基于光谱技术的航天育种番茄品种鉴别方法的研究

为了实现航天育种番茄不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立了番茄品种鉴别模型.该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.通过对太空育种突变株M1和M2及其亲本番茄品种的共105个番茄叶片样本建立训练模型,并用每个品种15个样本,共45个番茄叶片的样本进行预测.结果表明,用该方法对航天育种番茄不同品种的鉴别正确率达到97.8%.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为航天育种番茄不同品种的快速鉴别提供了一种新方法.     

带梯子的曲折线上的最短树问题

Abstract. In this paper,Steiner minimal trees for point sets with special structure are studied.These sets consist of zigzag lines and equidistant points lying on them.     

单子叶植物叶片双向反射分布的测量与分析

作物的生物含量与作物的光学特性有直接的关系,而植物叶片的双向反射分布函数(BRDF)又直接影响植物的光学特性。植物叶片的BRDF体现了叶片在各个方向不同的能量反射能力,直接影响植物叶片的光谱检测结果,也是植被冠层宏观光学特征的影响因素之一。对植物叶片的BRDF光学特性及表现出的规律性展开研究和讨论,能够有效提高植物无损检测光谱模型的稳定性和可靠性,提升利用作物光谱模型反演理化特性的准确性和可靠性。首先介绍了植物叶片的BRDF快速获取方法及自主研发的方向性光谱检测仪器,该仪器能够在入射光的方位角和天顶角、接收探头的方位角和天顶角这四个维度进行调整,实现多入射角和反射角的反射光谱数据采集。单子叶植物的叶脉呈纵向分布,因而体现出较为显著的各向异性,玉米和小麦是两种较为典型的单子叶农作物。通过自主研发仪器获取不同波段范围下的玉米和小麦的反射光谱信息,并分析总结其反射分布规律。采用文中所介绍的BRDF计算方法对光谱数据以及白板校正数据进行计算,再结合MATLAB程序对光谱反射数据的图像映射,对反射结果与叶绿素含量和叶片含水量这两个叶片典型理化参数的相关性进行分析,最后探讨了采用ANIX系数对叶片的各向异性进行量化分析的方法。选取小麦在可见光波段以及玉米在近红外波段的数据,结果表明,小麦和玉米在各波段下的fr分布均关于入射天顶角两侧微小空间对称,在相同波段下,不同入射天顶角下的fr值大小基本一致;在相同入射天顶角下,小麦在800 nm波段下的fr值最大,680 nm波段下的fr值最小,这是由于680 nm波长附近是叶绿素强吸收的特征波段,而800 nm附近是叶绿素反射的特征波段,且在相同波段下,叶绿素浓度的升高会导致fr值的增大;在水的强吸收特征波段1 450 nm下,玉米的fr值随着含水量的升高而增长。分析表明,作物的BRDF特性能够有效反映叶片主要生物含量的变化,同时计算所得到的各向异性指数也体现出一致的变化规律,为建立稳定且可靠的作物光谱定量分析模型提供了理论和实践基础。     

爆炸式电磁感应脉冲发生器

为了探索脉冲发生器新的技术方法,在传统脉冲发生器的基础上,提出了一种依靠爆炸驱动的电磁感应脉冲发生器。介绍了发生器的工作过程,对发生器中炸药的爆炸和冲击过程进行了计算和数值模拟,建立了带有初始电压和初始静磁场的发生器的工作电路模型,得出了感应电压的计算方法。设计了一种通过永磁体提供初始静磁场的脉冲发生器,并分别对装有两种不同炸药的发生器进行了实验。实验表明:爆速较高的炸药驱动发生器可产生峰值更高的电压脉冲。实验结果偏低于计算结果,原因是理论计算中简化了磁芯磁场和冲击波速度。     

发酵冬虫夏草菌粉水分腺苷的近红外光谱定量分析及波段选择

研究发现基于800～2 500 nm波段的近红外光谱可对发酵冬虫夏草菌粉中水分和腺苷进行良好的定量分析。选取了4 277.63～4 316.20 cm-1,4 887.06～4 941.07 cm-1,5 056.78～5 172.50 cm-1和5 218.78～5 303.64 cm-1四个特征波段;4 902.49～4 817.64 cm-1和4 740.49～4 107.91 cm-1两个特征波段,分别对水分和腺苷建立了偏最小二乘法(partial least-square,PLS)回归模型。采用全波段建模水分和腺苷的预测相关系数r分别为0.868 3和0.788 2,预测均方根误差RMSEP分别为0.001 999和0.000 134, 剩余预测偏差RPD分别为1.974 4和1.640 7。而采用特征波段建模,其对水分和腺苷的预测相关系数r分别为0.869 1和0.829 0,预测均方根误差分别为0.001 934和0.001 250,剩余预测偏差分别为2.040 7和1.847 6。结果表明,采用对这两项指标特征波长建模后,不仅预测效果有不同程度的提高,还提高了建模速度,为检测仪器的开发提供了依据。     

