基于蒙特卡洛变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择

小麦是我国重要的粮食之一,提高对小麦蛋白质含量预测的精准性对保证小麦质量具有重要的意义。采用不同地区的小麦共93个样本近红外光谱与化学值作为建模数据。首先利用小波包(WTP)对光谱信号进行降噪处理,消除外界噪音信号对光谱的影响。其次利用蒙特卡洛变量组合集群分析法(MC-VCPA)进行变量选择,最后利用偏最小二乘法(PLS)建立小麦蛋白质预测模型,并对预测集样本进行预测。对比其他的建模方法,MC-VCPA所选择的10个特征变量代替了全光谱256个变量,预测均方根误差(RMSEP)值由0.4974降低到0.3295,提高了33%,优于其他建模方法。结果表明,基于MC-VCPA的近红外光谱分析方法对小麦蛋白质含量进行定量分析是可行的。     

基于BP神经网络小麦含水量的近红外检测方法

为了实现小麦籽粒水分含量的快速、准确测定,以小麦含水量的国标测定值为BP神经网络的目标向量,采用近红外分析仪扫描小麦籽粒光谱图并进行预处理,使用主成分分析对预处理后的光谱数据降维,将其作为BP神经网络的输入向量,采用BP神经网络对小麦的含水量进行预测.结果表明:国标法测定值与BP神经网络结合近红外法测定值之间的T检验结果为P=0.52＞0.05,两种方法测定结果无显著性差异.采用BP神经网络对小麦水分的预测值与国标测定值之间的R2为0.999,可以用来预测小麦的水分含量.     

基于WebGIS的安徽省小麦赤霉病监测预警系统的构建

小麦作为我国主要粮食产物,在生长过程中长期受赤霉病影响。如果防治不及时,极易造成小麦产量和质量下降,带来严重的经济损失。目前,小麦赤霉病尚未得到有效根治,大多数都是采取预测防治的措施。如何有效对小麦赤霉病进行预测并以直观的方式展现出来,对构建高效的小麦赤霉病防控体系具有重要的意义。因此,基于WebGIS技术,以B/S架构设计并实现小麦赤霉病监测预警系统,利用热力图,以直观的方式展现了小麦赤霉病预测的发病地区和等级,将信息处理技术与小麦赤霉病防治有机结合,为基层工作者在小麦赤霉病防治时,提供了强有力的决策支持服务。     

基于支持向量机的小麦新鲜度判别研究

小麦新鲜度直接决定小麦品质及后期面制品加工,采用盐酸联苯胺法和国标法测出新陈小麦各项指标,利用支持向量机筛选、预测小麦新鲜度,根据其判别正确率来探索判别方法的可行性.     

基于变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择方法研究

为了解决小麦蛋白质的近红外光谱信息复杂、共线性严重及全光谱建模的预测能力不足等问题,采用一种新的变量选择方法——变量组合集群分析法(VCPA)对小麦蛋白质的近红外光谱进行特征波长选取.首先利用二进制矩阵采样策略(BMS)和指数衰减函数(EDF)删除无信息变量,优选小麦中蛋白质近红外特征波长,然后结合偏最小二乘法(PLS)建立预测模型.与其他变量选择方法相比,VCPA所选用的波长点最少,模型的预测能力最强,VCPA算法所采用的BMS变量采样策略弥补了蒙特卡洛采样方法的不足.研究结果表明,VCPA算法可以有效选择小麦蛋白质近红外光谱特征波长,提高预测模型的可靠性和适用性.     

小麦的力学模型及根倒伏研究

本文针对小麦发育后期倒伏问题,同时考虑风荷载和自重共同作用对小麦的影响,利用多自由度系统振动的理论建立了具有五自由度的小麦力学模型,计算出一定风级下对小麦根部产生的倒伏弯矩。由于根部复杂的根须分布情况,文章提出了整体的扩底桩模型,给出了根部对地表的抗倒伏弯矩的计算公式,并对比两种弯矩对小麦是否发生根倒伏做出预测。     

基于优化支持向量机的小麦最低收购价预测

以2005年-2016年小麦最低收购价为因变量,影响粮食最低收购价相关因素为自变量,构建基于支持向量机(SVM)的粮食最低收购价预测模型,并采用遗传算法(GA)对支持向量机参数进行优化。结果表明,支持向量机能够很好地预测粮食最低收购价,且预测2017年小麦最低收购价在120.88元/50kg上下浮动。     

基于近红外光谱技术测定小麦籽粒淀粉含量

采用化学方法测定78个小麦样品中的淀粉含量,运用近红外光谱仪采集小麦样品近红外光谱.用光学处理和数学处理等手段对模型的影响进行了探讨.结果显示,反相离散多元校正(Inverse MSC)与二阶导数结合对光谱数据进行预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)所建分析模型的预测效果最优,其相关系数为0.951 7.以17个验证集样品进行外部检验,得小麦籽粒中淀粉含量的模型预测值与化学值之间的相关系数为0.978 6.     

