黄唇鱼、大黄鱼、丁氏■和棘头梅童鱼的形态差异和判别分析

运用3种多元分析方法,对黄唇鱼Bahaba flavolabiata、大黄鱼Pseudosciaena crocea、丁氏■Wak tingi和棘头梅童鱼Collichthys lucidus4种鱼的21个形态性状的种间形态差异进行了定量比较研究。结果表明:4种鱼的所有性状差异显著(P<0.01),头部性状以及臀鳍条数、脊椎骨数、幽门盲囊数是区别4种鱼的主要性状,黄唇鱼与丁氏鱼或、大黄鱼、棘头梅童鱼的差异逐渐增大;大黄鱼与黄唇鱼、丁氏■的差异相当,而大黄鱼和棘头梅童鱼形态差异较小。以逐步判别分析方法建立了4种石首鱼的判别函数,判别准确率分别为98.31%¹00%(P1)和98.36%100%(P1)和98.36%¹00%(P2),综合判别率为99.46%。     

基于近红外高光谱图像分析的麦粒硬度分类研究

为对小麦硬度进行自动检测,采集不同硬度小麦品种的近红外高光谱图像,将光谱数据经过求导处理后,提取950~1 645 nm有效光谱区间数据,然后经过多元散射校正,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。采用120粒小麦对模型进行训练,剩余的90粒进行检验,总体上模型分类准确率为99.63%。表明,采用近红外高光谱成像技术对单籽粒小麦硬度进行分类是可行的。     

典型退化山地生态系统植被恢复阶段分类——以小浪底库区山地为例

 在调查黄河小浪底山地植物物种多样性指数和海拔、坡度、坡向、土壤状况等环境因素的基础上,采用主成分分析的方法对生态因子进行筛选,根据影响因子的作用大小,采用聚类分析的方法对样地进行群落恢复进程的分类,利用判别分析技术建立各恢复阶段的判别公式。结果表明:1)研究区植物群落可以划分为15种类型,其中乔木群落4个,灌草群落6个,草本群落5个;2)土壤和地形等环境因子、土壤流失等生态因子对多个公共因子都有较大的载荷。多样性指数H′/sup>,D1,P,Jsw,D2等在第1主分量上、石砾含量在第2主分量上、土壤流失程度、土壤厚度以及坡向和土壤类型在第2、第3主分量上都有较大载荷,海拔在3个主分量上载荷都较小;3)黄河小浪底山地植被恢复期可以分为4个恢复阶段:恢复初期阶段,其群落占27%;进展阶段,其群落占40%;恢复中期阶段,其群落占20%;恢复稳定阶段,其群落占13%;4)所建立的判别模型是可靠的,在判识植被恢复阶段有显著效果。     

农产品品质无损检测技术应用研究

研究目标是开发一种用可见光和近红外光谱(Vis/NIR)检测农产品的非破坏性测定方法。用波长范围为310～1 100nm的可见/近红外分光仪得到枣的光谱测量数据,用于测定交互作用下的枣的内部可溶性固体含量和基于反射系数的枣的表面缺陷;用多元线性回归校准模型来预测可溶性固体含量,校正判别分析判断大枣有或没有表面缺陷。     

滩羊、寒羊、蒙古羊品种间遗传距离的研究

本研究采集了4、5岁滩羊、寒羊、蒙古羊血样各80、38、82个,测定血清中12项生化指标,经方差分析,除血清胆红素(BIL)外,其他11项血液生化指标品种间差异显著。采用主成分分析法利用这11项血液生化指标计算上述3个品种间的遗传距离,并依据遗传距离作聚类分析。分析结果表明,可以用本研究所选的11项血液生化指标来计算绵羊品种间的遗传距离。同时指出,寒羊与蒙古羊的遗传距离较近,滩羊与寒羊和蒙古羊的遗传距离较远。本文还应用聚类分析法对主成分分析法的结果进行了验证。并在主成分分析和聚类分析结果一致的基础上,用Fisher判别法进一步证实了上述分析结果的可靠性。     

