小麦黑胚病识别模型优选和多分类识别分析

为探讨利用可见/近红外光谱进行小麦黑胚病快速无损检测的可行性,以及基于主流机器学习算法,寻找面向生产的小麦黑胚病优化识别模型,利用自行研发的近红外光谱采集平台采集了579～1 099 nm波段23个品种共2760个小麦单籽粒的吸光度光谱数据,采用标准正态变量变换(SNV)进行预处理之后分别经过SPA(successive projections algorithm),PCA(principal component analysis)等两种数据降维方法,结合ELM(extreme learning machine),SVM(support vector machine),RF(random forest)和Ada Boost等四种分类方法,分别构建SPA-SVM,SPA-ELM,SPA-RF,SPA-AdaBoost,PCA-SVM,PCA-ELM,PCA-RF,PCA-AdaBoost八种小麦黑胚病识别模型;结果表明小麦黑胚籽粒的识别准确率达到93. 3%～98. 6%,识别效果优于前人文献中利用近红外波段的识别效果;其中SPA-SVM模型具有最高的识别率,PCA-AdaBoost模型具有更好的普适性。将SPA-SVM模型和PCA-AdaBoost模型作为优选模型,从生产实际出发,分别对未感病+轻感病、中感病+重感病籽粒进行了二分类识别,对未感病,轻感病+中感病、重感病籽粒进行了三分类识别,以及对未感病、轻感病、中感病、重感病籽粒进行了四分类识别,并深入分析了识别效果和产生原因。总体来说,小麦黑胚粒的识别准确率随分类程度的细化而下降,二分类的识别模型可直接用于生产,尽管三分类和四分类的感病粒识别效果较差,但是对未感病粒的检出率则不受分类程度的影响,识别率在87. 2%以上,符合生产需求。综合来看,SPA-SVM模型分类效果优于PCA-AdaBoost模型,可作为首选识别模型,该研究为小麦籽粒黑胚病的在线批量快速检测提供了技术依据。

运用响应面分析法优化激光诱导土壤等离子体测试参数

测试参数的选择和优化是进行激光诱导击穿光谱(LIBS)试验的重要步骤之一,合适的测试参数能够保障所得光谱数据的准确性。本研究运用LIBS技术,以土壤中主要元素(硅、铁、镁、钙、铝、钠、钾等)为载体,研究LIBS不同测试参数对元素谱线特性影响,优化得到普适的土壤测试条件。设计了以LIBS系统中激光脉冲能量(LE)、延迟时间(DT)和聚焦透镜到样品的距离(LTSD)三因素的二次中心组合的试验,以土壤中主要元素的特征谱线组合信背比(SBR)YSBR为目标函数,分析了三因素之间交互作用对YSBR的影响。结果表明:因素DT对YSBR的线性效果显著,而LE和LTSD对YSBR的线性效果均不显著;三者的交互影响对YSBR的交互效果都不显著;对于二次项LE2,DT2和LTSD2对YSBR的曲面效应均显著。优化得到最佳的试验条件是:激光能量LE为103.09mJ,延迟时间为2.92μs,透镜到样品的距离LTSD为97.69mm,得到最大组合信背比YSBR为198.602。这些测试参数是后期LIBS数据准确分析的前提,为田间实地土壤LIBS检测参数的选择提供重要的借鉴。

黑龙江煤炭行业人才现状及对策研究

对目前黑龙江煤炭行业人才现状从人才需求、特定岗位及人才结构等3个方面进行了综合分析,并归纳出煤炭行业人才缺乏的主要原因。针对黑龙江煤炭行业人才困境及培养情况从3个方面阐述了煤炭高校在专业人才培养中可采取的策略。

近红外光谱对贮藏期猕猴桃不同深度果肉色泽的变化研究

猕猴桃是我国发展势头和经济效益比较突出的水果之一,其果肉色泽是评价猕猴桃果实品质的重要指标。利用近红外光谱技术对贮藏期猕猴桃不同深度果肉色泽的变化进行研究。以贮藏期"哑特"猕猴桃果皮下0, 5和10 mm处果肉色泽(L^*, a^*和b^*)为研究对象,用近红外光谱(830~2 500 nm)结合化学计量学方法对猕猴桃果肉色泽特征进行预测分析。通过建立基于全波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型,发现猕猴挑果皮下5 mm处色泽特征(L^*5, a^*5, b^*5)所建立的校正预测模型效果好,说明该处的色泽数据和近红外光谱信息的相关度较高。运用竞争性自适应重加权采样法(CARS)和无信息变量消除法(UVE)两种算法从高维近红外光谱全波段信息中选取与颜色特征相关的特征波长信息,并与猕猴桃果皮下5 mm处的色泽(L^*5, a^*5, b^*5)分别建立PLSR和多元线性回归(MLR)预测模型。其中对果肉色泽L^*5所建立的模型中, CARS-PLSR模型的校正和预测效果均为最好,RC达到0.942 7, RMSEC为1.699 7,RP达到0.885 0, RMSEP为1.642 4;对猕猴桃果肉色泽a^*5所建立的模型中, UVE-MLR模型的校正和预测效果最好,RC达到0.946 3, RMSEC为0.342 4,RP达到0.854 9, RMSEP为0.629 6;对猕猴桃果肉色泽b^*5所建立的模型中, CARS-MLR模型的效果最好,RC达到0.944 3, RMSEC为1.010 1,RP达到0.839 8, RMSEP为1.354 3。研究表明近红外光谱分析技术检测猕猴桃果皮下5 mm处色泽(L^*5, a^*5和b^*5)具有良好的准确度,为猕猴桃品质评价提供技术支撑。

