基于内在品质参数的乌龙茶等级判别模型建立

茶叶等级评价是检测茶叶品质的重要技术手段,科学建立茶叶等级评价模型具有重要意义。本文以102个乌龙茶为研究对象,采用多种特征值筛选方法结合支持向量机算法建立基于特征内在品质参数的乌龙茶等级评价模型。同时,采用高光谱技术结合化学计量学,对特征品质参数建立基于特征波长的粒子群算法优化反向误差神经网络神经网络(PSO-BP)和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的定量预测模型,最后对定量预测的化学值模型验证。结果表明,当参数组合酯型儿茶素、简单儿茶素、茶多酚、水浸出物、咖啡碱、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)六种化学值时的乌龙茶等级模型判别准确率最高,训练集的准确率为97.22%,预测集准确率为93.33%。基于特征波长的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)定量预测模型的预测精度更高且均方根误差更低,预测集的决定系数R^(2)均在0.93~0.99之间。随机抽取30个乌龙茶样本六种化学值的最佳预测值,其判别准确率达90%。综上所述,基于内在品质参数组合对不同等级的乌龙茶准确判别是可行的,且基于高光谱技术的预测模型可以快速精准的获得其化学值大小,预测的化学值也能准确的判别不同乌龙茶品质等级,同时为科学判别茶叶品质等级领域提供了新的分析思路和应用实例。

烟台产区阳光玫瑰不同叶幕形的品质参数

据《烟台果树》2023年第2期《不同叶幕形对阳光玫瑰葡萄果实品质的影响》(作者隋永超等)报道,为探究烟台产区栽培阳光玫瑰适宜的叶幕形,分别采用“V”形和飞鸟形2种处理,测定果实品质基本指标和香气物质,评估不同处理对阳光玫瑰葡萄果实品质的影响。

小麦品质性状与干白面条品质参数关系的研究

选用品质差异较大的国内外小麦品种 (系 ) 10 4个在两点种植两年 ,研究干白面条品质与小麦籽粒品质性状间的关系 ,探讨优质面条小麦品种的品质指标。结果表明 ,面条品质是多个小麦品质性状综合作用的结果 ,不同小麦品质性状对面条外观和质地作用的方向和程度不同 ,蛋白质质量 (面筋强度和延伸性 )和淀粉糊化特性对面条品质的影响较大 ,蛋白质质量对面条质地有较大的正向影响 ,对面条外观有一定程度的负向影响 ,淀粉糊化特性对面条外观和质地均有显著的正向作用 ,而蛋白质数量对面条品质的影响较小。面粉白度、沉降值、软化度和峰值粘度是影响面条品质的四个关键指标。籽粒硬度中等、面粉白度高、面筋强度较高、淀粉特性好的小麦品种适宜制作优质面条。优质面条小麦的具体品质指标为面粉白度≥ 75 ,面粉蛋白质含量 10 %～ 12 % ,湿面筋 2 8%～ 34 % ,沉降值≥ 40 m L,面团稳定时间≥ 8min,软化度≤ 75 B.U.,拉伸面积≥ 95 cm2 ,最大抗延阻力≥ 35 0 B.U.,淀粉糊化峰值粘度≥ 2 90 0 cp。

油菜品质参数的近红外光谱测试技术

本文主要介绍近红外光谱应用于油菜品质育种研究领域检测油菜品质参数的原理和具体的操作技术 ,以及在油菜品质参数测试中的应用情况和存在的问题 ,展望今后工作的努力方向和改进措施。

近红外光谱法同时分析油菜9种品质参数的研究

应用近红外光谱技术(NIRS)对油菜种子9种主要品质参数进行了分析研究,并建立了数学模型。内部交叉验证结果表明,油菜种子油酸、亚油酸、亚麻酸、芥酸和饱和脂肪酸的决定系数R2分别为98．97％, 93．02％,86．49％,99．53％和84．78％,均方差分别为2．20,1．12,0．46,1．51和0．29;油菜种子含水量、含油量、硫苷和蛋白质含量的R2分别为99．64％,98．91％,82．46％-98．40％和89．32％,均方差分别为0．23,0．39,2．59- 13．50和0．74。对于含量较小而极差较大的硫苷采用分段建模,可提高分析结果的准确性。外部检验结果表明:各参数近红外预测值和标准方法之间的相关系数高达0．883-0．992;平均相对误差较小,为2．62％-8．19％;t测验差异不显著。研究表明NIRS技术具有检测快速、结果准确、制样简便、无污染和无损伤等优点,已经应用于油菜种子品质分析,并且分析参数还可以扩展。

