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通过分析品种、年份与产地及其交互作用对绿豆矿物元素含量造成的差异,筛选有效特征指标,结合统计分析进行产地判别。以连续2年(2018—2019年)来自吉林白城、黑龙江泰来、黑龙江杜尔伯特蒙古、山东泗水地区的绿豆样本为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱仪测定样品的52种元素。结果表明:Na、Mg、P、K、Mn、Cu、As和Se元素受产地影响较大;Na、As、Pd、B、Mn、Co、Cu、Pt、Pb和Lu元素受年份影响较大;P、Mn、Y、Cd、Cs、Ba、Lu、Ir和Pb元素受品种影响较大。实验对筛选到与产地直接相关的21种元素进行PCA分析和Fisher判别分析。7个主成分累计贡献率81.98%。建立的判别模型对4个产地的判别正确率为96.7%,交叉验证判别率为93.3%。说明由这些元素组成的模型可以对样本实现正确判别。 相似文献
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基于前期实验筛选到的与产地和母质土壤直接相关的23种特征矿物元素作为产地判别特征指标,比较Fisher判别模型和前馈神经网络预测模型的适用性。以连续3年随机采集的五常、查哈阳和建三江地理保护区274份样本作为建模对象,以模型的判别率为指标,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和X射线荧光光谱仪测定样本中特征矿物元素含量(Mg、Ca、Cr、Mn、Zn、As、Rb、Sr、Ag、Cd、Sb、Te、Ba、La、Nd、Sm、Gd、Dy、Ho、Er、Yb、Pb、U),结合线性(一般线性判别分析)和非线性(前馈神经网络训练方法)模型构建方法用于产地鉴别。结果表明,Fisher判别分析模型对训练集判别率为81.5%,交叉检验判别率为78.8%,测试集总体判别率为87.5%。前馈神经网络预测模型对大米产地识别结果平均相对误差值为17.14%,产地的整体识别准确率为100%。筛选到的特征矿物元素携带了足够多的产地信息,通过前馈神经网络法建立的判别模型具有更优的判别能力,能解决小距离相似自然环境产地样本难以识别的问题。 相似文献
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为实现泰来绿豆产地溯源研究,筛选适宜算法与样品形态对模型精度的影响与应用,实验采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术对来自泰来绿豆和非泰来绿豆共计253 份样品进行产地溯源研究。结果表明,采用绿豆粉末状态建模效果要优于籽粒状态,对绿豆粉末鉴别研究中,运用因子化法建模的检测精度要优于标准算法,该法结合一阶导数+5点平滑的预处理方式建立的定性分析模型及采用Ward’s algorithm聚类算法结合二阶导数+SNV+5点平滑的预处理方式建立的聚类分析模型分别对粉末状泰来绿豆的正确鉴别率为96.15%和92.30%。对绿豆籽粒鉴别研究中,采用PLS法建立的定量分析模型,其RMSECV为0.129,R2为98.06,RPD为7.18,RMSEP为0.123,对泰来绿豆正确识别率为88.46%,要明显优于其他模型。因此,采用近红外漫反射光谱技术对泰来绿豆进行产地判别具有可行性。 相似文献
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为了研究天然植物精油(百里香、丁香、肉桂)对霉变稻谷的抑菌效果,以5种稻谷霉变优势菌株为受试菌,以霉菌抑菌圈直径大小和最低抑菌浓度(MIC)为指标,通过混料设计方法建立复合精油抑菌模型,结合方差分析得到抑菌效果最佳的植物精油配比。研究结果表明,单一精油抑菌活性对亮白曲霉(A. candidus),杂色曲霉(A. versicolor)和聚多曲霉(A. sydowii)为肉桂精油>丁香精油>百里香精油;对稻黑孢霉(N. oryzae)为肉桂精油=丁香精油>百里精香油;对布罗克青霉菌(P. brocae)为丁香精油=百里香精油<肉桂精油。当肉桂精油:丁香精油:百里香精油的体积比为55.2%︰26.9%︰17.9%时,3种植物精油对5种菌株抑制效果最佳,复合抑制值大于90.9%。 相似文献
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介绍了文峪河灌区文祁公路以北区域的基本情况,分析该区域运行中存在河灌面积逐年减少,农田水利设施遭到严重破坏,地下水遭受污染,以及文峪河防洪能力降低等问题,并提出大力保证灌区河灌面积,控制机井数量及综合治理灌区农田水利基础设施等解决措施。 相似文献
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