基于近红外光谱及邻域粗糙集算法的稻谷贮藏品质无损鉴别

为了能够无损、准确检测出稻谷在贮藏过程中的宜存状况,利用近红外光谱技术结合数据分析方法建立了稻谷贮藏品质的鉴别模型。采集1 000～1 800nm范围内285份样品近红外光谱数据,依据实测脂肪酸值将样品宜存状况划分为宜存、轻度不宜存、重度不宜存三类,采用邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)算法终选出最优的10个特征波长结合随机森林(random forest,RF)算法所建立的稻谷贮藏品质鉴别模型性能最优,其校正集与测试集正确识别率分别为96.31%和93.68%,敏感性和特异性参数分布在0.93～0.99。经分析比较,该模型性能同样优于采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)结合RF算法各自建立的分类模型。结果表明,近红外光谱技术结合NRS和RF算法用于稻谷贮藏品质的鉴定是可行的,适用于储粮品质安全现场快速筛查。     

基于近红外光谱技术测定稻谷水分含量研究

本文采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立稻谷水分含量测定的快速分析方法。试验选取江苏省不同地区的两年内197份稻谷样品作为建模集样品,对其进行化学分析和图谱扫描处理,通过近红外化学计量学软件初步建立稻谷水分含量的预测模型。建模结果显示运用PLS（偏最小二乘法）建立的分析模型预测效果最优,决定系数（R2）高达0.9689,交互验证标准差（SECV）为0.3434,选取24个未知样品作为验证集样品,验证决定系数（R2）高达0.9806,预测标准差为0.0933。结果表明,近红外光谱技术可以用于稻谷水分含量的快速测定。     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法．配制含滑石粉的面粉样品30个，采集样品在12500～4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱，选择最优的光谱预处理方法和光谱范围，采用偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型．结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高，预测相关系数和预测均方根误...     

基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别

为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）,结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明：1）支持向量机（support vector machine,SVM）与随机森林（random forest,RF）分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱（original spectrum,OS）建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3）随机森林（RF）分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率（recognition accuracy,RA）及受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）均得到明显提升;4）特征提取中线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00%,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,...     

油茶果自然霉变程度的可见/近红外与中短波近红外光谱检测

分析利用可见/近红外光谱（400～1 000 nm）与中短波近红外光谱（900～1 700 nm）对不同自然霉变程度油茶果检测判别的可行性,实验同时采集不同霉变程度油茶果赤道阴面、阳面和接合面三点的两波段光谱,样品平均光谱的主成分分析（principal component analysis,PCA）发现不同霉变程度样品同组内具有一定聚类效果且PC1和PC2对于判别不同组间样品有效,全光谱偏最小二乘判别分析模型结果显示原始光谱已具有足够信息,建立的模型性能比预处理后全光谱更优。进一步进行特征波长选取,发现相比于PC载荷,连续投影法在两光谱范围选取波长建立的简化模型均为最优,预测集判别准确率与Kappa系数均为84.4%与0.766 7。结合预测集混淆矩阵发现,两光谱范围最优简化模型预测不同霉变组样品特异度相当,均在0.84以上,但900～1 700 nm中短波近红外光谱对于中等霉变程度的判别灵敏度（0.72）略高。本研究表明近红外光谱技术可用于油茶果的自然霉变程度检测,可见/近红外与中短波近红外光谱能力相当,考虑到仪器成本问题,可见/近红外光谱具有更好的实时检测应用前景。     

近红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析检测三七品质

目的 利用近红外光谱技术实现不同等级三七样品的快速鉴别。方法 采集等级A（20头）、等级B（30头）、等级C（40头）、等级D（60头）四种不同等级三七样品的近红外光谱,构建偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）分类器模型鉴别四种等级的三七样品,同时为了减近红外光谱中的冗余波长变量,进一步优化模型的判别结果,利用竞争自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）算法提取近红外光谱中的特征变量。结果 所构建的PLS-DA分类器模型对等级C和等级D的三七样品,鉴别准确率达到100%,但是对于等级A和等级B的三七样品因为存在误判,鉴别准确率仅为0%和20%。经过CARS算法提取近红外光谱特征变量后,光谱变量数大幅减少,从1557个变量下降到78个变量。以优选后的特征变量构建的CARS-PLS-DA分类器模型更加简化,对四种等级三七样品的预测均方根误差均明显下降,说明模型的预测分类变量更接近真实的分类变量,鉴别结果更加准确。同时,对四种等级三七样品的鉴别准确率显著上升,其中对于等级C和等级D的鉴别准确率为100%,对于等级B的鉴别准确率从20%提升到100%,等级A鉴别准确率从0%提升到75%。结论 所构建的CARS-PLS-DA分类器模型对四种等级的三七样品具有更好的鉴别效果,可以实现不同等级三七的品质鉴定。     

