基于稀疏主成分分析特征选择算法的山楂叶产地判别模型研究

为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择（SPCAFS）与支持向量机（SVM）建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择,并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影（SPA）,正则化自表示（RSR）和稀疏子空间聚类（SSC）3种特征选择算法进行对比,以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准,评估所提模型的预测性能。结果显示,SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1 500减少到21,预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时,相比于SPA、RSR、SSC算法,准确率分别提升了6%、3%、3%,精确度分别提升了13%、10%、5%,模型的预测能力得到显著提升,基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。     

虹膜识别在基于物联网的肉类食品溯源中的研究

依托物联网平台,构建"从源头到餐桌"的信息溯源体系是肉类食品安全当前亟待解决的重要问题.大型动物个体识别在肉类食品溯源系统中起着非常关键的作用.鉴于传统动物识别方法对于个体溯源准确度不高,将大型动物的虹膜特征提取与编码作为个体鉴别的关键技术引入溯源体系中.将虹膜编码信息与饲养、屠宰加工、配送和分割销售信息结合起来并转化成电子编码储存于RFID标签,以实现大型动物的活体与分割肉块的信息衔接.方法能有效地解决传统动物识别系统中的欺骗及设备功能异常现象等问题,达到肉类食品信息查询和出现安全问题后个体溯源的目的.     

元素含量分析应用于樱桃产地溯源

利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)对来自美国、加拿大和中国3个地区的92份樱桃中51种元素含量进行测定,并结合化学计量学中主成分分析(PCA)和偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA),建立了基于元素含量的判别模型对3个地区樱桃进行区分。结果表明,PCA和PLS-DA多元统计模型均可区分中国和美国、加拿大和中国来源的樱桃样品,中国樱桃与美国、加拿大两国樱桃样品具有显著聚集特征,但美国与加拿大两国樱桃样品聚集交叉在一起。樱桃样品的PLS-DA产地溯源鉴定模型显示,Pr、Nd、Ce、Y、Co、Mo、Mn、Dy、Gd、Ni、Ho、Sm、Sr、Er、Ga、U、Na、Yb、Be和Zn 20种元素为主要显著元素变量,根据这20种元素含量分布情况即可构建樱桃的产地溯源鉴定模型。PLS-DA产地溯源鉴定模型对3个产地来源樱桃样品识别率分别是美国50%、加拿大83.3%和中国83.3%。     

基于近红外光谱分析技术的栽培香菇产地快速鉴别

建立了一种基于近红外光谱分析技术的香菇产地鉴别方法。利用近红外光谱仪扫描不同主产地的香菇干样,获得样品的近红外漫反射光谱。利用偏最小二乘判别分析(PLSDA)分别建立了吉林、湖北、福建3个省份栽培香菇的产地判别模型,同时使用光谱预处理和波长筛选技术对判别模型进行优化,最后使用预测样品对模型进行验证。结果表明,使用原始光谱建立的模型能够初步实现对产地的判别,使用光谱预处理技术扣除光谱中的背景信息,同时利用波长筛选技术选择特定波长对模型进行优化后,可进一步提高预测正确率。该方法为香菇产地真实性溯源提供了一种新方法,对香菇产业发展具有重要的实际意义。     

标准物质的定值

介绍标准物质定值的要求和过程.     

FTIR结合化学计量学对三七产地鉴别及皂苷含量预测研究

不同产地对中药次生代谢产物有显著影响,产地鉴别有助于中药的科学合理利用;其次,有效成分含量检测是评价中药质量的主要手段。通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别三七产地及测定三七中四种主要皂苷的方法,为三七的科学、合理、规范使用以及对三七质量进行快速评价提供依据。采集5个区域12个产地117个三七样本的红外光谱。产地鉴别预处理数据采用离散小波变换除去噪音造成的部分高频信号,偏最小二乘判别对产地判别贡献率大于1的数据进行筛选,kennard-stone算法将117个个体分为70%训练集与30%预测集。训练集数据用于建立支持向量机判别模型,交叉验证法用于筛选支持向量机最优参数,预测集数据对支持向量机判别模型结果进行验证。皂苷含量预测预处理数据采用标准正态变量变换、离散小波变换处理;处理的红外数据设为X变量,三七样品中通过高效液相色谱法测得的四种皂苷总量设为Y变量,采用正交信号校正去除红外光谱中与四种皂苷总量无关的干扰数据。个体数据分为80%训练集与20%预测集,训练集建立偏最小二乘回归模型,预测集数据对偏最小二乘回归模型的预测结果进行验证。结果显示： (1)交叉验证法得到支持向量机判别模型的最优参数为c=2.828 43,g=0.062 5,训练集的产地判别最优正确率为91.463 4%;(2)支持向量机判别模型参数设置为最优参数,代入预测集数据,预测集的产地判别正确率为94.285 7%,判别正确率较高;(3)训练集建立偏最小二乘回归模型的相关系数R2=0.941 8,校正均方差RMSEE=4.530 7;(4)代入预测集数据,预测集的相关系数R2=0.962 3,外部检验均方差RMSEP=3.855 9,皂苷预测值与高效液相检测值接近,预测效果良好。傅里叶变换红外光谱结合支持向量机能对三七进行产地鉴别,正交信号校正结合偏最小二乘回归能对三七中四种主要皂苷总量进行准确预测,为三七质量控制提供一种快速简便、无损、高灵敏度的检测方法。     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

分散固相萃取-气相色谱-质谱法测定农产品及产地土壤中均三氮苯类除草剂残留量

以冰乙酸正己烷饱和乙腈溶液作萃取剂,以乙二胺-N-丙基硅烷（PSA）、C₁₈、石墨化炭黑（Carb）为吸附剂对农产品及产地土壤中13种均三氮苯类除草剂进行分散固相萃取。提取液供气相色谱-质谱仪测定。在选择离子监测模式下,13种均三氮苯类除草剂的线性范围均为0.05～5 mg·L^-1。西玛津和氰草津的测定下限（10S/N）为0.01 mg·kg^-1,其余11种除草剂的测定下限为0.005 mg·kg^-1。在0.01,0.1 mg·kg^-1两个添加水平下进行回收试验,13种均三氮苯类除草剂的回收率在75.0%～111.8%之间,测定值的相对标准偏差（n=6）在3.2%～9.2%之间。     

在线酸度仪校准装置的研制

为了提高在线酸度监测仪表的计量精度,使计量校准实现动态测量,研究了在线式酸度监测仪的校准方法,并根据校准方法研制了一种在线动态计量检定校准装置,该装置利用国家一级标准物质进行量值传递。整套装置模拟了在线酸度仪的工作状态,工作流速30－250mL／min,校准结果的不确定度为0．01pH,满足校准的要求。     

食品安全速测设备光谱标定仪的研制

对没有光谱测量功能的分光光度计类测量设备的光谱分析问题进行系统研究,研制成可自校准并有效溯源的食品安全速测设备光谱标定仪,解决了设备光源标定问题,为食品安全速测设备的准确测量提供可靠技术保证。