乳酸菌与单增李斯特菌竞争生长机制与建模研究进展

单核细胞增生李斯特氏菌是一种食源性致病菌,易造成食品安全隐患。目前,控制单增李斯特菌生长的方法主要是物理和化学方法,但应用范围有限。近年来,乳酸菌作为新兴的生物抑菌剂被用作生物保护菌株应用于食品中,但还未有系统详尽的关于乳酸菌对单增李斯特菌生长的影响报道。本文中,笔者首先概述了在不同食品环境中乳酸菌对单增李斯特菌生长的影响,接着着重讨论了乳酸菌抑制单增李斯特菌生长机制方面的最新进展,然后探讨了应用两菌竞争模型描述乳酸菌对单增李斯特菌生长影响方面的研究进展,最后总结了利用乳酸菌控制单增李斯特菌过程中可能存在的问题并提出相应的建议,为食品工业中利用乳酸菌防控单增李斯特菌污染提供理论依据。

最小支持度为区间值的加权Apriori算法

为解决经典Apriori算法中最小支持度设定不当和数据库中各项目的重要程度不易给出的问题,采用区间量化方法计算出最小支持度满足的一个区间,用区间值代替单一的最小支持度.并根据引入的可能度概念对改进算法进行剪枝的策略,提出项目权重和最小支持度都为区间值的加权关联规则挖掘算法.通过UCI上的数据集对比改进算法和经典算法的性能.研究结果表明:改进算法解决了最小支持度设定过高或过低所带来的问题,并提高了算法的运行速度及有效率.

L2-SVM下的短文本情感分类动态CNN模型

为了解决情感分类文本稀疏、传统方法过分依赖情感词典和人工设定特征工程等问题,提出一种基于L2-SVM和动态卷积神经网络的LDCNN模型。该模型采用不同于经典CNN模型的L2-SVM目标函数,解决了参数优化过程梯度弥散现象。通过真实网络评论数据集与经典方法的定量对比,实现了LDCNN模型准确率的大幅提升,并通过调整惩罚系数获得了最佳模型性能。

基于Landsat的棉田各生育期面积提取算法优选:以新疆阿拉尔垦区为例

为了获得不同生育期棉田面积提取的最优算法,本研究以南疆阿拉尔垦区Landsat多时相遥感图像数据为数据源,利用ENVI对遥感影像进行数据预处理,并对研究区掩膜提取后,分别利用最大似然、神经网络、随机森林和支持向量机等算法并结合参数调节手段,分别对四个不同生育期的棉田面积进行提取,并对精度误差加以比较。结果显示,最大似然算法在棉花苗期、蕾期和吐絮期可以获得最好的计算精度,误差比分别为:0.56%、5.75%和8.97%;神经网络在花龄期有较好的提取效果,误差比为7.85%。该研究可为南疆地区不同生育期阶段棉田面积提取算法的优选提供理论参考。

低聚糖拮抗食源性致病菌的研究及应用进展

食源性致病菌导致的食品安全问题已成为世界上重要的公共卫生问题之一,寻找高效且安全的天然抑菌剂引起人们的关注。目前有研究表明低聚糖类物质如果胶低聚糖、低聚壳聚糖、褐藻胶低聚糖等具有较好的抑菌效果,并且低聚糖大多来源于植物胶、甲壳动物,天然海藻多糖等自然物质,对环境污染较小;因此低聚糖能够作为潜在的天然抑菌剂被广泛应用在食品行业中,具有一定的研究意义和应用前景,已经逐渐成为食品行业新的研究热点。该研究综述了几种低聚糖对食源性致病菌的抑菌作用,并分析总结了其抑菌机制:一是低聚糖破坏细菌细胞壁和细胞膜,二是渗入细胞内部破坏蛋白质和核酸物质;同时展望了低聚糖在涂膜保鲜和作为食品添加剂两方面的应用,以期为进一步深入研究低聚糖的作用和在食品行业的应用提供理论参考。

