高光谱技术诊断马铃薯叶片晚疫病的研究

鉴于晚疫病可对马铃薯造成毁灭性灾害,对受晚疫病胁迫的马铃薯叶片进行了高光谱图像特征研究。旨在探索马铃薯叶片的高光谱图象特征与晚疫病害程度的关联,以实现准确、快速、无损的晚疫病诊断。采用60片马铃薯叶片,对其中48片采用离体方式接种晚疫病菌,所剩12片作为对照,染病前后连续观测7天,得到染病和健康样本。健康和染病样本按照染病时间和染病程度不同采用374～1 018 nm波段范围的可成像高光谱仪分别采样,基于ENVI软件处理平台提取图像中感兴趣区的光谱信息,并采用移动平均平滑、导数处理、光谱变换、基线变换等预处理方法提高信噪比,建立了最小二乘支持向量机（LS-SVM）的识别模型。9个模型中,基于原始光谱(不预处理)和光谱变换预处理后的数据所建立的模型预测效果最好,识别率均达到了94.87%。表明基于高光谱成像技术可以实现晚疫病胁迫下马铃薯病害程度的有效区分。     

近红外高光谱成像技术用于转基因大豆快速无损鉴别研究

以近红外高光谱成像技术,结合化学计量学方法,研究了转基因大豆的快速、无损检测方法。实验以3种不同非转基因亲本(HC6, JACK, TL1)及其转基因大豆作为研究对象。采用高光谱成像系统采集874~1 734 nm波长范围的256个波段范围的高光谱图像,提取大豆的光谱信息,剔除明显噪声部分后,采用Moving Average(MA)平滑预处理的941~1 646 nm范围光谱数据进行分析。采用偏最小二乘判别分析算法(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA),对3种非转基因亲本大豆建立模型进行判别分析,其相应的建模集和预测集的判别正确率分别为97.50%和100%,100%和100%,96.25%和92.50%,结果表明,高光谱成像技术可用于非转基因大豆的识别。对非转基因亲本及其转基因大豆进行判别分析,基于全谱,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为99.17%和99.17%,87.19%和81.25%,99.17%和98.33%;以x-loading weights提取非转基因亲本及其转基因大豆判别分析的特征波长并建立PLS-DA模型,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为72.50%和80%,80.63%和79.38%,85%和85%,该结果表明非转基因亲本与转基因品种的判别分析是可行的,特征波长的选择也可用于非转基因亲本与转基因品种的判别分析。研究表明采用近红外高光谱成像技术对非转基因大豆、非转基因亲本及其转基因大豆进行鉴别是可行的,为转基因大豆的快速无损准确鉴别提供了一种新方法。     

基于拉曼光谱技术的枇杷果实β-胡萝卜素含量无损测定研究

β-胡萝卜素作为一种重要的营养元素,其在果蔬活体内的测定方法通常必须对样品进行破坏,并且耗时、费力。采用拉曼光谱技术预测活体枇杷果实内β-胡萝卜素含量,以高效液相色谱法(HPLC)检测值作为参考值,采用高斯平滑对光谱数据进行预处理,同时使用多项式拟合(PF)的方法对光谱数据进行背景荧光扣除,以标准β-胡萝卜素的拉曼图谱为基础,选取了三个特征频移,以特征频移和截取的光谱建立了MLR模型、PLSR模型以及LS-SVM模型,取得了比较好的预测精度。其中LS-SVM模型的预测精度最高,其预测相关系数R2_p达到了0.91,表明通过拉曼光谱对活体枇杷内β-胡萝卜素的含量检测是实际可行的。     

一种低分子量带有羧基的聚丙烯酸酯丙烯酸树脂的制备和性质

制备了一种紫外光固化预聚物——带有羧基的低分子量聚丙烯酸酯丙烯酸树脂(Polyacrylate acrylic resin, PAAR).其主链由丙烯酸烷基酯和丙烯酸进行共聚而得,当采用丙烯酸甲酯、丙烯酸乙酯和丙烯酸(摩尔比1:1:1)作为共聚单体,引发剂AIBN为1.5%,链转移剂十二硫醇为2.5%时,聚合得到的聚丙烯酸酯(Polyacrylate, PA)分子量在1100-1400之间,多分散性小于2,反应速率快,转化率高;由这种PA和甲基丙烯酸缩水甘油酯(GMA)进行酯化反应,制备得到最终产物聚丙烯酸酯丙烯酸树脂,酯化率可以达到80%以上,其光固化膜具有较好的涂膜硬度和柔韧性,光泽度饱满.     

