基于主成分分析的上海水晶梨气候品质评价与应用

农产品气候品质评价是合理利用区域气候资源优势,助力农产品品牌战略和提升市场竞争力的重要举措之一。基于2011—2022年上海市松江仓桥地区逐日气象观测资料和水晶梨品质测定数据,采用主成分分析和逐步回归等统计方法,建立基于水晶梨综合气候品质指数的气候品质评价模型,并在区域范围内开展应用。水晶梨综合气候品质指数(V)由最大单果重、平均单果重、可溶性固形物和横径4个品质测定要素降维简化成的2个相关性较低的主成分加权求和而成,权重系数为各主分量对应的特征值占变量总方差的比例。采用有序样本最优聚类法将水晶梨气候品质划分为4个等级,“特优”“优”“良好”“一般”所对应的阈值分别为V>0.9、0.85<V≤0.9、0.8<V≤0.85、V≤0.8。水晶梨气候品质指数与生长期间旬或跨旬尺度的气温、日照时数、相对湿度、降水等17个气象因子相关,其中14个气象因子分布在果实初次膨大期至二次膨大期间。所建立的评价模型模拟精度较高(归一化均方根误差为0.588),适用于水晶梨的气候品质的定量评价。

玉米须水晶梨复合保健饮料的研制

以玉米须、水晶梨为主要原料研制复合保健饮料,并采用单因素试验及正交试验优化玉米须水晶梨复合保健饮料的工艺配方。结果表明,玉米须水晶梨复合保健饮料的最佳工艺配方为:玉米须与水晶梨提取液的质量比2∶7,黄原胶添加量0.03%,柠檬酸添加量0.045%,木糖醇添加量6%,蜂蜜添加量0.02%。在此条件下,玉米须水晶梨复合保健饮料清新可口、酸甜适口、风味协调、色泽均匀。

水晶梨运输包装件振动冲击性能实验研究

针对目前水晶梨在储运过程中的主要包装形式以及造成破损的情况,选择市场较为流通的运输包装件,按照国家测试标准进行定频、扫频、堆码、垂直冲击和跌落实验,研究水晶梨包装件损坏的主要原因。实验证明,包装件的共振频率为25.88 Hz,最大堆码层数为8层,包装件的脆值为90.88g,最大允许跌落高度为450mm。最后评价了包装件在储运过程中对水晶梨的防护能力,并提出了改进建议。

近红外透射光谱测定水晶梨糖度的初步研究

采用近红外透射光谱,分析波长在643.26～928.35nm范围内无损检测水晶梨糖度的可行性。建立的水晶梨的糖度模型,其相关系数为0.976630,标准误差为0.197749,预测标准误差为0.463898,偏差为-0.001484。结果表明,利用近红外透射光谱技术测定水晶梨糖度是可行的。

水晶梨病虫害防治预测模型

【目的】为提高水晶梨病虫害防治工作效率,进一步提升病虫害的预测效果和精度。【方法】深入研究了灰色模型(GM),利用GM对水晶梨环境因子数据进行建模得到病虫害预测公式,通过差分方程推导出时间响应式和参数估计,建立了优化初始值的灰色模型(OIVGM),将OIVGM与BP神经网络预测模型(BP)进行组合,建立了优化初始值的灰色BP神经网络预测组合模型(OIVGM-BP)。【结果】通过单位根检验法测量模型的稳定性,OIVGM-BP一阶差分处理后,T统计量(-5.487654)小于5%临界值(-2.878073),数据序列表明平稳,OIVGM-BP可以稳定进行预测。通过白噪声检验方法测量OIVGM-BP的适应性,OIVGM-BP的残差P值从第二阶开始,均大于0.05,说明OIVGM-BP的适应性较好,各阶均通过了白噪声检验。LRM、GM、TSM、BP、OIVGM-BP对梨锈病、白粉病、腐烂病、梨黄粉蚜、梨二叉蚜、梨木虱6种病虫害的预测准确率的平均值分别为70.81%、70.09%、69.74%、65.64%、83.01%,OIVGM-BP的预测准确率优于其他4种预测模型。【结论】OIVGM-BP能够对水晶梨病虫害进行有效预测,能够更好地指导农业生产。

