我国农业高校外国留学生教育发展现状、问题与对策

通过对我国农业高校外国留学生发展现状、存在问题进行分析，提出我国农业高校应制定适合外国留学的培养方案、采取灵活多样的培养模式、加快英语授课课程建设步伐，以吸引更多、更优的留学生来华学习，加快我国农业高校的国际化进程。     

基于LS-SVM的草莓固酸比和可滴定酸近红外光谱定量模型

为提高草莓固酸比和可滴定酸近红外光谱定量模型的性能,该文采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘-支持向量机模型的输入变量,建立了两指标的近红外定量模型,并与偏最小二乘模型结果进行了比较,建模所使用的光谱范围为6000～12500 cm-1。结果表明,草莓可滴定酸和固酸比偏最小二乘模型校正相关系数、校正和预测均方根误差分别为0.430、0.096%、0.096%及0.688、0.926和1.190,而两指标的前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘—支持向量机模型各项性能均远优于偏最小二乘模型,其校正和预测相关系数、校正和预测均方根误差以及剩余预测偏差分别为：可滴定酸0.965、0.967、0.028%、0.027%、3.881;固酸比0.980、0.973、0.258、0.373、3.111。研究表明,潜在变量作为最小二乘支持向量机模型的输入变量可在较大程度上改善草莓可滴定酸和固酸比指标近红外定量模型的预测性能和稳定性。     

近红外光谱技术结合人工神经网络判别普洱茶发酵程度

为了实现对普洱茶发酵程度快速判别,该研究提出了利用近红外光谱结合人工神经网络的方法。普洱茶是中国特有的茶类,发酵是普洱熟茶品质形成的关键工序,目前对于发酵程度的评价主要依赖感官审评,缺乏客观的量化依据。试验以轻度发酵、适度发酵和过度发酵3个不同发酵程度的普洱茶为研究材料。首先对采集得到的原始光谱进行标准归一化（SNV）预处理,利用人工神经网络（ANN）模式识别方法构建普洱茶发酵程度鉴别模型,在模型建立过程中,通过交互验证的方法对模型的最佳主成分因子数（PCs）进行优化。当主成分因子数为9时,ANN模型所得到的结果最佳,模型交互验证识别率和预测识别率分别为98.9%和97.8%。研究结果表明,近红外光谱技术结合模式识别能够实现对普洱茶发酵质量的快速判别,评判结果具有较高的准确性,优于感官审评。     

基于近红外光谱的脐橙产地溯源研究

为研究近红外光谱分析技术鉴别脐橙产地的可行性,该文采用江西、重庆和湖南3个产地脐橙样品1140～1170nm波段的近红外光谱经一阶导数(9点平滑)预处理,分别建立了簇类独立软模式法脐橙产地鉴别模型。在5%显著水平下,模型对3个产地训练集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为85.7%、83.3%、100%;对验证集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为100%、89.5%、100%,表明簇类独立软模式法模型基本能够判别脐橙产地。将江西、重庆和湖南3个产地的脐橙样品分别赋值0、1、?1,在全波段范围内建立原始光谱脐橙产地的偏最小二乘判别模型,其预测值与真实值的决定系数为0.973,校正标准差为0.110,预测标准差为0.159,模型对训练集和验证集样品的识别率达到100%。因此,应用近红外光谱分析技术可准确、快速地追溯脐橙产地来源。     

The use of near-infrared scanning for the prediction of pulp yield and chemical properties of Pinus patula in the Mpumalanga escarpment area of South Africa

