基于介电谱无损检测库尔勒香梨的糖度和硬度

为了探索基于介电谱无损检测库尔勒香梨糖度和硬度的可行性,本文采用同轴探头和矢量网络分析仪无损测量了三个来源共168个库尔勒香梨在20~4500 MHz范围内201个频率点下的相对介电常数和介质损耗因子,分析了介电参数的变化规律。基于x-y共生距离的样本划分法分别将112和56个样品划分为校正集与预测集;采用无信息变量消除法和连续投影算法(SPA)分别从全介电谱(FS)中提取出预测糖度的144个和20个特征变量,以及预测硬度的52个和9个特征变量;基于FS和提取的特征变量建立了预测库尔勒香梨糖度和硬度的偏最小二乘、误差反向传播、最小二乘支持向量机和极限学习机(ELM)模型。结果表明:SPA-ELM模型对库尔勒香梨糖度的预测效果最好,其校正相关系数(Rc)和预测相关系数(Rp)分别为0.943和0.876,校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.298°Brix和0.330°Brix。所有硬度预测模型的Rc和Rp均小于0.6。研究结果说明,介电谱可用于无损检测库尔勒香梨的糖度,但对硬度的预测效果较差。后期仍需进一步研究介电谱无损检测库尔勒香梨硬度的可行性。     

发育后期苹果的介电特性与理化特性的关系

为了解发育后期苹果的介电特性、生理特性和内部品质的变化规律以及三者之间的关系,采用同轴探头技术测量发育后期3 个月内‘富士’苹果在20～4 500 MHz间的相对介电常数ε’和介质损耗因子ε”,同时测量苹果果实的生理特性（乙烯释放量和呼吸强度）和内部品质（可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）、硬度、pH值和含水率）。结果表明：ε’随频率的增加而减小,ε”在2 000 MHz附近存在极小值;随着果实逐渐发育成熟,ε’和ε”逐渐减小。整个发育后期,果实的SSC和果汁的pH值呈上升趋势,硬度呈下降趋势;乙烯释放高峰出现在2 个呼吸高峰之间。ε’和ε”与SSC、硬度和pH值在特定的频率范围内存在较好的线性相关性。研究说明,苹果的介电特性是生理特性与内部品质的综合反映,根据介电参数值判断苹果的成熟情况以及用单一频率下的介电参数值评价苹果的内部品质均可行。     

油井优化诊断技术的研究与应用

目前国内抽油机井占汕井总数的比例达到90％以上，大部分油井通过人工测量，效率低，人工判断不准确，无法及时准确掌握油井运行状况，从而对油井生产、日常管理带来不便，严重制约了油田的发展。如何降低机械采油成本、提高油井正常生产时率、延长油井免修期等技术成为油田稳产的关键，油井优化诊断技术应运而生，能够及时发现油井故障，实现提商油井时率和单井产量。     

微波干燥技术在食品工业中的应用

本文介绍了微波干燥技术的原理，微波干燥的特点以及目前微波干燥技术在食品工业中的应用现状，并提出微波能发展的意见     

黄沙坨裂缝性火山岩油藏注水开发影响因素分析

黄沙坨油田是裂缝性边底水火山粗面岩油藏,储层属于裂缝一孔隙型双重介质,裂缝、孔隙等发育的程度、状况控制着油井的生产状态。本文介绍了油田注水开发特征,并从油藏裂缝发育状况、驱油效率、采出程度、注采井空间位置等方面分析黄沙坨裂缝性火山岩油藏注水开发的影响因素。     

Multisim在电子类课程教学中的实践

为了顺应电子技术发展的潮流,我们将Multisim软件引入到电类课程的教学和实验中,并对教学模式、实验方式和实验内容进行了改革。本文对Multisim的特点及在改革中的实践给予了介绍,以期达到相互交流的目的。     

高光谱成像结合人工神经网络无损检测桃的硬度

为无损检测桃的内部品质,提出了结合高光谱成像技术和人工神经网络无损检测桃硬度的方法。采集了摘后贮藏了12d的140个桃在900~1 700nm的高光谱图像,以每个桃高光谱图像中40pixel×40pixel的感兴趣区域的平均光谱作为桃的原始反射光谱;利用Savitzky-Golay平滑和标准正态变量变换对光谱进行预处理;基于x-y共生距离算法划分样本,得到校正集样本105个和预测集样本35个。利用连续投影算法、无信息变量消除法和正自适应加权算法从全光谱的216个波长中分别提取了12个、103个和22个特征波长;分别建立了基于全光谱和提取的特征波长预测桃硬度的支持向量机模型和BP网络模型。结果表明,基于全光谱建立的BP网络模型具有最好的预测性能,其预测相关系数为0.856,预测均方根误差为0.931。本研究为基于桃内部品质的工业化分级提供了基础。     

京津城际高速铁路（北京段）直放站光缆解决方案探讨

1京津城际高速铁路概况
　　京津城际高速铁路(以下简称京津高铁)是《中长期铁路网规划》的一条重要快速通道，是我国率先建成的第一条时速可达350km的城际铁路。该工程线路全长115.2km，其中86%为桥梁工程。     

机器视觉技术在谷物识别与分级中的研究进展

机器视觉技术在农产品品质检测方面的研究和应用发展迅速，为了能充分解国内外在谷物方面的研究状况，综述了机器视觉技术在大米、小麦、玉米以及其它谷物的识别和分级中的研究进展。     

机器视觉技术在果蔬的识别和分级中的应用

机器视觉技术在农产品品质检测方面的研究和应用发展迅速，为了能充分了解国内外在果蔬方面的研究状况，本文综述了机器视觉技术在果品和蔬菜的识别和分级中的研究进展，以供参考。