应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别

为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证。将品种鉴别的偏差标准定为±0.1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97.78％,获得了满意的结果。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

基于支持向量机算法的红外光谱技术在奶粉蛋白质含量快速检测中的应用

蛋白质是奶粉中重要的营养成分,实现对奶粉中蛋白质含量的快速、无损检测十分重要。文章采用近红外及中红外光谱技术检测了不同品种奶粉的蛋白质含量。采用最小二乘支持向量机对光谱透射率值和蛋白质值建模。模型在全波段对样本蛋白质含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2_p)达到0.9517,预测误差均方根(RMSEP)为0.520 201。预测结果要优于传统的偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,说明红外光谱技术能够实现奶粉蛋白质含量的无损检测,且检测过程比传统化学检测方法简单,操作性强。文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模。模型预测结果显示中红外光谱区域的建模效果要优于近红外光谱区域。该研究为今后奶粉蛋白质含量快速无损检测提供了新的方法。     

工件可预处理的单台机排序问题

考虑一个工件可预处理的单机排序问题．要求在所有工件能够按时完工的前提下,使得预处理工件的费用最小,证明了对于一般情况,该问题是NP-难的,并给出了动态规划算法．进一步,得到当每个工件的预处理费用都相同时该问题是多项式可解的,并给出了强多项式时间算法．     

基于近红外高光谱技术和特征波谱分析方法的竹类判别研究

竹叶含有丰富的功能性成分,具有良好的抗氧化、调节血脂、抗癌、保护心脑血管等功效,在食品和药品等领域具有较高的应用价值,但不同品种的竹叶其功能性成分差异较大。传统对于竹类品种的鉴别主要是通过观察竹叶大小、纹理、竹枝分枝和竹竿高度等,效率低且错误率较高,因此,快速准确的区分不同品种的竹叶,是竹类资源开发和加工过程中的重要任务之一。采用近红外高光谱(900～1 700 nm)技术对我国不同产地的12种竹叶进行鉴别分析。用主成分分析(PCA)对竹叶进行聚类分析,应用主成分因子中X-loading(XL)和random frog(RF)算法进行特征波段的提取,分别得到6条(931,945,1 217,1 318,1 473和1 653 nm)和12条(1 052,1 140,1 163,1 177,1 180,1 193,1 230,1 241,1 477,1 483,1 629和1 649 nm)特征波段,并基于全波段(238条波长)及采用以上算法所得的特征波段建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)判别分析模型,其识别率分别为99.17%(全波段),95.83%(XL算法),95.83%(RF算法)。最后,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC curve)对LS-SVM模型的判别效果进行验证,结果表明,曲线下面积(AUC)均在0.98以上,说明近红外高光谱结合LS-SVM可以很好地实现竹类的鉴别分析,这为竹叶的食用和药用价值的开发利用提供理论参考。     

应用激光诱导击穿光谱对土壤中多元素同时定量分析

土壤元素的丰缺是对土壤养分检测、农业按需种植和科学施肥的依据,是精准农业农情信息感知技术检测的关键点,更为农业生态、高效和优质生产提供理论指导。该研究运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合定标曲线法和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤中的Al,Fe,Mg,Ca,Na和K多种元素同时进行定量分析。利用LIBS检测仪获取了五种标准土壤样品(国家编号： GBW07446,GBW07447,GBW07454,GBW07455和GBW07456)的LIBS数据之后,将每种土壤的多条谱线平均处理来消除试验误差。通过分析所获取的土壤LIBS谱线信息,选取了Al,Fe,Mg,Ca,Na和K元素的特征分析谱线和分析光谱区间,并利用谱线的峰值信息和分析光谱区间内的单个或多个谱峰的积分信息(峰面积)与对应元素浓度拟合并建立定标曲线。结果表明,基于谱峰的峰面积建立的定标曲线的线性关系优于利用峰值信息建立的定标曲线(Fe除外)。同时,针对所选的分析光谱区间和元素的浓度信息,运用PLSR建立定量分析模型,其结果明显要优于定标曲线的分析精度,这也表明LIBS技术结合化学计量学分析在未来光谱化学分析领域有很大应用前景。研究的结果不仅为现代农业的土壤养分空间分布检测和农田精准施肥技术的应用起指导作用,还为田间使用的便携式LIBS土壤检测仪的开发奠定了理论基础。