的天敌空间关系进行分析。假眼小绿叶蝉与其7种蜘蛛类天敌均方差峰值时的聚块样方数的关联度分析结果表明:‘乌牛早’茶园中与假眼小绿叶蝉空间上跟随关系密切的前四种天敌依次是茶色新圆蛛Neoscona theisi(0.753 5)、八斑球腹蛛Theridion octomaculatum(0.720 1)、锥腹肖蛸Tetragnatha maxillosa(0.681 3)和草间小黑蛛Erigonidium graminicolum(0.644 2)。‘白毫早’茶园中与假眼小绿叶蝉空间上跟随关系密切的前四种天敌依次是粽管巢蛛Clubiona japonicola(0.823 5)、鳞纹肖蛸Tetragnatha squamata(0.800 9)、锥腹肖蛸(0.794 2)和茶色新圆蛛(0.794 2)。两种茶园前四种天敌中相同的天敌是茶色新圆蛛和锥腹肖蛸。假眼小绿叶蝉在聚块内基本样方数k为1、2、4、8时,随着聚块内基本样方数的增多,聚集分布格局时的扩散系数C不断增大,均匀和随机格局时扩散系数不断减小。聚块内基本样方数k为2、4、8时与k为1时的假眼小绿叶蝉的空间分布聚集程度差异均不显著。假眼小绿叶蝉的种群聚集均数λ多数情况均大于2,其聚集是该虫本身原因引起的,假眼小绿叶蝉在种群聚集均数λ为正值时,随着聚块内基本样方数的增加,则种群聚集均数λ不断增大。用假眼小绿叶蝉不同大小聚块的ρ指数判断个体群聚集时的最小范围是聚块中有1个基本样方,即本文的4 m~2。该研究为该虫抽样时确定样方大小提供了科学依据。     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。     

基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测

利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。     

最小二乘支持向量机模型在径流预报中的应用

为解决径流中长期预报模型精度较低的问题,提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法依据相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(以下简称LS_SVM)。利用该模型对黄河三门峡1919-1989年的71年实测年径流量进行预测。经过反复计算分析表明LS_SVM模型在径流中的应用具有较快的计算速度、较好的泛化能力以及较高的预测精度。