以黄芪为主的中成药或方剂治疗气虚型便秘的系统评价

目的系统评价以黄芪为主的中成药或方剂对气虚型便秘的疗效及安全性。方法计算机检索1989年1月-2017年6月Cochrane图书馆临床试验注册库、Medline、Embase、Pubmed、中国知网(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBM)、重庆维普数据库(VIP),纳入以黄芪为主的药或方剂与西药、中药、健康教育对照,以及以黄芪为主的药或方剂联合西药与以西药为对照组治疗气虚型便秘的临床试验研究,按照Cochrane Handbook 5.1.0标准,由两位研究者对符合纳入标准的试验数据进行独立筛选、质量评价以及原始资料提取并交叉核对,Meta分析采用RevMan 5.3软件完成。结果共纳入26个研究,包括1955例患者。大部分研究方法学质量较低且样本含量小。Meta分析结果显示:黄芪能改善气虚型功能性便秘患者的症状及结肠传输功能,其疗效优于部分西药[痊愈率:RR=1.87,95%CI(1.62,2.16);总体有效率:RR=1.32,95%CI(1.25,1.39)]及部分中药[痊愈率:RR=1.42,95%CI(1.08,1.89);总体有效率:RR=1.23,95%CI(1.11,1.37)];黄芪联合西药疗效优于单纯应用西药[痊愈率:RR=1.52,95%CI(1.13,2.06);总体有效率:RR=1.18,95%CI(1.08,1.28)]。结论以黄芪为主的中成药或方剂治疗气虚型功能性便秘安全有效,但因尚缺乏高质量的研究,目前还不能得到较为可靠的结论。

高光谱技术结合特征波长/光谱指数对冬枣成熟度可视化判别

为了给冬枣采收后成熟度分级提供理论指导,运用高光谱技术获取特征波长和计算光谱指数对其成熟度可视化分级。采集三类成熟度冬枣(未成熟果、白熟-初红果、半红-全红果)样本共336个并获取其高光谱信息,通过Savitzky-Golay(S-G)平滑对原始光谱降噪后再用Kennard-Stone(K-S)方法将样本分为训练集(226个)和测试集(110个)。选用连续投影法(SPA)和竞争性自适应重加权采样法(CARS)选择特征波长(CWs);同时从水果生理成分变化角度引入7个光谱指数(SIs)。基于SPA和CARS选取的CWs和引入的SIs分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,并比较了3个模型的分级效果。结果表明:基于SPA和CARS选择的特征波长和引入的SIs建立的PLS-DA模型判别精度分别为:97.27%,95.45%和98.18%。为了直观展现判别结果,选用SIs建立的PLS-DA回归系数拟合判别向量Y的回归方程,依据Y中最大值元素所在类别为该样本预测类别的规则,将结果用不同颜色直观显示。该研究为冬枣成熟度可视化分级提供了思路,引入的SIs参数为开发适于多种水果成熟度分级的设备提供了技术支撑。

成像光谱技术在植物非生物胁迫表型高通量分析中的研究进展

植物非生物胁迫是指对植物产生不利影响的非生物因素,非生物胁迫威胁植物发芽、生长、发育和繁殖,是阻碍农作物高效栽培和农业可持续发展的主要因素。植物胁迫精准管理和抗逆植物育种是缓解和解决非生物胁迫的有效途径,其中植物表型分析是一个不可或缺的环节,但是传统滞后的如人工、破坏式表型测量方法很难满足高通量表型分析的需求,制约着植物非生物逆境治理的精度和现代植物育种的效率。高通量植物表型分析技术旨在实现植物复杂性状的快速、自动、无损地获取与分析,能实时原位监测植物受胁迫状态与程度,指导胁迫治理措施和资源精准投入,可以为优良抗逆植物品种高通量筛选鉴定提供解决方案、能为植物抗逆基因解析与定位、植物遗传变异分析等提供大数据支撑。由于成像光谱技术能够实时、非接触、高效地测量植物结构形态、生理生化等多样化的表型,在高通量植物表型分析中表现出良好的潜力,近年来在植物精准种植和现代植物育种中得到广泛研究与应用。主要阐述可见光成像(RGB Imaging)、多光谱成像(MSI)、高光谱成像(HSI)、叶绿素荧光成像(ChlFI)、多光谱荧光成像(MFI)、热红外成像(TIRI)高通量表型分析技术在植物非生物胁迫表型分析中的研究进展以及评估分析其发展趋势;首先简单介绍了不同成像光谱的技术特点以及在植物表型分析中的应用差异和高通量分析流程;其次总结了近年来基于成像光谱技术高通量分析植物非生物胁迫表型的部分研究和应用,介绍范围从植物胁迫监测、抗逆植物品种筛选鉴定、植物遗传分析3个方面出发,主要涉及植物干旱、温度、盐害、养分胁迫以及其他非生物逆境。最后探讨了上述成像光谱技术在植物非生物胁迫表型高通量分析的机遇和其面临的挑战。

