优质水稻品种等级与评价方法

优质水稻品种等级与评价方法梁乃亭，林应春，魏玉波（新疆农科院核生所，乌鲁木齐，８３００００）随着我国社会主义市场经济的发展和国内外市场优质米产品的激烈竞争，我国优质米生产已迈出了可喜的一步。欲发展优质米生产，首先要有优质水稻品种。１９８５年，国家农业...

比较酒花样品的新鲜和老化程度区别颗粒酒花的品种等级

通过研究站藏期间酒花中几种组份的稳定性，按照以前介绍的方法来区分酒花种类。把5种香型酒花[斯泰理(styrie)、萨兹(Saaz)、卢伯林(Lublin)、蒙特佛德(Mount Hood)、哈罗道(Halbertau)]和6种苦型酒花[北酿(Northen Brewer)、努格特(Nugget)、莱因伍德普莱德(Pilele of Ring Wood)、诺恩道(Northdown)、塔格特(Target)、查乐杰(Challenger)]在不同温度下贮藏，采用Likens—Niclaeeson溶剂萃取，测定挥发组分。按检测分析流程图分析，经老化的酒花，只有一些组份保持稳定。尽管新鲜的香型酒花非常典型，但法呢烯很不稳定，可被用于区别老化样品。3—甲基异丁酯被认为是欧洲新鲜苦型酒花的主要特征，也有一部分在昊苎藏时损坏。佛手柑烯、α和β芹子烯、甲基香叶酯、律草烯环氧化物Ⅱ、α—amerplaene、2—十一烷酮和不熟悉的组份可用于区别不同品种的酒花；Lǜ草烯与Lǜ草烯+律草烯环氧化物(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)的比率，以及佛手柑烯与法呢烯的比率证明可判断酒花样品的新鲜程度。

基于卷积神经网络和近红外光谱的茶叶品种和等级鉴别

以5个品种茶叶和4个不同等级龙井茶叶为研究对象,利用近红外光谱与卷积神经网络相结合的方法,实现茶叶品种和等级的鉴别。对实验采集得到的800-2 500 nm原始光谱使用小波分析(WT)算法进行预处理,对预处理后的光谱数据分别采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,然后建立卷积神经网络(CNN)分类模型,实现茶叶品种和等级的鉴别。结果显示:SPA+CNN模型对品种和等级鉴别的准确率分别达到了95.83%和96.67%,CARS+CNN将准确率进一步提升到97.72%和98.67%。最后使用平移法、线性叠加法、添加噪声法对光谱数据集进行数据增强,验证卷积神经网络模型的稳定性。研究结果表明,特征波长提取结合卷积神经网络,可以实现对茶叶品种和等级的无损鉴别。为后续开发动态在线检测设备提供了高效、无损、快速的技术支持。