便携式马铃薯多品质参数局部透射光谱无损检测装置

基于可见/近红外局部透射光谱,根据马铃薯大小及形状特征,设计了便携式马铃薯多品质无损检测装置,包括光谱采集模块、光源模块、控制与显示模块、供电模块和黑白参考盒,装置尺寸为11 cm×6.5 cm×9.5 cm。选取大西洋品种马铃薯样品85个,基于装置建立了马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的偏最小二乘定量预测模型,马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数预测模型验证集相关系数分别为0.927 8、0.914 6、0.933 8,均方根误差分别为0.325 3%、0.344 9%、0.041 6%。基于QT开发工具,采用C/C++语言编写了装置实时分析控制软件,将所建预测模型植入到软件中,实现了马铃薯多品质参数实时无损检测一键式操作。最后对便携式马铃薯多品质无损检测装置的检测精度进行了验证。20个马铃薯样品含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的装置预测值与标准理化值的相关系数分别为0.914 1、0.912 2和0.914 0,均方根误差分别为0.352 7%、0.340 4%和0.040 0%,平均偏差分别为0.295 1%、0.253 6%和0.031 6%,重复采样最大变异系数分别为0.006 7、0.012 4和0.123 1。结果表明:马铃薯多品质局部透射无损检测装置可以实现马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的实时无损检测。

FT -NIR法测定青烟叶品质参数的研究

利用傅立叶变换近红外光谱仪漫反射技术对青烟叶的总糖、还原糖、尼古丁、总氮、总氯等 5种主要品质参数进行分析研究 ,并建立关系模型 ,经内部交叉证实验证模型并预测样品 ,结果为 :总糖、还原糖、尼古丁、总氮、总氯等各组分的决定系数R2 分别为 97.93% ,97.0 1% ,97.4 3% ,98.96 % ,95 .0 6 % ;近红外预测值与实测值之间的平均相对误差分别为 4 .78% ,5 .6 4 % ,4 .15 % ,3.86 % ,18.6 0 %。该技术具有检测快速、制样简便、无污染等优点 ,可初步用于青烟品质参数的快速定量分析 。

双波段光谱融合的猪肉多品质参数同时检测方法研究

在双波段可见/近红外光谱系统（350~1 100和1 000~2 500nm）中,由于两台仪器性能有所不同,导致在波段重叠区域对同一样品测得的反射率不同,出现数据交叉现象。针对此问题,提出一种波段连接数据融合的方法,以期对两个波段的光谱进行更好的应用。首先采集60个生鲜猪肉样品表面的反射光谱信息,利用Savitzky-Golay（S-G）平滑和标准正态变量变换进行预处理,然后利用单一波段和双波段光谱数据与猪肉品质参数（颜色参数L＊,a＊,b＊,pH和蒸煮损失率）理化值建立偏最小二乘预测模型,并分析比较。利用提出的波段融合方法对两个波段重叠区域出现的交叉进行处理,处理后的双波段光谱融合数据对参数L＊,a＊,b＊,pH以及蒸煮损失率建模,验证集的相关系数分别为0.948 8,0.920 0,0.950 5,0.930 1和0.903 5,模型效果与未融合前相当甚至更优。采用无信息变量消除法方法进行特征变量筛选,利用优选后的特征变量建立了更为简化的模型。实验结果表明,所提出的波段融合方法能够对两个波段光谱数据实现较好的融合,利用融合后的光谱数据有利于建立更简化、性能更佳的预测模型。

红外光声光谱法测定油菜籽品质参数

红外光声光谱是一项高效无损的新型样品检测技术。本研究应用红外光声光谱技术测定了油菜籽3项品质参数:含氮量、含油量和芥酸含量。结果表明,红外光声光谱技术可以实现油菜籽品质参数的定量分析。相对全谱建模,区间筛选建模可以提高模型的预测精度。

手持式生鲜肉品质参数无损检测装置研究

开发了一种手持式生鲜肉品质无损检测装置,并对装置进行了功能测试。硬件主要包括多光谱光源阵列(中心波长为470、515、545、575、610、760、810、910 nm)及探头模块、恒流源驱动模块、多光谱数据采集与处理模块、无线传输模块以及显示终端模块等。设计了基于Android的生鲜肉检测APP应用软件,实现了对装置的无线控制功能。整个装置体积为175 mm×115 mm×25 mm,质量约为0.45 kg。利用43个猪肉样品进行试验验证,按照3∶1比例将样品分为校正集与预测集,分别利用多元线性回归、偏最小二乘方法以及多元线性结合逐步回归建模方法对数据进行处理并比较结果,结果表明利用多元线性结合逐步回归算法建立的模型结果较好,其中颜色中L*、a*、b*的预测集相关系数分别为0.947 1、0.850 4、0.856 3,挥发性盐基氮(TVB-N)含量预测集相关系数为0.802 7。最后利用不同时间段的12块肉样进行验证模型,其中每组颜色指标中L*、a*、b*的真实值与预测值的预测相关系数均大于0.83,预测集标准偏差均小于等于1.62,挥发性盐基氮含量的真实值与预测值的预测相关系数均为0.80左右,预测偏差及标准偏差均小于等于4.04。从2组的验证结果来看,利用该设备对生鲜肉品质参数进行检测是可行的,模型具有一定的稳定性,且该设备具有轻便、体积小、质量轻、价格低廉等特点,能够为未来生鲜肉品质的便携式无损检测仪器的进一步研发提供参考。

