基于Linux的大容量Yaffs文件系统性能优化与实现

针对Yaffs文件系统应用在大容量存储设备时所产生挂载速度慢的问题,提出一种新的改进方法,并在Yaffs2文件系统中进行了实现。通过在Yaffs2文件系统中增加适当的偏移量,使得在扫描挂载文件系统时减少了不必要的扫描时间,从而加快了挂载的速度。在最新的Yaffs2文件系统当中,依据该方法修改Yaffs2源代码,同时,在Linux系统上加入了对改进后文件系统的支持。对改进前后的性能进行分析和实验,表明了该方法的可行性。     

NIR和ATR-FTIR光谱技术在萝卜农残检测中的应用

研究了近红外(NIR)光谱技术和衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术在萝卜农药残留检测中的应用。为了从不同角度分析,分别使用偏最小二乘(PLS)法和BP神经网络建立了数学模型。经最小—最大归一化方法优化后的NIR光谱数据的PLS法模型标准差为:RMSEC=0.289,RMSEP=0.335,BP神经网络模型标准差为:RMSEC=0.436,RMSEP=0.610。矢量归一化方法优化后的ATR-FTIR光谱数据的PLS法模型标准差为:RMSEC=0.168,RMSEP=0.127,BP神经网络模型标准差为:RMSEC=0.100,RMSEP=0.106。结果表明:ATR-FTIR的农药残留检测精度高于NIR光谱技术,ATR-FTIR光谱技术在农药残留检测方面有实际应用潜能和优势。     

以棉籽油为基料油的煎炸专用调和油煎炸品质的研究

以棉籽油为基料油,添加大豆油、菜籽油、棕榈油进行调配,制成煎炸专用的植物调和油。用制得的煎炸调和油进行不间断地煎炸薯条试验,考察煎炸油在煎炸过程中油脂色泽、理化指标及品质的变化情况。结果表明:煎炸调和油的脂肪酸组成合理,满足单不饱和脂肪酸/多不饱和脂肪酸=4.0:0.6的最佳摄入比例。煎炸过程中色泽变化较慢,极性组分超过27%限量的时间为67 h,酸价由(0.18±0.05) mg/g增加至(3.53±0.10) mg/g,羰基价由(9.42±0.12) meq/kg增加至(36.0±0.14) meq/kg,过氧化值和苯并(α)芘没有明显的变化趋势,丙烯酰胺未检出;与河北地区常用于煎炸的三级棉籽油46 h的煎炸寿命和较高的羰基价、过氧化值和苯并(α)芘相比,配制的煎炸调和油的煎炸寿命延长了18 h,稳定性提高了37%,煎炸薯条的平均含油率为18%煎炸感官效果好,可以作为一种新型煎炸调和油。     

单粒玉米种子水分近红外快速无损测定方法研究

玉米精量播种技术发展对种子质量检测提出了单粒、无损、快速测定等新需求,本研究重点探索了近红外光谱结合化学计量学方法建立单粒玉米种子水分检测模型的可行性。实验收集并测定了110份玉米样本的水分含量,应用傅里叶变换红外光谱仪及单粒测样附件扫描得到样本集近红外光谱,按照3:1随机划分训练集和测试集。首先采用多种光谱预处理方法消除单粒种子采集光谱时由于颗粒形态等引起的噪声干扰,然后分别建立基于PLS线性模型和SVM非线性模型的单粒玉米种子水分近红外检测模型,其中PLS模型测试集的R为0.93,RMSEP为0.86;SVM模型测试集的R达到0.96,RMSEP为0.71。实验结果表明,光谱预处理结合SVM非线性模型可以有效降低单粒玉米种子近红外光谱采集时引入的非线性干扰,有助于提升单粒玉米种子水分近红外快速无损检测实际应用可行性。     