农业遥感影像面积提取算法研究进展与展望

农业地类分类及提取在农业信息化中有着重要的作用,是进一步进行农作物估产的重要基础。文章首先从时间维度来梳理国内外基于遥感影像对研究区内农业地类的分类算法的研究进展,又进一步总结当前农业遥感影像分类算法面临的难题,并对领域内潜在发展方向进行展望,对研究农业遥感影像分类算法发展历程以及相关科研人员掌握领域动态有一定的参考意义。

基于光谱数据的南疆农田土壤有机碳含量估算模型研究

土壤有机碳含量是准确评价土壤肥力的重要依据,也是影响植被生长的重要因素。本研究以南疆阿瓦提、温宿、和田、新和的农田土壤为研究对象,利用所采集的261个土样的室内有机碳含量和光谱测定数据,经多项式(savizkg golag, SG)平滑、归一化、线性基线校正、标准正态变量变化(standard normal variation, SNV)、多项式平滑+归一化预处理后,分别采用偏最小二乘法(partial least squares regression, PLSR)、主成分回归法(principal component regression, PCR)估算了全波段土壤有机碳含量。研究结果表明:采用不同数据预处理和建模方法,所建模型精度有明显差异,在所选取的5种预处理方法中,经SG平滑+归一化处理后的PLSR模型精度最高,其R2为0.84,RMSE为3.47 g·kg-1,RPD为2.63;经SNV处理后的PCR模型精度也较高,其R2为0.79,RMSE为3.90 g·kg-1,RPD为2.30。根据评价标准,这两种模型都具有较好的预测能力,相比较而言,基于SG平滑+归一化处理后的PLSR模型较基于SNV处理后的PCR模型结果更好,其R2更大,RMSE更小,RPD也更高。由此可见,针对相同的数据预处理方法,PLSR模型较PCR模型更适用于估算土壤有机碳的含量,模型结果更优。因此,采用PLSR模型具有较优的预测效果,可推荐为农田土壤有机碳含量的估算。

机器学习在土壤无机碳高光谱反演模型中的应用进展

土壤无机碳库作为陆地生态系统中第二大碳库,在吸收大气中CO2以维持陆地生态系统碳循环稳定方面发挥着重要作用。高光谱数据具有维度大、强冗余性等特点,不利于土壤无机碳快速反演建模,而使用机器学习方法可实现对土壤无机碳的快速、高效测定。该文综述了利用机器学习方法对土壤无机碳高光谱反演建模的研究现状,以期为土壤无机碳在全球碳循环中的研究提供参考。

基于协同过滤算法的团购个性化推荐系统

为解决团购网站无法针对用户进行个性化推荐,结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法,提出组合的协同过滤算法模型,同时采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要.通过离线测试的方法对推荐系统的性能进行仿真实验.结果表明:改进后的算法在推荐效果上是有效的,对协同过滤算法起到了改进作用.

农业资源高效利用管理信息系统研究

农业资源高效管理是实现我国农业资源可持续开发利用的一项必要措施。提高各级农业科研机构的信息化水平及农业资源利用和管理效率,将有利于促进我国现代化农业管理体系的建设。该文概述了农业资源管理信息系统的概念、类型及国内外的研究进展,并针对我国农业资源管理信息系统存在的问题提出了相应的对策建议,以期为我国农业资源管理信息系统的完善和发展提供参考。

单增李斯特菌感染胎盘相关毒力因子的研究进展

单核细胞增生李斯特氏菌(Listeria monocytogenes,LM)是一种可引起李斯特菌病的食源性致病菌。由于妊娠相关免疫缺陷和LM对非吞噬细胞独特的细胞内感染能力,孕妇是LM的主要目标人群。LM可穿过胎盘屏障,对胎儿造成重大伤害,包括早产、流产甚至死产。胎盘特异性毒力因子的作用对LM感染期间穿过胎盘屏障并感染胎儿尤为重要。文中介绍了国内外近年在孕妇中发生LM感染的事件,详细讨论了LM垂直传播以及在胎盘定殖机制方面的研究进展,着重讨论并分析了LM与感染胎盘相关毒力因子的最新发现,以期为今后防控LM的胎盘感染并保障食品安全提供参考。