面包、面条、馒头质量与小麦面粉主要品质参数的相关分析

本文采用小麦面粉配方形成五个强度水平、三个弹性和延伸性水平的１５个混合样品，分析了面包、面条、馒头制作品质与面粉主要品质参数的关系．结果表明：面包与面条对面粉质量要求相似，面包要求ｗ值在３００左右的高强度面粉。面包与沉淀值的相关程度高于与和面时间和ｗ值的相关程度，延伸性比弹性对面包体积贡献大；面条要求ｗ值至少在２００以上，否则质量很差；面条与ｗ值、和面时间等反映面团流变学特性参数相关程度高于与沉淀值的相关程度，延伸性好的面粉更有利于加工优质面条；馒头要求中等强度、适度弹性和适度延伸性（平衡型）面粉，强度太高或太低皆不利于加工高质量馒头．

基于高光谱图像和3D-CNN的苹果多品质参数无损检测

[目的]为解决水果品质无损检测中成本、效率、精度问题,提出了一种基于高光谱图像和三维卷积神经网络(3D-CNN)的苹果高光谱多品质参数同时检测方法。[方法]使用高光谱成像系统获取400~1000 nm波段的苹果样本的高光谱反射图像并使用S-G平滑法对原始图像进行去噪处理,在此基础上,对采集到的高光谱图像通过多感兴趣位置的选取以及间隔波段抽取重组的方法进行样本扩充,再利用三维卷积神经网络建立样本扩充后的苹果高光谱图像与苹果糖度、硬度、含水量的多任务学习模型,通过该模型实现对苹果的糖度、硬度、含水量等品质参数的无损检测。[结果]采集245个苹果的高光谱图像及其对应的品质参数信息,通过样本扩充的方法将原始数据集扩充至9800个样本后进行建模和验证。结果表明:本算法建立的苹果糖度、硬度、水分的分类模型,在糖度类间隔为1°Brix、硬度类间隔为0.5 kg·cm-2、含水量类间隔为10%的情况下,糖度、硬度、水分的预测准确率分别为93.97%、92.29%和93.36%,回归模型糖度、硬度和水分的相关系数最高分别达到0.827、0.775和0.862,比最优的传统算法分别提高15.0%、17.0%和17.2%。[结论]本算法能够较准确实现苹果高光谱多品质参数同时检测,且相对传统方法预测精度有较大提升。

包装鲜鱼肉贮存期间品质参数关系研究

以新鲜宰杀的草鱼为原料,采用高阻隔性材料对其进行普通包装,于20℃条件下贮藏,研究鲜鱼肉贮藏过程中,各品质参数之间关系。结果表明电导率增加量与挥发性盐基氮(TVB-N)增加量呈正直线性关系;同时随包装鱼肉中菌落总数的增加,鱼肉中的TVB-N增加量和包装顶空CO2的含量迅速增加,O2含量迅速减小;而随着硫代巴比妥酸值(TBA)值增大,顶空O2含量逐渐变小,鲜鱼肉中脂肪酸中的双键减少;pH随贮藏时间的延长呈现先下降后上升的趋势,而总酸度则相反,pH与总酸度基本上呈负相关性。

硼中子俘获治疗脑胶质瘤超热中子束的品质参数研究

目的研究硼中子俘获治疗肿瘤所需超热中子束的品质参数,得到无损治疗脑胶质瘤的较佳能量中子束。方法建立人体头颅等效模型内中子、γ的通量和剂量计算模型,分析西安脉冲堆超热中子源在人体头颅等效模型内所产生的剂量成分,采用蒙特卡罗程序(MCNP/4B)模拟计算单能理想中子束和脉冲堆超热中子束的优化深度、优化深度剂量率、优化比等品质参数。结果束孔直径为20cm、平均能量为11.5815keV的西安脉冲堆超热中子源的相对生物等效因子(RBE)优化深度为9.78cm、RBE优化比大于3.5。结论在不进行外科手术情况下,理论设计的西安脉冲堆超热中子源是治疗脑胶质瘤的较佳能量中子束。