Nondestructive and complete Bell-state analysis for atomic qubit systems

This paper realizes a nondestructive and complete Bell-state analysis for atomic qubit systems by a designed nondestructive and complete Bell-state analyser. In the scheme, Bell states are completely discriminated by two bits of classical informations which comes from the locality single atom detection on two auxiliary atoms, during which the Bell states are not affected. The needed devices are well within the bounds of current technology, and then the scheme is experimentally feasible.     

一种用于可见-近红外光谱特征波长选择的新方法

提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见一近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM).该方法用LS-SVM作为识别器,用识别率作为SA的目标函数,提取合适的特征波长数以及对应的特征波长.3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA_LS-SVM,主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理,提取特征波长或主成分,然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测.结果发现,SA-LS-SVM只需从751个数据光谱中提取4个特征波长,就可以使三种品牌润滑油的识别率达到了100%,而其他所有的方法发现预测率都达不到100%,由此验证了SA_LS-SVM的优越性.实验结果表明,SA-LS-SVM不仅能有效地减少建模的变量数,而且可以提高预测精度.     

干涉仪环境振动的外差检测与自适应控制

测试环境的微振动干扰会引起干涉图的抖动,影响移相干涉仪的测量准确．设计了一种内嵌于移相干涉仪的外差测振光路,对干涉仪所受环境微振动进行实时检测;采用单片RF/IF集成芯片对两路40 MHz的模拟外差信号直接进行比相,简化了通常使用的数字测相方法．在测得环境振动信息后,运用DSP技术和自适应信号处理的方法,实现了基于PZT移相器的自适应振动控制,实验结果表明干涉仪对幅频积不大于100 waves·Hz的环境振动的抑制能力达－39 dB.     

激波诱导环形SF6气柱演化的机理

基于可压缩多组分Navier-Stokes控制方程,结合5阶加权本质无振荡格式以及网格自适应加密技术和level-set方法,数值模拟了平面激波(Ma=1.23)与环形SF₆气柱(内外半径分别为8和17.5 mm)界面的相互作用过程。相比于之前的实验结果,数值模拟结果揭示了入射激波在界面内4次透射过程中的复杂波系结构,观察到透射激波在内部界面传播时形成自由前导折射结构并向自由前导冯诺依曼折射结构转换的波系演变过程;另外,界面内的复杂激波结构诱导内部下游界面上的涡量发生了3次反向;在界面演化后期,内部界面形成的“射流”结构与下游界面相互作用,诱导界面形成一对主涡、一对次级涡以及一个反向“射流”结构。定量分析了环形界面长度、宽度、位移、环量以及混合率的变化情况,结果表明,内部气柱的存在减弱了前期小涡结构合并形成大涡结构过程中对界面高度与长度的影响,同时提高了重质气体与环境气体的混合率。     

基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究

为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩, 并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型。该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络。4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测。预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%。说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

辐照处理对油菜籽光谱特性影响的研究

针对油菜籽经过核辐照处理后其光谱反射特性会发生改变的特点,提出了应用可见／近红外光谱技术进行油菜籽的快速无损鉴别。利用偏最小二乘法和BP神经网络建立鉴别模型,并比较了不同光谱预处理方法、主成分数据变换方式及隐含层节点数对模型预测结果的影响。实验采用五种剂量辐照(50, 100, 150, 200Gy和不经核辐照处理)的油菜籽共135个样本进行建模,49个进行预测。结果显示,最优模型是原始光谱数据先经过中值滤波平滑法、附加散射校正及一阶求导法预处理。经PLS方法提取6个主成分经自然对数变换后,选取神经网络隐含层结点数为4个或9个。最优模型对是否经过核辐照处理的样本识别率达100%,对核辐照剂量预测精度为85.71%, 说明提出的方法可以用于评估核辐照处理对油菜籽光谱特性产生的明显影响。