基于表面增强拉曼光谱技术的苹果汁中溴氰菊酯农药残留的快速定量分析

针对苹果汁中农药残留量超标问题,采用共焦显微拉曼仪,研究了针对苹果汁中溴氰菊酯农残量的快速检测方法。分别以乙醇溶液(对照)、苹果汁溶液为背景溶液,分别采用拉曼光谱技术、表面增强拉曼光谱技术(SurfaceEnhanced Raman Scattering,SERS)采集含农药(溴氰菊酯)的两种样本的拉曼光谱与SERS光谱,并结合一阶导加Norris求导法进行光谱预处理,进而使用偏最小二乘方法建立两种样本溶液中溴氰菊酯残留量的拉曼光谱定量分析模型与SERS光谱定量分析模型,并对两种模型进行对比分析。结果表明,乙醇中溴氰菊酯溶液样本的拉曼光谱定量分析模型的校正集相关系数可达到0.9634,而SERS模型校正集相关系数可达到0.9995,最大误差不超过0.1 mg/kg。苹果汁中溴氰菊酯样本的拉曼光谱模型校正集相关系数为0.9355,最大误差不超过0.02 mg/kg;而SERS模型校正集相关系数为0.9870,最大误差不超过0.1 mg/kg。结果表明,拉曼光谱技术对快速检测苹果汁中的农药残留量具有可行性。     

近红外光谱技术用于菠菜中毒死蜱残留的定量分析研究

本实验基于近红外光谱方法对菠菜中农药残留量定量分析情况进行研究,前期实验通过模拟果蔬成分背景,配制了37个有机磷农药毒死蜱浓度为0.005～0.1mg/kg的模拟混合液体样本;后期对经化学处理后的毒死蜱浓度在0.1～3.65mg/kg的36个菠菜萃取液体样品进行定量分析研究.结果表明,近红外光谱法对分析模拟溶液中的毒死蜱及菠菜萃取溶液中的毒死蜱样本均取得良好的预测效果.     

微量农药溶液近红外光谱PLS模型的不同预处理方法对比研究

比较了常用的多种预处理方法对近红外光谱技术(NIR)检测微量农药溶液含量的影响,使用偏最小二乘法(PLS)分别对各预处理方法处理后的数据建立了数学模型,利用两种不同农药初步探讨了数据量对PLS建模结果的影响。结果表明:矢量归一化(SNV)对26个微量毒死蜱溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9957,RMSECV=0.182,预测集参数为R=0.9992,RMSEP=0.0802;减去一条趋势线对20个微量炔螨特溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9925,RMSECV=0.649,预测集参数为R=0.9952,RMSEP=0.646。26个样本的微量毒死蜱溶液PLS建模结果优于20个样本的微量炔螨特溶液。     

SVM方法在淀粉分类问题中的应用

采用不同品牌的马铃薯淀粉和玉米淀粉共计49个样品,运用VERTEX70进行光谱扫描,在不同光谱范围内,通过对原始光谱进行不同的预处理,得到淀粉样品的近红外光谱数据。在Matlab6.5仿真环境下,采用SVM工具包实现对样品数据的训练和预测,选取不同的核函数和惩罚因子C,可以准确地将淀粉进行分类。实验结果表明,利用近红外技术结合支持向量机对淀粉类别进行判别是可行的。     

基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测

模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘（partial least squares,PLS）法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126 份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现,SAA从2 074 个波数优选出70 个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差（root mean square error of cross validation,RMSECV）为0.022,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8。结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。     

计及碳市场和绿证市场的配电网投资效益动态评估

随着碳排放权交易机制和绿证交易机制的持续完善,配电网投资效益评估需综合考虑电力市场与碳市场及绿证市场间的交互影响。建立电-碳-绿证市场协同运营架构,剖析碳市场、绿证市场对配电网投资决策的因果反馈关系。从发购电、碳排放权交易、绿证交易、可再生能源消纳责任权重和投资效益5个层面搭建系统动力学子模块,提出计及碳市场和绿证市场耦合关系的配电网投资效益动态评估模型。算例仿真结果表明,所提模型在提高配电网投资效益的同时可减少碳排放以及提高可再生能源消纳责任权重。