基于多光谱漫反射的牛肉品质参数检测方法研究

为了满足生鲜肉品质参数无损检测领域,对轻便式、低成本设备的开发需求,提出一种基于多光谱漫反射技术的生鲜肉品质检测方法。首先根据漫反射近似理论,结合牛肉样品散射系数、吸收系数及折射率等参数,在无线细垂直光束的蒙特卡洛仿真的基础上,对具有一定发散角度LED光源进行了初始化的校正,分别从光源照射位置概率分布、不同角度的照射概率分布、仰角、方向角的概率分布、不同角度光线入射样品时反射引起能量损失及对光子权重的影响,得到在LED光源发散角情况下,不同源探距下的漫反射率与检测深度,确定了光源与检测器之间的最佳距离为15 mm,然后根据此距离,搭建了多光谱漫反射检测平台,检测平台由8组中心波长为470, 535, 575, 610, 650, 720, 780和960 nm的LED光源组成,与所要检测的生鲜牛肉品质参数相对应。同时利用LED光源的发散角,确定了光源到样品表面的垂直距离与每个光源的安装位置,保证光源照射到样品的区域是均匀的。样品的漫射光强经由信号采集与放大电路的处理后传至上位机,并在上位机完成建模与分析。最后为验证该检测系统的性能,以生鲜牛肉新鲜度参数中的颜色(L~*, a~*, b~*)与pH值为指标,利用60个样品进行了试验,分别得到8个光源下的原始光强值与校正后的反射率值,然后将牛肉样品按照3∶1比例分为校正集与预测集,针对原始光强值与反射率值,分别利用多元线性回归(multiple linear regression, MLR),偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与偏最小二乘支持向量机回归(partial least-squares support vector machine, LS-SVM)三种方法,建立各个参数在原始光强与反射率数据两种情况下的预测模型,并得到最佳模型结果。结果表明,利用反射率数据建模结果均好于光强数据结果,其中参数L~*, a~*, b~*的MLR建模结果优于PLSR与LS-SVR,其预测集相关系数分别为0.983 2, 0.907 2及0.935 9,预测集误差分别为1.00, 2.14及0.67。参数pH值的LS-SVR建模结果优于PLSR与MLR,其预测集相关系数为0.942 0,误差为0.19。最后利用未参与试验的20块牛肉样品对模型进行了验证,颜色L~*, a~*, b~*及pH参数的预测值与实测值的相关系数均大于0.85,结果证明,利用多光谱漫反射技术以及所搭建的多光谱漫反射检测系统对生鲜牛肉品质参数检测是可行的,该方法能够为设计便携式或微型化生鲜牛肉品质的无损检测仪器提供参考与依据。

近红外光谱分析与化学方法检测油菜种子品质参数的比较

用2种方法分别对12份不同的油菜种子样品进行了6个品质参数的分析比较。研究数据显示:NIR与化学方法的测定结果相比,芥酸、硫甙、含油量、蛋白质、油酸、水分测定值的差异均不显著(P0.05),相对误差分别为7.60%、2.15%、1.00%、4.17%、1.14%和3.16%;2种方法测定结果的相关系数分别是1.0000、0.9998、0.9939、0.9926、0.9995和0.9602。结果表明NIR可以应用于油菜种子品质参数的测定。

一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法

考虑到辨识算法收敛的可靠性及结果的精度 ,采用递推最小二乘估计、飞机运动模态连续 -离散模型相互转换及递推极大似然估计 ,实现飞行品质参数的实时辨识。这种方法的优点在于算法的吸收域是全平面的 ,初值不影响算法的收敛性 ,能很好地满足实时性要求 ,同时还保证了结果精度。利用该方法对某型飞机铁鸟台实测数据进行了处理 。

机制砂级配对品质参数的影响规律研究

针对目前级配评价指标不明确的现象,人工配制若干组机制砂,探索研究机制砂级配改变对自身堆积密度、细度模数等品质参数的影响,研究结果表明,随着机制砂级配变化而变化的相关品质参数中,机制砂细度模数与自然堆积密度的相关性较好,细度模数与紧密堆积密度的相关性不明显。

弹力纱弹性统计模型与品质参数

根据弹性纱线拉伸试验应力与应变曲线的特征,运用指数拟合的方法,建立弹性纱线的应力与应变关系指数的数学模型,模型的相关系数R表明所得的关系是可靠的。结合弹性纱线的物理结构,建立弹性纱线应力应变的统计物理模型,得到与数学模型相似的应力应变关系。在此基础上,定义描述弹性纱线品质的2个指标。实验表明,2个品质指标所评价弹性纱线品质与实际相符合,在实践中具有一定的应用价值。