近红外光谱法快速鉴别转基因大豆模型优化

目的应用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立转基因大豆的快速鉴别模型,并选择最优模型。方法主成分分析(PCA)用于从光谱数据中提取相关特征并剔除异常样品。在试验中,94份样品用于构建模型,41份样品用作验证评估模型的效果。分别讨论样品形态(整粒和粉末)、波长范围和光谱预处理方法对所建模型判别正确率的影响。结果粉末状大豆样品建模的效果好于整粒大豆样品。其中判定效果最好的模型,整粒大豆在9 403～5 438 cm~(-1)范围内,采用二阶导数(2nd)处理光谱,模型的校正集和验证集的判定正确率均为100.00%;粉末状大豆在7 505～4 597 cm~(-1)范围内,采用矢量归一化+一阶导数(SNV+1st)处理光谱,模型的校正集和验证集的判定正确率也均为100.00%。结论通过选择样品形态、波长范围和光谱预处理方法可以优化鉴别模型,提高近红外判别模型的鉴别正确率。     

基于近红外光谱技术测定稻谷含水量研究

采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立稻谷含水量测定的快速分析方法。试验选取江苏省不同地区的2年内197份稻谷样品作为建模集样品,对其进行化学分析和图谱扫描处理,通过近红外化学计量学软件初步建立稻谷含水量的预测模型。建模结果显示运用PLS(偏最小二乘法)建立的分析模型预测效果最优,决定系数(R~2)高达0.968 9,交互验证标准差(SECV)为0.343 4,选取24个未知样品作为验证集样品,验证决定系数(R~2)高达0.980 6,预测标准差为0.093 3。结果表明,近红外光谱技术可以用于稻谷含水量的快速测定。     

基于近红外光谱技术的咖啡掺假快速鉴别方法

本文研究了利用近红外光谱技术结合AdulterantScreen算法建立的咖啡快速鉴别方法。采用傅里叶变换近红外光谱仪采集咖啡样品光谱,建立标样(材料光谱)光谱数据库,采集掺假物光谱数据,建立掺假物光谱数据库,建立了咖啡分类模型及掺假物模型,运用Adulterant Screen算法技术对模型的主成分及掺假成分进行计算分析,建立了咖啡掺假快速鉴别模型。本咖啡快速鉴别方法对含量在2%、5%、10%、15%、20%、30%及40%巴西莓果粉和5%、10%、15%、20%、30%及40%大麦掺假咖啡可以实现有效的掺假鉴别,最低识别咖啡中巴西莓果粉及大麦掺假含量分别为2%及5%。利用近红外光谱技术结合Adulterant Screen算法建立咖啡快速鉴别模型可以鉴别咖啡中巴西莓果粉和大麦等掺假物,为咖啡样品掺假鉴别提供了一种快速、可靠、无损的检测方法,能有效的运用于咖啡样品掺假鉴别的日常检测工作中。     

近红外光谱分析技术在泡芙水分测定中的研究

水分含量快速测定是保证泡芙制作品质的重要需求。利用IAS Online-S100型在线近红外光谱分析仪,采集了130个建模集样品和30个验证样品的近红外光谱,结合光谱预处理和偏最小二乘法建立泡芙水分定量分析模型。研究结果表明,采用移动窗口平滑（平滑点数为11）+SNV法进行光谱预处理,主因子数为9的条件下,模型的决定系数R2、校正集均方根误差（RMSEC）、交互验证均方根误差（RMSECV）和预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.88、0.49%、0.55%、0.57%。模型的预测误差在±1.3以内,精度满足工厂的使用需求。     

有梭织机稀密路织疵成因分析

从有梭织机打纬过程中织机构件的位置和状况对纬纱之间距离的影响出发,推导出纬向密度计算公式,直观分析了影响纬向密度的各种因素,提出了为减少稀密路织疵在国产老织机上采取的几项改进措施：采用弹簧回综、机外送经、电子驱动、导布辊加压等装置。     

两种脂肪酸聚甘油酯(PGE)的性质比较

脂肪酸聚甘油酯(Polyglycerol esters of fatty acids,简写为PGE)在常温下有半固态和固态两种存在状态,本文通过对分别添加这两种PGE的软冰淇淋基料进行粘度、pH、粒径分析和垂直扫描分散稳定性分析(Turbiscan),发现半固态PGE的添加量为0.2%时,乳状液的粘度最低,粒径最小,稳定性最好;固态PGE的添加量为0.4%时.乳状液的粘度最低,粒径最小.通过比较发现,两种PGE对基料的影响有很大差别:半固态PGE能使乳状液的粒子更小,并能有效延长乳状液的稳定性;而固态PGE由于其熔点较高,可以促进脂肪结晶.     

