本科双语教学过程中的体会和建议

双语教学课程近年来陆续在一些高校得到设置与推广,但总的说来其教学效果并不令人满意。为此,通过对双语教学过程中教材、教学方式与教师等方面的探讨,为双语教学的进一步提高和发展提出几点建议。

新形势下农业工程类教学计划的研究与制订

本文论述了浙江大学在新形势下对农业工程类教学计划进行了新一轮的修定,在修定过程中,本着教学计划制定的基本原则,同时为确保教学计划的顺利实施,建立了院系所室领导听课制度、课程质量监控体系、课程质量考核小组等一系列保障体系,并取得了良好的效果.

农业工程学科导学团队的构建与实践

结合农业工程学科中数字农业与农业物联网农业信息化导学团队的构建与实践,以平台建设为基础,领军人才为核心,探讨了以情感、学术、管理、成果作为核心要素的团队构建模式和运行机制。实践证明,该模式发挥多学科交叉优势,有效解决科研发展和协作中的诸多问题,促进了团队科研创新能力的提高,培养了一批农业信息领域优秀人才,为数字农业科技人才的培养和技术进步提供新的思路。

应用近红外光谱快速鉴别酸奶品种的研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。首先应用光谱仪获得5种典型酸奶品种的光谱曲线,用主成分分析法对5种酸奶品种进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98.96%,前7个主成分的累积可信度达到99.97%。以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入,品种类型作为神经网络的输出,建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各27个样本,5个品种共135个样本用来建立神经网络模型,余下每个品种各5个共25个用于预测。建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为100%。说明该方法能快速无损的检测酸奶品种,为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。

基于支持向量机算法的红外光谱技术在奶粉蛋白质含量快速检测中的应用

蛋白质是奶粉中重要的营养成分,实现对奶粉中蛋白质含量的快速、无损检测十分重要。文章采用近红外及中红外光谱技术检测了不同品种奶粉的蛋白质含量。采用最小二乘支持向量机对光谱透射率值和蛋白质值建模。模型在全波段对样本蛋白质含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2p)达到0.9517,预测误差均方根(RMSEP)为0.520 201。预测结果要优于传统的偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明红外光谱技术能够实现奶粉蛋白质含量的无损检测,且检测过程比传统化学检测方法简单,操作性强。文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模。模型预测结果显示中红外光谱区域的建模效果要优于近红外光谱区域。该研究为今后奶粉蛋白质含量快速无损检测提供了新的方法。

基于LS-SVM的红外光谱技术在奶粉脂肪含量无损检测中的应用

脂肪是奶粉中重要的组成部分,实现对奶粉中脂肪含量的快速、无损检测十分重要,为此研究了400-6666 cm^-1范围的红外光谱技术对不同品种奶粉的脂肪含量的无损检测.采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对光谱透射率值和脂肪含量值进行建模.模型在全红外波段范围对样本脂肪含量预测得到了较好的结果,绝对系数（R2p）达到0.9796,预测误差均方根（RMSEP）为0.8367.预测结果要优于BP人工神经网络（Back Propagation NeuralNetworks,BP-NN）.说明红外光谱技术能够实现奶粉脂肪含量的无损检测,检测过程比化学检测方法简单快速,操作性强.文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模.模型预测结果显示分别基于中红外光谱和近红外光谱区域的模型预测效果都比全波段建模略差.本研究为今后奶粉脂肪含量快速无损检测仪器的开发奠定了理论基础.

浙江大学农业工程本科教育改革的探索

以浙江大学的农业工程本科教育为例,对我国农业工程教育面临的挑战和世界农业工程教育的发展趋势作了分析,指出了改造原农业工程一级学科下的有关本科专业,设立生物系统工程本科专业的可行性,阐述了生物系统工程本科专业的培养目标、培养方案、课程体系及课程设置。

加强实践教学环节 推进创新人才的培养

培养具有创新精神的高素质人才已成为高等教育的重要任务。为此,从加强实践教学环节、开展科研训练等方面,对培养学生的创新意识和创新能力问题进行了探讨。

加强院系教学管理,提高人才培养质量

随着教学计划的调整 ,课程体系的优化 ,教学方法的改革 ,势必要求教学管理不断创新 ,本文从建立和完善院系教学管理规章制度。

农业工程类专业毕业设计教学质量控制的探索与实践

本文根据农业工程类专业毕业设计特点，提出了“前馈控制、反馈控制、毕业答辩、工作总结”等质量控制方法与措施。