水晶梨生长监测系统设计与应用

在深入了解无线传感器网络研究现状的基础上,根据现代无线技术的发展,设计研发了水晶梨生长监测系统,提出以CC2430芯片为核心,以积分变换PID控制算法为主要控制方式。系统可以监测并调节空气温湿度、土壤湿度、光照度等参数,从而对水晶梨参数信息进行实时监测和调整并报警。通过在上海仓桥水晶梨基地的应用,结果表明该系统在大棚温湿度的控制和提高水晶梨优质率等方面要优于传统作业方式。

响应面法优化水晶梨酒发酵工艺条件

以产自四川的水晶梨为原料,研究水晶梨发酵酒的酿造工艺,分析酵母接种量、主发酵温度、初始糖度和pH对酒品质的影响,并采用Box-Behnken响应面法对水晶梨酒发酵工艺进行了优化,结果显示其最优发酵条件为初始糖度17°Bx、主发酵温度24℃、初始pH4.7、酵母接种量0.11%。以最优工艺制备水晶梨酒,对其理化指标进行了检测,结果表明制得的水晶梨酒理化指标符合相关标准。

《武威汉代医简》“白密”考

就学界对于《武威汉代医简》“白密”的争议,系统考查了武威汉代医简、本草及相关文学、医学等方面的研究成果,认为“白密”产于西北,因气温原因常处于结晶状态,应是梨花蜜及其它白色膏状的优质野生蜂蜜,其在本草中延续至唐代。随着家养蜜蜂技术的推广,其和“石蜜”一同被俗见家养“蜂蜜”所取代,隐于历史长河中。

Ru对单晶高温合金拉伸性能的影响

为了研究Ru在含Re单晶高温合金的作用,利用扫描电镜和透射电镜以及电子拉伸实验机对不同Ru含量的三种单晶高温合金的拉伸性能和变形组织及形貌进行观察和分析,研究结果表明:三种合金随着Ru含量的增加,合金热处理态γ′相尺寸逐渐减小,立方度明显增加。900℃下的拉伸实验表明随着Ru含量的增加,合金的屈服强度和抗拉强度都略有增加。900℃下三种合金的断裂方式均为纯剪切型断裂。变形机制为位错切割γ′位错对夹着反相畴界模式。因此,Ru的加入略微增加了合金的强度,但没有改变合金的变形机制和断裂特征。

基于高光谱图像技术与迁移学习的水晶梨早期损伤检测

梨在储藏、包装和运输等过程中均可能发生不同程度的机械损伤,若不及时剔除损伤梨,损伤可能会逐渐严重而演变成腐烂,造成严重的经济损失。为建立一种梨早期损伤检测及损伤时间评估的快速、无损检测方法,采用高光谱图像结合迁移学习模型对损伤早期水晶梨进行识别。以无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的水晶梨为研究对象,应用高光谱成像系统采集样品的高光谱图像,共获取无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的水晶梨高光谱图像各80帧。对高光谱图像进行主成分分析,选择主成分图像4, 5, 6(PC4, PC5, PC6)作为检测水晶梨损伤的特征图像,将3个主成分图像拼接后进行数据扩充共得到无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的特征图像各160帧。按照9∶1比例划分样本训练集和测试集后,分别建立了支持向量机(SVM)、 k-近邻(k-NN)和基于ResNet50网络的迁移学习损伤识别模型。SVM、 k-NN和基于ResNet50网络的迁移学习模型对测试集样本总体识别准确率分别为83.33%, 85.42%和93.75%,基于ResNet50网络的迁移学习模型识别效果最佳,其对测试集中无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的样本正确识别率分别达到100%, 83%和95%。该研究结果表明,高光谱图像技术结合基于ResNet50网络的迁移学习模型可实现水晶梨早期损伤检测,并对损伤时间有较好的预测效果,且损伤时间越长,识别准确率越高。

地王水晶梨酒的开发及研制

研究将水晶梨置于浓香型地王大曲酒中生产地王水晶梨酒的生产工艺。结果表明,以4%的亚硫酸对梨进行漂白,用同浓度的碳酸钠溶液进行中和并提取色素,再将清洗后的水晶梨浸在地王大曲酒中,生产得的地王水晶梨酒可长期保存。该酒具有很好的观赏价值、营养价值,及较好的经济和社会效益。

水晶梨露酒工艺的改进和创新研究

分析了水晶梨露酒的工艺改进和创新。从水晶梨的成长过程、采摘时间、所用药液的浓度、温度和处理时间等参数以及浸提工艺所用白酒的选择等方面加以阐述和说明。该工艺有效抑制了美拉德反应对梨果产生的非酶褐变现象,确保了水晶梨的正常状态和酒体的独特风格。