近红外光谱的苹果内部品质在线检测模型优化

利用近红外光谱技术在线检测水果内部品质的关键是获取精度高稳健性好的定量分析模型。研究开发了短波近红外光谱苹果品质在线检测系统,试验时苹果样本传输速度为5个/s,以漫反射方式采集,有效光谱范围为500~1100 nm。经光谱强度标准化校正后,有比较的采用遗传算法、连续投影算法和蚁群优化算法等提取特征变量,分别建立偏最小二乘模型,同时分析了这三种方法提取光谱特征变量的搜索机制。特征变量提取方法建立的预测模型所用变量显著减少,预测效果均优于全光谱模型,且能提高运算速度,增强模型的稳健性;其中又以蚁群优化算法的模型预测能力最佳,预测集相关系数R为0.9358,预测均方根误差RMSEP为0.2619。研究结果表明,近红外光谱结合特征变量提取方法可以建立高效的苹果可溶性固形物含量在线检测模型,在产业化应用方面具有很大潜力。     

加强高职教育研究，推动创新型人才培养

胡锦涛总书记2006年的两次重要讲话使“创新型人才培养’研究迅即成为了各界研究、探索的热点。从创新型人才的基本特征、高职院校的培养目标等可以看出,创新型人才的培养需要高职教育研究的推动。高职院校应清醒认识到高职教育研究存在的问题,从“树立高职校本教研的理念、加强高职教师团队建设、加大对高职专业教研室的投入力度、重视高职教研的组织与指导以及彰显高职教研的价值”等方面加强高职教育研究工作,推动创新型人才培养。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

中国电信转型和创新时期的支撑平台建设

基于对转型和创新时期中新业务特点的分析,对该特定背景下如何建设完善的支撑平台提出了思路与建议。数据与观点均来自深刻的建设实践。通过对转型和创新时期的企业产品生命周期分析、系统平台开发建设的特点分析,针对某些个例的具体数据分析,逐步提出了完整的平台建设建议。在开发模式、计划方案、需求分析等各个方面都有涉及。重点介绍"合作开发"方案,提供给目前在建和即将建设的其他系统参考借鉴。     

探索油井专业化热洗模式

实施专业化热洗可以使热洗质量得到明显提高，中转站能耗得到大幅下降，延长设备的使用年限，本文就油井专业化热洗模式进行了探讨，分析了专业化热洗的优点与效果。     

基于I-RELIEF和SVM的畸形马铃薯在线分选

在提取的RGB图像的R分量图像上提取二值图像和边界图像,计算马铃薯图像的偏心度、矩形度、圆形度以及边界图像的10个傅立叶描述子等共计13个形状特征。其次把样本的形状特征输入到I-RELIEF模块中,求出各个形状特征在分类中的影响程度,即各自权值。然后把带权值的样本形状特征输入到支持向量机算法模块中进行训练,从而得到分类器。最后用分类器实现畸形马铃薯的在线分选。试验结果表明:该方法每秒钟可以检测4个马铃薯,可以满足分选设备的实时性要求,并且畸形马铃薯的识别率高达98.1%。     

近红外光谱结合GA-LSSVR分析烟草尼古丁含量

为了提高近红外光谱快速检测烟草尼古丁含量的精度和稳定性,利用近红外光谱结合遗传算法-最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)建立了回归预测模型。在LSSVR模型建立过程中,采用遗传算法对LSSVR参数进行自动优化。相比于利用常规最小二乘支持向量机和遗传偏最小二乘法等建立的回归预测模型,GA-LSSVR法建立的回归预测模型泛化能力更强,预测效果更好,验证集相关系数R2为0.9766,预测均方根误差为0.1065。研究结果表明,GA-LSSVR是一种快速准确的建模方法,为烟草尼古丁含量的近红外测定和近红外光谱数据的处理提供了新的方法与途径。     

苯甲酸添加剂的拉曼高光谱分析

对拉曼高光谱成像光谱仪采集苯甲酸添加剂得到的拉曼光谱信号和高光谱图像进行分析。采用小波去噪方法对原始拉曼光谱信号进行预处理,利用正交试验方法确定小波去噪参数的最优组合为小波基函数sym2、分解层数2、重调方式sln、阈值方案Rigrsure,此时信噪比为32.092。对去噪后的拉曼光谱进行谱峰归属和分析,得到了苯甲酸分子在不同波数范围内的特征振动模式,其中在1 636、1 603、1 000、793、615 cm-1和420 cm-1处的拉曼信号较强,可作为苯甲酸的拉曼特征频率。分析不同特征频率条件下的灰度图像,发现图像的亮度与特征频率的峰强相关且变化顺序具有一致性。研究结果为苯甲酸添加剂的检测分析提供研究基础。     

KCHCI：一个CSCW系统框架

本文介绍了在异要型分布式计算环境下工发的一个ＣＳＣＷ系统框架ＫＣＨＣＩ。它为开发多用户协同应用提供了有力的支持层次结构和知识表示的方法的采用，使得在ＫＣＨＣＩ之下开发的协同应用系统具有良好的可移植性和可扩充性。     

基于线扫描拉曼高光谱系统的奶粉中硫氰酸钠无损检测

搭建一套线扫描拉曼高光谱成像系统,探索针对大面积奶粉样本的硫氰酸钠快速无损检测。首先测量硫氰酸钠产生的拉曼信号在脱脂奶粉层中的穿透情况,然后制备10?种不同硫氰酸钠质量分数的奶粉混合样本并采集拉曼高光谱图像,通过高斯窗平滑法和自适应迭代惩罚最小二乘基线校正方法对拉曼光谱进行预处理。预处理后提取2?068.48?cm－1位移处的单波段图像进行分析,结合二值图像最终获得了样本中硫氰酸钠颗粒的含量以及空间分布。结果显示,在2?068.48?cm－1单波段图像中,感兴趣区域内所有像素点的拉曼强度平均值随着硫氰酸钠含量的增加呈线性增长,其决定系数R2达到了0.991?5。二值图像中,感兴趣区域内所有硫氰酸钠检测点之和呈指数增长趋势。在本实验方法中,单次检测奶粉样本的总面积达到80?mm×80?mm,检测时不接触、不破坏样本,无需借助化学试剂。奶粉混合样本中硫氰酸钠颗粒的检测限可达0.01%。研究结果表明,拉曼高光谱成像系统能够快速、无损且大面积地检测出奶粉中的硫氰酸钠,并且可以直观地展示硫氰酸钠颗粒的具体分布,在实际检测应用中该方法具有巨大潜力。