Near-infrared (NIR) scanning technology is regarded as a potential tool for rapid determination of wood properties, which can substitute time-consuming and costly traditional methods. Pinus patula is the most important softwood species in South Africa, and this study is aimed at developing NIR calibration models for quick prediction of its pulp yield and chemical composition. A total of 85 trees from 17 plots, covering the range of site conditions in the Mpumalanga escarpment area, were sampled. Two samples were taken from each tree: a 1 m billet above breast height and a 20 mm disc at breast height. The billet was pulped using the kraft pulping process to determine pulp yield. The disc was ground into sawdust and the chemical composition was determined using conventional wet chemistry. Sawdust was scanned on a NIR spectrophotometer to produce NIR spectra. Calibration models to predict pulp yield, cellulose and lignin content were developed by applying chemometrics and partial least squares regression. Validation and determination of prediction accuracy of the models were performed using independent data. The prediction of cellulose and lignin were acceptable with correlations of determinations (r ²) of 0.71 and 0.70 respectively. Standard errors of prediction were generally low (less that 0.86) for all the models. The prediction r ² for both total and screened pulp yield were only 0.62. Although the cellulose and lignin models can be used with confidence, the expansion of the sample size for follow-up research must be considered in order to increase the variability of tested wood properties and improve the prediction strength of the models. The NIR calibration provided in this study can contribute to the efficient examination of forest site-to-wood quality relationships that would enhance precision forest management and wood processing efficiency.     

基于近红外光谱的紫丁香叶片叶绿素含量的估测研究

近红外具有快速无损检测特点,利用该特点能够对紫丁香叶片叶绿素的含量进行估测。采用的试验方法是采取东北林业大学城市示范实验林场中的紫丁香叶片60片,从中随机抽取40片作为建模集,其余20片为验证集,并用偏最小二乘法建立建模集的叶片的近红外光谱和叶绿素含量的关系模型。再利用该模型来估测验证集紫丁香的叶绿素含量。本次试验,建模集的预测集和校验集的R2分别达到0.86和0.73,相关系数均达到85%以上,并且验证集的R2值达到0.82,相关系数为90.85%,说明近红外技术具有应用于叶片叶绿素含量估测的潜力。     

近红外光谱联合CARS-PLS-LDA的山茶油检测

为了寻找快速判别山茶油掺假的检测方法,本研究利用近红外光谱技术对掺杂大豆没油山茶油进行掺假检测研究.试验在350～1 800 nm波段范围内采集样本的透射光谱,利用CARS方法筛选重要的波长变量,应用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立山茶油掺假的判别模型,并与未经变量优选的判别模型进行比较.结果表明,近红外光谱技术联合CARS-PLS-LDA方法可以有效判别纯山茶油和掺假山茶油,校正集、预测集及独立样本组样本的判别正确率、灵敏度及特异性均为100％.CARS-PLS-LDA判别模型性能优于未经变量优选的判别模型,表明CARS方法可以有效筛选重要波长变量,能简化判别模型及提高判别模型的稳定性和判别精度.本研究可为山茶油掺假快速检测提供理论依据.     

试论高校科研创新团队的管理

本文引入管理学原理,介绍了高校科研创新团队的含义、特征及管理方式,通过对不同高校科研创新团队的调查和分析,结合作者实际工作经验,对科研创新团队的管理提出了一些想法和建议,以期能为有关管理提供参考。     

关于农科院校大学生自信心培养的探讨

本文就当前农科院校大学生自信心缺乏这一现象进行分析，找出大学生自信心缺乏的社会、家庭和自身等方面原因，探索解决这一问题的有效方法和手段，有助于为农科院校培养更多合格人才。     

显性矮秆基因Rht10对小麦籽粒灌浆特性的影响

为了探究显性矮秆基因Rht10降低粒重的原因,本研究以Rht10鲁麦15、鲁麦15近等基因系为材料,分析其籽粒形成期粒重的变化,并利用Logistic方程拟合灌浆过程。结果显示,在籽粒形成过程中,二者粒重的变化均呈"S"型曲线,但Rht10鲁麦15粒重均低于鲁麦15,降低幅度在1.17%~35.71%之间;灌浆速率的变化均呈单峰曲线,灌浆中期Rht10鲁麦15的灌浆速率明显高于鲁麦15。Logistic方程拟合结果表明,与鲁麦15相比,Rht10鲁麦15的最大灌浆速率出现时间提早1.57 d,最大灌浆速率高0.26 g/(百粒·d),籽粒灌浆期短10.08 d,灌浆活跃持续天数短11.12 d,灌浆中期、后期的时间明显低于鲁麦15。由此可见,Rht10基因对粒重的影响贯穿于籽粒发育的整个过程。该基因提高了灌浆期的最大灌浆速率,但缩短了灌浆时间,尤其是缩短了灌浆中期、后期的时间,造成粒重降低。