小米米粉碱消值的高光谱快速预测

小米米粉的主要成分是淀粉,其食味品质决定小米米粉的市场价值。糊化特性是小米米粉的重要物理特性,而碱消值是能够直接反应其糊化特性的主要特征指标。通过小米米粉碱消值的差异,可以间接反映直链淀粉含量,当碱消值降低时,相反,糊化温度和直链淀粉含量却很高,而小米米粉口感粘糯性越差。采用高光谱技术结合化学计量学方法,建立快速检测小米米粉碱消值预测模型,旨在探索一种快速、无损、低成本预测小米米粉碱消值的方法。实验采集小米米粉高光谱数据,在被测样品感兴趣区域(ROI)按像素点逐一选择,提取高光谱数据矩阵,并进行均值运算,得到每个样品在各个光谱波段的平均光谱值。利用粘度测定仪(RVA)测定小米米粉碱消值指标。光谱数据采用全波段、竞争性自适应重加权采样法(CARS)及随机蛙跳(RF)法选择特征波段处理,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型;全波段建立预测模型R_(p)值最高为0.77,说明能够利用小米米粉高光谱反射率反演小米米粉的碱消值,而采用其他两种计算方法所得R_(p)值分别为0.72和0.7,与前者较为接近,也反映了采用CARS和RF建立的回归模型具有可行性。为提高预测精度,采用Savitzky-Golay(S-G)法、多元散射校正(MSC)和S-G+MSC对数据预处理。可以看出采用MSC预处理光谱数据建立PLSR模型性能较好(R_(p)=0.83)。对MSC预处理后的数据再次CARS和RF法选择特征波段,建立PLSR模型,与未进行预处理的回归模型相比,R_(p)值变化不大,这也说明CARS和RF具有一定的稳定性,可以作为小米米粉高光谱反射率预测碱消值的参考方法。结果表明:为实现对小米米粉碱消值的快速、无损检测,通过运用高光谱技术能够利用小米米粉高光谱反射率预测碱消值,进而为小米米粉品质评级、加工及碱消值传感器的开发提供参考依据和数据支撑。

混合磨料辅助电磁抛光法对喷嘴的试验研究

航空发动机中的微小燃油喷嘴在机加工后棱边产生毛刺和飞边等表面缺陷,尤其是一些窄小的棱边和沟槽,用传统加工方法很难去除或去除效率低下。利用旋转电磁场磁力研磨工艺,辅以磁针与磁性磨粒的混合磨料。均匀且强大的旋转电磁场及磁力线可以穿透物体,带动磁针旋转,同时被磁场磁化的磁针两端吸附磁性磨粒,形成以磁针为载体的磁力研磨刷,大量磁力研磨刷与喷嘴产生相对运动而形成随机频繁的相互撞击、滑擦,达到抛光喷嘴表面和去毛刺的目的。通过3D超景深电镜观察了研磨前后喷嘴表面微观形貌。试验结果表明:利用混合磨料能够有效地去除喷嘴微小表面区域和沟槽的毛刺、飞边等缺陷,使表面形貌得到改善。

基于工程教育专业认证的机械原理OBE教学模式的构建

在工程教育专业认证的背景下,以成果导向为教学依据,以学生为中心,以黑龙江科技大学机械设计制造及其自动化专业机械原理课程为研究对象,针对教学实际,从课前、课上及课后等阶段,以学生学什么、如何学、怎么多学及学得如何为主线,构建了基于工程教育认证的机械原理课程OBE教学模式。机械原理课程OBE教学模式对学生创新能力与实践能力、机械原理方案的提出及可行性分析、论证能力及分析、解决复杂工程问题能力的综合培养,起到积极的促进作用。实践教学表明,机械原理课程OBE教学模式可使学生满足毕业达成度要求。

Study on Hexagon-enveloping Leaf-stripping Mechanism for Corn Stalk

In order to deeply study the leaf-stripping principle for corn stalk, the hexagon-enveloping leaf-stripping experimental device was designed. To achieve higher leaf-stripping percent and provide important references for the separation equipment for corn stalk, it is necessary to fired out the laws of leaf-stripping of such mechanism and to select the main influencing factors of separation performance from a number of factors. Through the study on hexagon-enveloping leaf-stripping mechanism for corn stalks, the leaf- stripping principle of such mechanism was more clear, and the optimization of structural and kinematic parameters achieved by the experiment whose influencing factors were the four selected ones （feeding speed, rotary speed of leaf-stripping roll, clearance and included angle between two leaf-stripping plates） could be directly applied to the development of efficient rind-pith or leaf-stripping separation for corn stalks.