基于近红外光谱结合波长优选检测单颗葡萄的SSC含量

采用无损检测测定单颗葡萄中可溶性固形物(SSC)含量,获得个体和群体信息,以期指导田间管理、葡萄储存条件设置及满足消费者对葡萄口味的不同需求。采用手持式NIR光谱仪在950~1 650nm波长范围采集葡萄的近红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)回归建立葡萄SSC预测模型。为了减少冗余无信息变量,增加模型的预测精度和稳定性,采用无信息变量消除法(UVE)、随机蛙算法(RF)筛选出与葡萄SSC含量相关的重要波长变量。结果表明:RF筛选建立的SSC预测模型优于全光谱PLS和UVE筛选建立的模型。RF-PLS模型的校正集、交叉验证及预测集的R2c、R2cv和R^2p分别为0.960 5,0.933 4,0.930 4,校正均方根误差(RMSEC),交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.638 2,0.829 9,0.868 8。表明通过波长优选后的,基于便携式近红外光谱在预测单颗葡萄SSC含量的应用上完全可行,有较高的预测精度。

利用在线近红外光谱鉴别雌雄蚕蛹的方法

采用自动识别雌雄蚕蛹的技术与设备,是解决蚕种生产人工鉴蛹人力短缺和保证鉴蛹正确率的有效途径之一。以6个家蚕品种的蚕蛹供试,利用自制的在线近红外光谱检测装置进行雌雄蛹的鉴别。分别以3种采谱条件采集各供试家蚕品种蚕蛹样品的近红外光谱,以采用全谱和经竞争性自适应重加权算法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）优选后的波长变量分别建立偏最小二乘判别分析（PLSDA）的雌雄蚕蛹识别模型。测试结果显示,在3种采谱条件下,以单个家蚕品种的光谱数据建模时雌雄蚕蛹鉴别的正确率达100%;多个家蚕品种的蚕蛹混合后采集光谱数据建模,其中采用方法 a（积分时间8 ms,扫描次数5次）、方法 b（积分时间为8 ms,扫描次数10次）、方法 c（积分时间20 ms,扫描次数10次）获取光谱数据建模的鉴别正确率分别达94.2%、95.2%、100.0%。选择高速采集光谱的方法 a,经CARS法优选波长后建模的测试结果优于经UVE法优选波长建模的结果,对校正集、交叉验证集和预测集蚕蛹样品的雌雄识别正确率分别为100%、100%和96.2%。研制的在线近红外光谱检测装置及建立的检测方法与模型,可应用于蚕种生产中快速鉴别分选雌雄蚕蛹。

应用手持式近红外光谱仪检测桑椹可溶性固形物含量的偏最小二乘回归模型建立

可溶性固形物含量(SSC)是评价桑椹鲜果品质的重要指标,利用近红外光谱分析技术建立快速、实时无损地检测桑椹鲜果中可溶性固形物的方法。首先用手持式Micro NIR1700型近红外光谱仪采集桑椹的近红外光谱,对光谱进行预处理后,应用偏最小二乘回归(PLS)法建立桑椹鲜果SSC预测模型,并用随机蛙(Random-frog)和自适应重加权采样(CARS)2种方法筛选出最优波长变量,提高PLS模型预测精度。经过1阶求导(1stDer)、标准正态变量变换(SNV)和均值中心化(MNCN)相结合预处理后的全波长光谱PLS模型的预测效果最好,校正集与验证集的相关系数平方(R2)分别为0.916 1和0.925 0,均方根误差分别为0.985 8°Brix和0.654 3°Brix。相较于Random-frog法,用CARS方法优选出19个波长变量,所建PLS模型的预测效果更好,校正集与验证集的R2分别为0.933 2和0.943 4,均方根误差分别为0.782 0°Brix和0.582 8°Brix。研究结果表明,利用手持式Micro NIR 1700型近红外光谱仪结合化学计量学方法,能够用于现场对桑椹鲜果SCC的快速无损检测。

傅里叶变换红外光谱结合无信息变量消除鉴别河南小石斛和霍山石斛鲜条品种的方法研究

采用傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FT-IR)仪结合衰减全反射(Attenuated Total Reflection,ATR)附件采集石斛茎部(近根部)横断面的中红外光谱,原始光谱经标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)和均值中心化(Mean Center,MNCN)预处理后,采用偏最小二乘法判别分析法(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLSDA)建立两种石斛的鉴别模型。结果显示,全谱PLSDA方法所建模型校正集、校正集交叉验证和预测识别率分别为96.25%、92.69%和91.82%。采用无信息变量消除法(Uninformative Variable Elimination,UVE)优选敏感波长后,建立PLSDA模型的准确性更高,校正集、校正集交叉验证和预测集识别正确率分别达到了99.28%、95.72%和95.02%。

在线检测无花果中可溶性固形物的近红外漫透射技术研究

采用近红外光谱漫透射技术,建立无花果可溶性固形物(SSC)的在线、无损、快速检测方法,对于无花果品质的快速分级具有重要意义.试验对203个无花果进行了近红外光谱采集与SSC测量,采用偏最小二乘(PLS)建立SSC的预测模型,比较了不同一阶导数窗口宽度对模型结果的影响,确定最佳宽度为61,并采用无信息变量消除法(UVE)进行波长优选.结果表明,UVE-PLS能够有效简化模型,波长变量由1010个降低到211个,同时PLS模型的精度也得到了很大的提高,校正均方根误差(RMSEC)、交叉验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)分别为0.63°Brix、0.78°Brix、0.83°Brix,校正相关系数(RC)、交叉验证相关系数(RCV)、预测相关系数(RP)分别为0.89、0.83、0.83.本研究为无花果品质的在线无损检测提供了有效的理论依据与实践经验.

海外中小学汉语教学跨学科策略目标的实现路径——基于CBI教学思路的研究视角

海外中小学“汉语热”日渐升温,中文教师应主动适应国外跨学科教学理念,积极培养汉语学习者跨学科视野,以更好助力汉语国际推广和中华文化传播。本文以《大纲》中的跨学科策略目标为研究对象,从内容教学法(CBI)的教学思路出发,为实现跨学科策略目标提出几点建议:海外中文教师提高整合多学科资源的能力;海外汉语教学内容实现网络联通;海外汉语教学过程以主题-任务为理念。