小麦粉面包烘烤品质指标的研究——Ⅲ.用剩余蛋白含量预测面包烘烤品质的可靠性分析

本试验测定了21个小麦品种(系)的几种蛋白含量以及流变学特性指标,作了沉淀试验和面包烘烤试验,借助于逐步回归分析和通径分析方法,进一步验证了用剩余蛋白含量预测小麦烘烤品质与评价值相当,比沉淀值准确的结论,并建议在小麦品质育种及面包烘烤品质分析中,加强对剩余蛋白含量的直接选择。     

基于BP神经网络的小麦真空干燥含水率预测模型

研究小麦真空干燥工艺参数(真空度、加热温度、铺料厚度)对含水率的影响规律,当小麦含水率较高时,提高真空度和加热温度、减小铺料厚度能显著提高干燥速率。利用全部试验数据建立了真空干燥各工艺参数与小麦含水率之间的BP(Back Propagation)神经网络预测模型。验证结果表明:小麦含水率的预测结果与实测值误差小于5.2%,所建立的BP神经网络模型能较好地反映真空干燥工艺参数与含水率之间的复杂非线性关系。     

基于分子生物信息学分析小麦球蛋白的理化特性与结构预测

为探讨小麦球蛋白在理化特性及分子结构方面的共性与特性,基于NCBI蛋白质数据库,利用Protparam、Clustalw、MEME program3、PSIPRED 3.3等软件对8条小麦球蛋白的理化性质、多序列比对、系统进化树、保守基序、蛋白质二级结构、域结构、折叠域识别等进行预测分析。结果表明:小麦球蛋白的氨基酸残基数为225～637,分子质量为24.55～72.25 kDa,理论等电点为5.22～8.72,总平均亲水性为-1.074～0.045,不稳定系数为36.02～77.64,脂肪系数为57.05～96.09。在多序列比对方面,小麦球蛋白存在较多保守区域;在基序分析方面,小麦球蛋白中有6个保守的基序;在结构预测方面,小麦球蛋白的域结构和折叠域差异较小;在蛋白质二级结构方面,氨基酸残基在225～241之间的小麦球蛋白由α-螺旋和无规则卷曲等结构元件组成,基本上不存在延伸链;氨基酸残基在504～637之间的小麦球蛋白则由α-螺旋、延伸链和无规则卷曲等结构元件组成,且三者的比例约为无规则卷曲∶延伸链∶α-螺旋=3∶1∶1。这些结果可为小麦球蛋白的分离纯化及其利用提供生物学数据参考。     

小麦中黄曲霉生长的预测模型

采用预测微生物学的方法研究了小麦中主要霉变微生物黄曲霉的生长规律,建立了小麦中黄曲霉生长的初级和二级预测模型.结果表明:在适温阶段黄曲霉的生长曲线呈典型的S形,用Gompertz模型拟合效果良好;当接近最低生长温度时,适合用线性回归方程拟合;小麦中黄曲霉生长的温度模型符合Rosso模型,并对模型的有效性进行了验证.根据预测模型,在相对湿度60%条件下,小麦中黄曲霉的最低生长温度是6.5℃,最高生长温度是52.7℃,最适生长温度是31.4℃.     

小麦受渍抑制天数指标的探讨

在青浦农田水利试验站田间试验基础上，对农作物相对产量与累积超标水位的关系，小麦各生育阶段受渍敏感因子，以及抑制天数指标和小麦相对产量的关系等进行了探讨．在试验研究基础上，提出了减产速率因子的新概念，并利用累积减产指标与相对产量模型预测小麦在地下水持续高水位条件下的相对产量．     

小麦受渍抑制天数指标的探讨

在青浦农田水利试验站田间试验基础上，对农作物相对产量与累积超标水位的关系，小麦各生育阶段受渍敏感因子，以及抑制天数指标和小麦相对产量的关系等进行了探讨。在试验研究的基础上，提出了减产速率因子的新概念，并利用累积减产指标与相对产量模型预测小麦在地下水持续高水位条件下的相对产量。     

普通小麦淀粉粒蛋白与籽粒硬度的关系

测定了38个小麦品种(系)的粗蛋白、粗淀粉及其组分、硬度和相对分子质量为15 000的水洗小麦淀粉粒蛋白的含量.统计分析结果表明:相对分子质量为15000的水洗小麦淀粉粒蛋白的含量与小麦硬度的相关性达极显著水平(R=0.923 9;N=38;P＜0.01),用该蛋白质的含量来预测小麦籽粒的硬度是可靠的.     

