梨和苹果糖度在线检测通用数学模型研究

采用可见/近红外光谱技术在线检测水果糖度,每个水果品种要单独建模,模型升级维护耗时费力。探讨建立苹果、梨等薄皮水果可溶性固形物(SSC)在线检测通用数学模型的可行性。利用自行设计的可见/近红外漫透射光谱在线检测系统,在积分时间80ms、单线速度5个/s的条件下,采集新梨7号、砀山酥梨、玉露香梨和富士苹果四种水果的可见/近红外漫透射光谱。分析了四种水果的可见/近红外漫透射光谱响应特性,采用变异系数法和连续投影算法,筛选通用数学模型建模用光谱变量,并建立了偏最小二乘和最小二乘支持向量机梨与苹果梨通用数学模型。采用新样品评价模型的预测能力,变异系数法筛选光谱波段建立的偏最小二乘通用数学模型预测精度最高,通用模型预测梨和苹果梨模型预测均方根误差分别为0.49%和0.55%,通用模型预测相关系数分别为0.88和0.93;独立模型预测新梨7号、玉露香梨、砀山酥梨和富士苹果的预测相关系数分别为0.93,0.91,0.88和0.95,预测均方根误差分别为0.40%,0.42%,0.41%和0.46%。通用数学模型的预测精度略低于每个品种的独立数学模型,但是通用模型的通用性高于单一模型。实验结果说明采用变异系数法结合偏最小二乘法建立薄皮水果在线检测通用数学模型,实现四种水果糖度在线检测是可行的。

ABS树脂接枝马来酸酐的研究

以过氧化二异丙苯为引发剂，采用单螺杆挤出方法实现了ＡＢＳ树脂接枝马来酸酐。经红外光谱，以及流变、动态力学和拉伸性能测试等对产物表征表明，马来酸酐接枝到ＡＢＳ树脂上的量可控制在０．５％到２．５％，产物基本保持了ＡＢＳ的物理力学特性。

表面增强喇曼光谱研究脐橙中亚胺硫磷农药残留

为了证实以团絮状银胶为基底的表面增强喇曼光谱(SERS)技术结合化学计量学方法能有效实现脐橙中农药残留检测,采用德国布鲁克公司的共焦显微喇曼光谱仪,对脐橙中的亚胺硫磷农药残留的快速无损检测进行了研究。通过留一交互验证法得出农药检出限为4.113mg/L,并对SERS光谱进行7种方法的预处理。结果表明,先基线校正后卷积平滑预处理的建模预测效果最好;结合偏最小二乘法建模,预测集的相关系数和预测均方根误差分别为0.904和4.890mg/L,校正集的相关系数和预测均方根误差分别为0.919和3.990mg/L。结果证明了SERS定量分析的科学性和可行性,这对国内水果的生产和出口水果的农药残留检测有一定的参考作用。

空位掺杂La_(2/3)Ba_(1/3)MnO_3/ZnO复合材料的制备和微结构研究

采用传统的固相反应法在La空位的La2/3Ba1/3MnO3粉末中掺入第二相ZnO,制备了一系列La空位的La2/3(1-x)Ba1/3MnO3/0.33ZnO(LBMO/ZnO)和La空位掺Dy的(La(0.6-x)Dy0.4)2/3Ba1/3MnO3/0.33ZnO(LBDMO/ZnO)复合体系。Rietveld方法拟合X射线衍射(XRD)测量结果表明,LBMO/ZnO复合体系中的LBMO为单相的钙钛矿结构,LBMO的结构参数(包括晶格参数,晶胞体积)以及Mn-O键长,Mn-O-Mn键角随空位浓度的增加呈单调变化的趋势;LBDMO/ZnO复合体系中除了形成LB-MO相外,还存在DyMnO3杂相,LBDMO的结构参数以及Mn-O键长,Mn-O-Mn键角随空位浓度x的增加几乎没有发生变化。XRD和扫描电子显微镜(SEM)都表明ZnO和锰氧化物没有发生反应,ZnO可能以非晶态的形式存在于复合体系中,这将影响复合体系的电磁输运性质。

柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型

为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。

应用型本科院校无机化学学习易错知识点及对策

在现行的高考招考模式下,根据应用型本科院校生源特点,结合多年的无机化学教学积累,总结了学生易混淆及易错的知识点,破析学生错误思维模式,提出解决对策。

黄桃碰伤和可溶性固形物高光谱成像无损检测

黄桃在线分级时,表面损伤和可溶性固形物同时在线检测。损伤和可溶性固形物是评价黄桃品质好坏的重要指标。采用高光谱成像技术,尝试对黄桃损伤和可溶性固形物进行同时检测。利用主成分分析法,首先对高光谱图像进行主成分分析得到最佳PC(principal component)图像,其次根据PC图像中各波长对其贡献率的大小确定最佳特征波长(550和720nm)并结合二值化,图像掩膜和阈值分割以及相关的图像处理技术对最佳光谱图像进行定性判别。其准确率最高达到94.6%,同时建立偏最小二乘定量回归模型对正常样品SSC(soluble solid content)含量进行预测,通过对模型的不断优化,实现了基于高光谱成像技术对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测。可溶性固形物分选准确率为79.2%。实验结果表明,利用高光谱成像技术可以实现对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测,该研究可以为实际在线分选提供理论依据和参考。

苹果可溶性固形物便携式检测实验研究

为实现苹果可溶性固形物的便携式快速检测,搭建了以STS光谱仪和自制样品杯作为光谱检测装置的苹果可溶性固形物便携式检测平台。采用自行设计的检测平台采集了苹果的近红外漫反射光谱,对比分析了不同的光照角度、光源与探头距离对光谱响应特性的影响,建立了苹果可溶性固形物偏最小二乘模型(PLS)和最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),采用连续投影算法及主成分分分析法对最小二乘支持向量机模型进行了优化,并对比分析了两种检测模型的优劣。其中当光源距探头距离为15mm光源角度为45°时,结合偏最小二乘法建立苹果的可溶性固形物定量检测模型精度最高。模型的预测集相关系数为0.924,预测均方根误差为0.334%。实验结果表明,采用四周照射、底部接收并结合避光圈的这种结构布置能够有效的克服杂散光现象并且提高了光谱中的有效信息。研究可为快速、便携的苹果可溶性固形物检测仪器的设计提供参考依据和理论支撑。

基于光谱指数的蜜橘成熟度评价模型研究

本文探索了基于光谱指数的蜜橘成熟度快速无损评价方法及模型。以2016年9~11月份6个不同采收期的300个蜜橘作为实验样品,采集重量、横纵径、叶绿素、色差、可溶性固形物(SSC)、酸度(TA)、近红外光谱等数据。通过对比分析上述各参数的平均值和偏差,筛选出叶绿素、叶绿素/SSC、叶绿素/固酸比作为蜜橘成熟度评价指标。利用光谱变异系数分析光谱的特征,筛选出649、724、672、1 100 nm 4个特征波长,通过特征波长线性组合方法以及相关性分析,得出最佳光谱指数。接着,以225个样品为建模集、75个样品为预测集,在成熟度评价指标与光谱指数间进行多元线性回归(MLR)分析。对比发现,以叶绿素为成熟度评价指标的评价模型的预测结果最准确,建模和预测相关系数分别达到0.98和0.96,建模均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.49和0.59,建模和预测偏差分别为-6.1×10-8和-0.014。实验结果表明,利用光谱指数能便捷、准确地评定蜜橘成熟度,为后续开发低成本测量成熟度的仪器提供了理论依据。