基于中红外光谱技术鉴别转基因大豆的方法研究

转基因技术对于实现粮食增产,保护生物多样性,减少化学农药使用量等方面有着重大意义,但也可能存在一定的安全隐患。因此,转基因作物检测鉴别技术的研究愈发受到重视。本文采用中红外光谱分析技术,研究对不同品种的转基因大豆及其亲本进行鉴别的可行性。实验采集了三种不同的非转基因大豆亲本(HC6, JACK和W82)及其转基因大豆品种在3 818～734 cm-1范围内的光谱信息。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)进行判别分析,三种大豆的建模集的判别正确率分别为96.67%, 96.67%和83.33%,预测集的判别正确率分别为83.33%, 85%和85%。研究中采用X-loading weights、变量投影重要性(variable importance in the projection,VIP)和二阶导数(second derivative,2-Der)三种特征波数选择方法对光谱数据进行处理,并根据得到的特征波数分别建立PLS-DA模型进行判别分析,三种大豆的建模集和预测集的判别正确率均超过76.67%和75%。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和独立组分分析(independent component analysis,ICA)两种特征信息提取方法对光谱数据进行处理,分别建立PCA-PLS-DA和ICA-PLS-DA模型进行判别分析,三种大豆的建模集和预测集的判别正确率均超过80%和75%。研究表明中红外光谱分析技术可以较为准确地鉴别非转基因亲本与转基因品种,为转基因大豆的无损鉴别提供新的思路。同时结合特征波数选择方法与特征信息提取方法可以有效地降低模型复杂度,减少程序运算量。     

近红外光谱技术用于豆浆粉品牌与假冒豆浆粉的鉴别

采用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法研究对不同品牌的豆浆粉以及假冒的豆浆粉鉴别的可行性。采集不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉在12 500～4 000 cm-1范围内光谱,并进行不同的预处理。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)对不同预处理的光谱进行建模比较,去趋势算法(De-trending)预处理光谱与多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)结合De-trending(MSC+De-trending)预处理光谱的PLS-DA模型预测集判别正确率最高, 均为100%。采用x-loading weights方法分别基于De-trending和MSC-De-trending预处理光谱选择了6个和7个特征波数,并以特征波数分别建立了线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)和误差反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)的判别分析模型。结果表明,以所选出的不同的特征波数建立的BPNN判别分析模型取得了最佳的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。采用近红外光谱分析技术可以准确的判别豆浆粉品牌以及假冒豆浆粉产品。     

具有CO-恰当断面富足半群的一种构造方法

本文首先研究了具有可消模断面的拟恰当半群的结构,然后给出了用可消模断面的拟恰当半群构造具有CO-恰当断面富足半群的方法.     

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.     

应用高光谱成像技术鉴别绿茶品牌研究

应用高光谱成像技术,基于光谱主成分信息和图像信息的融合实现名优绿茶不同品牌的鉴别。首先采集6个品牌名优绿茶在380～1 023 nm波长范围的512幅光谱图像,然后提取并分析绿茶样本的可见近红外光谱响应特性,结合主成分分析法找到了最能体现这6类样本差异的2个特征波段(545和611 nm),并从这2个特征波段图像中分别提取12个灰度共生矩阵纹理特征参量包括中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关,最后融合这12个纹理特征和三个主成分特征变量得到名优绿茶品牌识别的特征信息,利用LS-SVM建立区分模型,预测集识别率达到了100%,同时采用ROC曲线的评估方法来评估分类模型。结果表明综合应用灰度共生矩阵变量和光谱主成分变量作为LS-SVM模型输入可实现对绿茶品牌的鉴别。     

基于高光谱的番茄叶片过氧化物酶活力测定

用高光谱图像技术结合化学计量学方法,实现了番茄叶片中过氧化物酶(POD)活性的快速检测。利用高光谱图像的光谱特征建立预测模型步骤为：采集高光谱图像数据、获取光谱曲线、光谱数据预处理、提取特征波段、建立POD酶活性预测模型。与预处理方法(SG,SNV,MSC,1-Der和2-Der)相比,DOSC预处理对POD酶活性预测效果最好。研究表明：以443,464,413,410,401,402,426和926 nm这八个特征波段的光谱数据建立的DOSC-SPA-PLS模型对POD酶活性预测结果为R_p=0.935 3,RMSEP=37.80 U·g-1。这说明高光谱图像技术测定番茄叶片POD活性具有可行性,且预测结果令人满意,这为抗氧化酶活性和番茄植株生长状况的动态检测提供了新的方法。     

基于可见-近红外光谱的制动液品牌鉴别方法研究

提出了一种基于可见-近红外光谱分析技术快速鉴别汽车制动液品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对五种不同品牌的制动液进行光谱分析,各获取60个样本数据。采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再对光谱数据进行主成分分析,建立第一主成分和第二主成分的二维散点图,表明不同品牌制动液具有较好的聚类特性。将前6个主成分作为输入量,制动液品牌作为输出量,建立了基于逐步判别分析法的鉴别模型。随机抽取225个样本用于建模,余下的75个样本用于模型验证。试验结果表明验证准确率达到94.67%,说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为制动液品牌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。     

近红外高光谱成像的微破损棉种可视化识别

优质棉种是全面推广棉花精量播种技术的基础。采用近红外高光谱成像技术实现微破损棉种可视化识别,为棉种精选设备的研制奠定理论基础。以未破损和微破损两类棉种各540粒作为样本(其中405粒作为建模集,135粒棉种作为预测集),分批采集874~1 734 nm范围的样本高光谱图像,提取光谱数据并去除首尾两端明显噪声保留955~1 659 nm范围内光谱为棉种样本的光谱。首先使用Kennard-Stone(KS)算法进行样本划分,并通过平滑算法Savitsky-Golay(SG)对光谱进行预处理。采用二阶导数光谱(2nd spectra)方法、连续投影算法(SPA)和主成分载荷(PCA-loading)方法分别选取10,14和11个特征波长。基于全部光谱数据和特征波长建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型、K最邻近(KNN)模型和支持向量机(SVM)模型,SPA-PLS-DA模型取得了较好的结果,建模集和预测集的鉴别率分别为91.50％和90.33％。基于SPA-PLS-DA模型分别对未破损样本和微破损样本及其混合样本图像进行识别,取得了较好的识别结果,微破损棉种的识别率达90%以上。结果表明,结合近红外高光谱成像和图像处理技术,能够实现微破损棉种的可视化识别。     

Confined subdiffusion in three dimensions

Three-dimensional （3D） Fick＇s diffusion equation and fractional diffusion equation are solved for different reflecting boundaries. We use the continuous time random walk model （CTRW） to investigate the time-averaged mean square dis- placement （MSD） of a 3D single particle trajectory. Theoretical results show that the ensemble average of the time-averaged MSD can be expressed analytically by a Mittag-Leffler function. Our new expression is in agreement with previous formu- las in two limiting cases： （^-δ2） ~ △1 in short lag time and （^-δ2} ~ △1 -α in long lag time. We also simulate the experimental data of mRNA diffusion in living E. coli using a 3D CTRW model under confined and crowded conditions. The simulation results are well consistent with experimental results. The calculations of power spectral density （PSD） further indicate the subdiffsive behavior of an individual trajectory.