小麦蛋白质和淀粉与面条品质关系的研究进展

小麦蛋白质和淀粉的数量与质量对面条品质有重要影响．γ-麦醇溶蛋白42和γ-麦醇溶蛋白45是通心面硬度和弹性的遗传标记;低分子量谷蛋白决定了面筋的粘弹性;小麦面筋中SH＋SS的含量与煮后通心面的表面状况显著相关;在由4A染色体上编码淀粉合成酶的位点上发生突变的小麦品种有良好的面条制作品质．直链淀粉含量偏低或中等的小麦面粉制成的面条品质好;含低粘度淀粉的面团生产出的面条比含高粘度淀粉的面团生产出的面条口感好;确定在淀粉中淀粉合成酶的存在是预测面粉溶涨特性的间接方法．     

静态粮堆冷却与干燥通风温湿度模拟研究

小麦储藏过程中,温度和水分是安全储粮的关键因素,通风过程中小麦堆的温度和水分的模拟研究对于安全储粮具有指导意义。文章基于局部热质平衡原理采用Fortran程序建立了一套新的数学模型,围绕静态粮堆冷却与干燥通风过程,通过对不同通风情况下粮堆温度和水分变化的模拟研究,阐明了粮堆通风过程中温度和水分变化的一般规律。结果表明:对于小麦堆的干燥过程,小麦堆的温度先升高达到峰值26℃后又逐渐趋近于进风温度,随着通风时间的增加,小麦堆水分普遍降低;对于小麦的冷却过程,小麦堆的温度随着进风状态的改变而改变;通过模拟结果以及实验结果的对比分析,文中模型对温度的模拟结果的误差最大只有2℃,测量和预测水分的最大差值为1.19%。     

基于深度信念网络的粮食产量预测

为了研究地区粮食产量的预测问题,提出了一种基于深度信念网络的粮食产量预测模型,利用改进K-means算法构建数据集预处理模型,通过多层受限玻尔兹曼机构建深度信念网络的预测模型,并利用对比散度算法训练预测模型。以河南省西华县1996—2016年小麦产量、种植面积与降雨量数据作为应用研究实例,将1996—2013年的小麦产量、种植面积与降雨量数据作为建模样本、2014—2016年的相关数据作为测试样本,进行预测模型的研究。结果表明,基于深度信念网络的粮食产量预测模型的平均预测精度超过97%,说明深度信念网络适用于地区粮食产量的预测,为粮食产量预测提供了一种新方法。     

霉变对小麦品质影响的研究

采用人工调节储藏条件使小麦发生霉变,检测霉变后小麦的各项品质指标,探索霉菌和酵母菌总数与小麦品质之间的关系,进而评价霉变过程中霉菌和酵母菌总数在预测小麦品质中所起作用.研究表明:小麦籽粒霉菌和酵母菌总数与湿面筋含量、干面筋含量、面筋指数呈极显著性负相关,相关系数分别为:-0.868、-0.839、-0.916;与容重、千粒重、发芽率、淀粉含量、降落数值、形成时间呈显著性负相关,相关系数分别为:-0.732、-0.766、-0.757、-0.748、-0.822、-0.708.小麦籽粒霉菌和酵母菌总数与霉变小麦各品质指标具有很好的相关性.     

小麦麸皮超微粉碎技术研究进展

超微粉碎技术是提高小麦麸皮营养成分和经济价值的重要技术手段。小麦麸皮经超微粉碎后能够使外果皮、中间层的纤维状细胞裂解和糊粉层细胞破壁,从而改善膳食纤维的营养特性,充分释放细胞内的营养成分,为小麦麸皮深度开发利用奠定基础。首先对小麦麸皮超微粉碎的基本内涵进行阐述,指出小麦麸皮破碎性能与机理、粉碎方法与设备、粉体特性及应用三者之间的内在关系。其次分析小麦麸皮的组织结构对力学性能的影响,揭示麸皮超微粉碎的破碎机理以及低温粉碎技术对麸皮超微粉碎性能的改进。再次综述超微粉碎常用方法及设备在麸皮超微加工过程中的应用情况,并指出低温振动破碎方法的优越性。然后综述超微粉碎对麸皮理化特性和食用特性的影响。最后指明当前小麦麸皮超微粉碎存在的问题并对未来的研究方向进行了展望。