曲虫治理效果分析

通过对曲虫治理应用研究效果的分析 ,结果表明 :质量效果提高 7% ,糖化力效果提高 80 % ,综合效果提高 92 7%。     

葵花籽油中酸价测量结果的不确定度评价

目的 分析食用油中酸价测定的不确定度来源并建立不确定度评定方法, 为检验数据的可靠性和准确性提供参考。方法 依据GB 5009.229-2016《食品安全国家标准 食品中酸价的测定》和JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》建立数学模型, 计算各变量的不确定度, 最终计算扩展不确定度。结果 结果显示, 样品中酸价的扩展不确定度为U=1.764×10?3 mg/g, 样品中酸价含量为(0.16±0.002) mg/g(置信水平95%, 包含因子k=2)。结论 在测定过程中, 测量重复性对总的不确定度影响最大, 其次是滴定管的体积。     

女套装上衣尺寸自动生成系统的建立与实现

针对服装打版系统智能化程度低的现状,设计了服装尺寸自动生成系统.量取女套装上衣经典款式样板的细部尺寸参数,采用非线性主成分分析法对女套装上衣样板各特征指标的权重进行提取,利用多元回归分析建立服装结构设计数学模型.建立样板尺寸自动生成的理论模型,并通过编程加以实现.建立3层模糊综合评判模型对系统进行测试,实验结果表明,该...     

制革清洁化技术的进展

就皮化材料与清洁化制革的关系、目前传统制革工艺中存在的严重污染问题及针对这些问题近年来采取的新的方法进行了探讨,指出清洁化是我国制革行业的必由之路,清洁化制革工艺与皮化材料的关系非常密切,只有研发出相应新型的、高吸收的、功能型的、易降解型的各类化工材料,才合乎清洁化生产的要求。在制革工艺中采用生物酶制剂辅助浸水脱脂、无硫脱毛与无灰浸碱工艺、无铵脱灰/碱等改造传统工艺,减少污染;采取高吸收铬鞣、无铬或少铬鞣制,提高铬的吸收率或克服铬鞣的弊端;在染整中,合成并采用助剂辅助染料、复鞣剂和加脂剂等的吸收与结合。这几方面通过集成应用,方可减轻制革的污染,实现清洁化生产。同时,就皮革固废物的利用及水的循环使用问题提出些看法。     

栗生灰黑孔菌合成漆酶最佳发酵条件的优化

本实验研究了碳源、氮源、诱导剂、金属离子、pH等培养条件对栗生灰黑孔菌Melanoporia castanea (Imazeki)T. Hatt. & Ryvarden产漆酶的影响。并利用Minitab15软件、Plackett-Burman PB 实验设计和响应面分析法对栗生灰黑孔菌Melanoporia castanea (Imazeki)T. Hatt. & Ryvarden产漆酶的发酵条件进行优化。结果表明：1.最佳液态发酵培养基组分为：玉米秆粉9.976g/L,黄豆粉9g/L,ZnSO4•7H2O 0.3µmol /L,对苯二胺0.5mmol/L。2、最佳培养条件：温度28℃,转速180r/min,PH值为5.913,装液量60ml/250ml,接种量10%。在以上条件下培养漆酶酶活可达到431 U/ml。     

温度对纺织品水萃取液pH值测定的影响

从pH值测定原理出发，分析温度对纺织品水萃取液pH值测定的影响，认为纺织品水萃取液pH值测定的最佳温度为20～25℃或37℃。     

Effect of degree of cutting of leek on physicochemical characteristics of Greek traditional sausages

Fresh-cut leek is one of the principal ingredients of Greek traditional sausages. In this study the effect of the degree of cutting of leek on the physicochemical traits of Greek traditional sausages was investigated. Leek was cut to three different degrees (coarse, medium and fine), before being mixed with meat, salt and seasonings; the mixture was placed in natural casings and stored for six days at 15–18 °C. Sausages lost about 25% of their initial weight by the end of storage. While pH decreased in all treatments, it was significantly more so (to pH 4.1) in sausages with fine-cut leek, from as early as the second day of storage. During storage all sausages showed a decrease in lightness and a change in colour from yellow to red. The internal atmosphere of the sausages with fine-cut leek showed peak CO₂ concentrations of 30% while those with coarse and medium-cut leek showed peak CO₂ concentrations of 20% by day one of storage and equibrated to 5%. Ethylene in the internal atmosphere of sausages with fine and medium-cut leek peaked by day one at 5.5 μl l⁻¹ but to only 2 μl l⁻¹ for those with coarse-cut leek. Sausage nitrate content and antioxidant capacity did not show major differences between treatments. Fine-cut leek contributed to sausage stability and quality more rapidly than medium or coarse-cut leek.     

水氯镁石脱水研究的进展及展望

本文介绍了几十年以来水氯镁石脱水研究的进展，给出了该项研究在热力学、动力学以及相平衡领域中的最新成果，并介绍了脱水过程中关键技术难题以及该项目研究目前存在的问题。同时，预测了该研究项目工业应用前景。