基于组合模拟波段的油菜菌核病早期诊断方法研究

应用组合模拟波段建立的线性和非线性判别模型实现了油菜菌核病的早期诊断。采集油菜健康叶片80个,菌核病染病叶片100个,采用预处理算法与连续投影算法(SPA)相结合提取组合模拟波段,分别建立偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。通过比较,最优PLS判别的预处理分别为直接正交信号校正(DOSC)、De-trending和原始反射光谱(Raw),准确率分别为100%,95.7%和95.7%。应用组合模拟波段的最优线性模型为SPA-MLR(DOSC)和SPA-PLS(DOSC)模型,准确率均为100%,基于DOSC、De-trending和Raw组合模拟波段的SPA-LS-SVM模型的判别准确率均为100%。结果表明,基于组合模拟波段进行油菜菌核病早期诊断是可行的,为油菜菌核病的早期诊断及病害监测仪器的开发提供了方法和依据。     

利用参量驱动法实现Bragg声光双稳系统的混沌同步

对混沌同步方法进行了研究,利用参量驱动法实现了两个混沌系统的同步.以Bragg声光双稳系统为例进行仿真模拟,验证了这种方法的有效性.仿真模拟结果表明：当外加驱动信号作用于两系统的某个被驱动参量,两个初始条件不同的Bragg声光双稳系统误差变量很快平稳地趋于零,说明该同步方法是快速有效的.     

基于多光谱成像技术的水稻叶瘟检测分级方法研究

实时、可靠的植物病害检测是进行科学的植物喷药作业的基础,也是精确农作的关键技术之一.目前水稻稻瘟病害检测鉴定方法存在着专业知识要求高、花费大、效率低等缺点.文章提出了利用包含绿、红、近红外三波段通道的多光谱成像技术对水稻叶瘟病进行检测.研究日的是建立能够快速、准确分析稻叶瘟病情的检测模型,实时过滤掉背景噪声、自然枯叶等干扰因素,实现对水稻生长状况进行及时、有效、非破坏性榆测.研究表明,利用多光谱成像技术提取水稻叶面及冠层图像信息,可以快速有效地检测稻叶瘟病情.通过实验建立的稻叶瘟病情检测分级模型,对于营养生长期的水稻苗瘟的识别准确率为98%,叶瘟的识别准确率为90%,为实施科学的稻叶瘟防治提供了决策支持.     

基于可见-近红外光谱技术的水稻穗颈瘟染病程度分级方法研究

采用ViS-NIR技术对水稻穗颈瘟染病程度分级方法进行了研究.分别基于原始光谱,变量标准化(SNV)预处理后和多元散射校正(MSC)预处理后的光谱,应用无信息变量消除法(UVE)结合连续投影算法(SPA)对Vis-NIR光谱区进行有效波长的选择.选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型.结果表明SNV-UVE-SPA建市的LS-SVM模型预测效果最好.通过SNV-UVE-SPA从全波段600个波长中选择了6个最能够反应光谱信息的波长(459,546,569,590,775和981 nm).SNV-UVE-SPA-LS-SVM组合模型对预测集样本预测得到的确定系数(R_p~2),预测集的预测标准差(RMSEP)和剩余预测偏筹(RPD)分别达到了 0.979,0.507和6.580.结果表明,采用Vis-NIR光谱技术对水稻穗颈瘟染病程度进行分级是可行的.通过UVE-SPA得到的有效波长能够很好地代替全波长.     

基于波长选择方法Modeling Power的黑木耳产地判别研究

应用近红外光谱技术结合波长选择方法(modeling power,MP)实现了黑木耳产地的快速准确判别。共收集4个产地240个黑木耳样本,通过光谱扫描,建立了最优的偏最小二乘(PLS)判别模型。同时应用MP选择对黑木耳产地判别的有效波长,作为输入变量,建立最小二乘-支持向量机(MP-LS-SVM)模型。比较了3种MP选择波长的阈值方法,分别为MP值大于0.95,0.90和(0.90+Peak),并建立了相应的MP-LS-SVM模型。以预测集样本的准确判别率作为模型评价标准,分别设定预测的残差绝对值标准0.1,0.2和0.5。预测结果表明,MP-LS-SVM(0.90+Peak)模型在残差标准为0.1,0.2和0.5时的判别效果均为最优,正确判别率分别为98.3%,100%和100%。说明ModelingPower是一种非常有效的波长选择方法,应用近红外光谱技术结合MP-LS-SVM进行黑木耳产地判别是可行的,并获得了满意的判别精度。     

旋转激光扫描共焦荧光检测式毛细管阵列电泳

研制了一种新型毛细管阵列电泳仪——旋转激光扫描共焦荧光检测式毛细管阵列电泳。采用圆形毛细管阵列,激光扫描共聚焦荧光检测方式,利用了高速直流电机旋转反射镜来进行激光扫描,并且加快了采样速率;采用旋转编码器获得毛细管的绝对位置并对数据采集系统触发来采集信号,并利用研制的8通道毛细管阵列电泳对酪氨酸、赖氨酸、谷氨酸及天冬氨酸的混合物进行了分离分析,获得了良好的分离效果。     

16通道毛细管阵列电泳对手性氨基酸分离条件的快速筛选

利用自行研制的16通道旋转激光扫描共焦荧光检测式毛细管阵列电泳仪,我们采用了不同浓度的十二烷基硫酸钠、β-环糊精、γ-环糊精对荧光素标记丙氨酸、甲硫氨酸、色氨酸和谷氨酸4种手性氨基酸进行了手性拆分条件研究,快速地获得了这4种手性氨基酸对映体最佳的拆分条件:分离缓冲液为10 mmol/L硼酸缓冲液(pH=10),5 mmol/Lγ-环糊精为添加剂时,4种手性氨基酸全部达到了基线分离。