方酸菁染料/二芳基碘鑑盐体系引发丙烯酸酯光交联反应

近年来随着高新技术的迅猛发展,激光技术和光化学也随之大量应用到先进材料中,为适应这种发展需要,开发感可见光和近红外光的光敏反应体系已成为十分迫切的研究课题［１,２］．方酸类染料是一类重要的功能性染料,广泛地应用于静电复印、太阳能电池和光记录材料［３］...     

浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。     

基于拉曼光谱技术的茶树叶片中类胡萝卜素含量的无损快速检测

叶片中类胡萝卜素是植被环境胁迫、光合能力和植被发育阶段的指示器。基于叶片的原位拉曼光谱响应特性对龙井43叶片的类胡萝卜素含量进行了研究,建立了两者之间的定量模型。本文共对315个龙井43叶片样本进行了拉曼光谱采集和分光光度检测。为排除检测过程中受噪声、基线漂移等因素的干扰,运用和比较了五种光谱数据预处理方法提取原始拉曼光谱中与茶叶中类胡萝卜素含量有关的有效信息。基于预处理后的数据建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,拉曼光谱与类胡萝卜素含量的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.817和0.786。为进一步研究类胡萝卜素的拉曼光谱响应机理,本文采用连续投影算法(SPA)优选了17个拉曼特征波数建立相应的特征波数模型,模型的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.808和0.777。根据已建立的模型,探究了茶树四个不同叶位的叶片类胡萝卜素含量的变化。发现茶树叶片随着叶龄的增加,类胡萝卜素浓度呈先增后减的趋势。以第2位叶的类胡萝卜素含量最高。进一步验证了模型的可行性以及探索了将该模型应用于茶树叶片树龄和叶位探测的可能性。采用拉曼光谱技术可以实现茶树叶片中类胡萝卜素含量的原位、无损、定量检测。     

基于PCA-GA-BP神经网络的茶园环境预测研究

为了提高茶园墒情站数据的可靠性,详细分析了BP算法,提出了先采用主成分分析法来降低环境因子间的相关性,然后将遗传算法、动量法、自适应学习率与BP神经网络相结合预测茶园环境数据的新方法,方法有效地避免了BP算法收敛慢、易陷入局部极小等问题的发生.选取贵州省清镇市红枫湖生态茶园的环境数据作为实验数据对PCA-GA-BP环境数据预测模型进行验证,实验结果显示:该模型的平均相对误差为2.32%,精度优于BP预测模型.集成了GA-BP模块的茶园墒情站目前已经投入使用,有效指导着茶树的种植和保护.     

基于高光谱技术的覆盖保鲜膜菠菜货架期预测研究

保鲜膜能提高果蔬保水性,隔绝外界细菌侵染,延长货架期。为了准确估测覆盖保鲜膜果蔬品质的优劣,对其货架期进行预测具有重要意义。应用高光谱技术结合化学计量学方法对同等贮藏条件下覆膜新鲜菠菜叶片的货架期进行了预测。先采集五个不同贮藏时间下75盘共300片菠菜样本在可见-近红外(Vis-NIR,380～1 030 nm)与近红外(NIR,874～1 734 nm)波段的高光谱数据,然后测定不同贮藏时间下菠菜叶片叶绿素含量。提取300片覆膜菠菜叶片的平均光谱(200个为建模集,100个为预测集)后,对建模集光谱进行主成分分析(principal component analysis,PCA),发现不同贮藏期内叶片光谱数据在前3个主成分空间有一定的聚类。根据建模集光谱信息与预先赋予的不同贮藏期虚拟等级分别建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型,得到预测集样本的贮藏期总的判别准确率分别为83%(Vis-NIR)和81%(NIR)。表明,高光谱技术结合化学计量学方法能够实现对新鲜菠菜货架期的分类和预测,为消费者正确评价覆盖保鲜膜的菠菜品质提供了理论指导,也为后期果蔬货架期检测仪器的开发提供了技术支持。     

植物BRDF研究及应用进展

植物叶片是植物光合作用的重要器官,直接体现了植物生长及营养状况。植物叶片反射、透射的内部理化信息模型间接反映了植物生长过程中物质、能量交换信息,是植物生长过程精细化管理的前提和基础。植物叶片空间光学特性对基于遥感的作物营养状况诊断、虚拟植物光线传输模拟、计算机图形学场景渲染等领域具有重大意义。双向反射分布函数(BRDF)主要研究物体表面反射光的空间分布特性和光谱特性,通过对作物叶片光学特性的获取和测定,准确、高效地表征作物生长参数,并进行定量分析,在植被遥感、农业等领域的研究与应用中有着极大的优势。为了更好地把BRDF技术应用于农业遥感、数字农业等领域中,将针对BRDF测量装置、模型发展和分类及其在植物遥感检测中的应用等环节展开叙述。最后结合综述内容,分析了BRDF技术在农业遥感领域的局限,并对其应用前景进行了展望。     

基于高光谱图像多光谱参数的草莓成熟度识别

为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980 nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数：i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。     

圆的概念是怎样形成的

一、问题的提出课堂教学中,数学概念往往是教师直接给出或从教科书上直接获得.随着探究教学的深入,局部探究的尝试,对概念的探究越来越引起教师的重视.数学概念是怎样形成的呢?请看下面课堂教学片段.     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。