电子鼻在芒果采后病原菌种类判别中的应用研究

利用电子鼻对胶孢炭疽菌(Colletotrichum gloeosporioides Penz.)、可可球二孢(Botryodiplodia theobromae Pat.)、芒果小穴壳(Dothiorella dominicana Pet.et Cif.)和芒果拟茎点霉(Phomopsis mangiferae Ahmad.)4种芒果采后病害病原菌发酵液的挥发性气味进行检测,以评估电子鼻用于芒果不同真菌病原菌种类判别的可行性。结果表明,对气味响应值进行的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及聚类分析均能够正确区分不同病原菌种类。多因素方差分析(MANOVA)结果显示,不同病原菌之间的差异显著(p0.05)。结果为芒果采后病原菌种类判别提供新的方法,为其他病原菌的种类判别提供参考。     

烟叶颜色指标值与烟叶褐变程度及其内在化学成分相关分析

应用ward法聚类分析和Fisher判别分析探究烟叶的颜色指标值与醇化过程中烟叶褐变程度以及烟叶颜色指标值与其内在化学成分的关系。结果表明,以ward法聚类分析在14.08处将所有烟叶样品分为3个类别,逐步判别得对分类结果有显著影响的明度(L值)、黄蓝色(b值)、黄度(Y值),建立2个Fisher判别函数,Fisher判别法的结果与感官评价的结果符合率达96.7%;通过相关分析与线性回归分析烟叶的颜色指标值与化学成分存在极显著相关关系,醇化过程中L、Y与类胡萝卜素、总酚、游离氨基酸、还原糖含量存在线性相关关系,L、a、b值与全氮含量存在线性相关关系;总糖含量与Y值、淀粉含量与b值存在线性关系。证实了烟叶醇化过程中通过烟叶颜色指标值判定烟叶褐变程度与化学成分变化的可能性。     

基于电子舌系统的鸡蛋新鲜度检测

鸡蛋是营养丰富的食品,也是极易腐败的食品。鸡蛋在储藏过程中,环境温度的不同会导致其新鲜度出现较大的差异;蛋清和蛋黄在风味物质含量上有较明显的差异,其新鲜度变化也应展现出不同的模式。本研究利用实验室自主研发的电子舌系统对不同存储时间和存储条件下的鸡蛋进行检测与分析,讨论了鸡蛋在不同贮藏环境下新鲜度的变化差异,并将蛋黄与蛋清的分析结果进行对比,利用贝叶斯判别分析的方法为鸡蛋新鲜度的质量评价提供依据。结果表明:电子舌系统能够较好地反应出鸡蛋新鲜度随时间的变化情况,而且鸡蛋在常温环境下的新鲜度变化较为显著。     

基于嗅觉可视技术的食醋气味表征和区分

利用自主研发的便携式食品气味嗅觉可视检测仪对3种食醋进行了分析,并在实验过程中对传感器制作和图像信号采集进行了优化。结果表明,相机获取图像的整体稳定性优于扫描仪,溶剂挥发时间为15 min时,传感器最为稳定,且与食醋反应可获取最佳响应信号差值;对传感器获取3种食醋挥发气体的响应信号进行主成分分析,再通过线性模型判别,发现独立食醋样本的识别率达到100%。     

基于光谱特性分析的冬油菜苗期田间杂草识别

杂草识别是自动除草的关键环节,运用光谱分析技术可以快速识别杂草。该文以冬油菜苗、冬油菜苗期杂草和土壤为研究对象,通过ASD便携式光谱分析仪采集光谱数据。对每个样本连续采集5组数据,经平均、一阶导数、压缩等预处理后,得到368组波长在400～2300 nm范围内的光谱数据。采用逐步判别分析法,按统计量Wilks’ Lambda最小值原则选择变量,选取了710、755、950和595 nm共4个特征波长。运用4个特征波长分别建立了典型判别函数模型和贝叶斯判别函数模型。用这2组模型分别对预测集进行预测,典型判别函数模型的正确识别率为97.78%,在不同的先验概率下贝叶斯判别函数模型的正确识别率分别为98.89%和97.78%。结果表明：当先验概率根据类别大小计算时,以特征波长建立的贝叶斯判别函数模型能较好的识别冬油菜苗期田间杂草,而且模型稳定。该研究结果可为杂草探测光谱传感器的开发提供参考。