国家自然科学基金(60901079)
- 作品数：24 被引量：224H指数：10
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- 相关机构：江苏大学江苏恒顺醋业股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：理学轻工技术与工程自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测被引量：12
- 2010年
- 为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法。利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型。结果表明:经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.934 2,校正均方根误差为0.665 N/cm2;预测样本相关系数rp为0.919 7,预测均方根误差为0.673 N/cm2。研究表明:模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度。
- 石吉勇殷晓平邹小波赵杰文鞠时光
- 关键词：草莓坚实度近红外光谱模拟退火算法
- 黄瓜叶片叶绿素含量近红外光谱无损检测被引量：13
- 2011年
- 为了简化黄瓜叶片叶绿素光谱模型和提高模型预测精度,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)结合净分析物法(NAS)提取近红外光谱的特征信息,建立了黄瓜叶片叶绿素光谱模型。收集了110片新鲜黄瓜叶片,用近红外光谱仪采集光谱数据后立刻用化学分析方法测定叶绿素含量。原始光谱经过SNV预处理和子区间总数优化后,将全光谱均匀划分为29个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在上述特征子区间的基础上,用净分析物法分离光谱中同叶绿素相关的光谱信息,并结合线性回归法建立了叶绿素光谱模型。模型对应的校正集相关系数Rc、校正均方根误差、预测集相关系数Rp和预测均方根误差分别为0.947 2、0.079 5 mg/g、0.925 0和0.090 6 mg/g。结果表明:联合区间偏最小二乘法结合净分析物法能够有效提取叶绿素的特征光谱信息,提高模型精度的同时降低其复杂度。
- 石吉勇邹小波赵杰文毛罕平王开亮陈正伟
- 关键词：黄瓜叶片叶绿素无损检测近红外光谱
- 镇江香醋固态发酵过程中温度的监控与分析被引量：5
- 2016年
- 四季环境温度差异较大,镇江香醋固态发酵过程仅按同样操作翻醅,不太合理。本研究使用自制的智能温控系统,实时监控四季醋醅发酵温度的变化,比较不同季节、批次间温度的差异,为制定不同季节操作标准,提供科学依据。提热期,春夏季节醋醅温度持续上升,出现50℃高温,随后自降,可分离出醋酸菌,且杂菌基本被消灭;秋冬醋醅温度变化差异较大,最高温约为45℃;过杓期,春秋温度37~46℃,受环境温度影响,夏季维持在42~48℃,冬季为36~45℃;露底,不同层的温度均有显著差别,翻醅前从上到下温度依次降低,翻后出现相反状况。使用该温度系统有利于监控食醋不同发酵阶段温度的变化,可作为不同季节发酵操作的参考指标,为优化发酵条件,提高发酵质量奠定基础。
- 朱瑶迪邹小波徐艺伟林颢石吉勇赵杰文
- 关键词：固态发酵醋醅温度
- 近红外光谱结合不同偏最小二乘法快速检测镇江香醋的浑浊度被引量：13
- 2012年
- 利用近红外光谱(4000cm-1～10000cm-1)结合化学计量学方法快速检测了镇江香醋中的浑浊度。首先,用近红外光谱仪采集香醋样本的近红外光谱数据以及用离心法测定样本的浑浊度值;然后,采用间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)、联合间隔偏最小二乘算法(siPLS)优选光谱特征区间;最后,采用全光谱(4000cm-1～10000cm-1)偏最小二乘法(PLS)对优选出来的区间建立香醋浑浊度近红外光谱模型。结果表明,采用siPLS将全光谱均匀划分30个子区间,选择4个子区间[4 10 18 27]联合时,建立的模型预测效果最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.173和0.208,校正集和预测集相关系数分别为0.9337和0.9004。因此,利用近红外光谱技术快速检测香醋中的浑浊度是可行的。
- 张德涛邹小波石吉勇陈正伟黄晓纬
- 关键词：香醋浑浊度近红外偏最小二乘法
- 基于温度在线监测技术提高香醋固态发酵产酸率的研究被引量：7
- 2013年
- 镇江香醋传统翻醅工艺依赖工人的主观经验来确定翻醅时机和频率,难以根据季节的交替变化进行科学调整,直接导致不同季节醋醅的产酸率有很大差异,尤其是在夏季,醋醅产酸率偏低。本研究利用温度在线监测技术实时跟踪监测发酵过程中醋醅的温度,以温度为依据客观地确定翻醅时间和频率去控制提热阶段的温度,使其最高至45-46℃,以期能改善夏季产酸率低的问题。同时跟踪检测乙醇脱氢酶活性、pH值、总酸含量以及卤水酸度等理化指标,用于研究基于温度在线监测技术的翻醅新方式对醋醅发酵过程的影响。结果表明:与传统的翻醅相比,基于温度在线监测技术的翻醅新方式不仅将醋醅产酸率提高约1%,而且将醋酸菌的代谢活性提高了10%,新的翻醅方式有效的消除了醋醅产酸率随季节波动的现象。
- 朱瑶迪邹小波林灏石吉勇夏蓉
- 关键词：固态发酵产酸率温度控制
- 基于叶绿素叶面分布特征的黄瓜氮镁元素亏缺快速诊断被引量：5
- 2019年
- 为了快速、无损诊断作物氮(N)、镁(Mg)营养亏缺,该研究提出一种以叶绿素叶面分布特征诊断黄瓜 N、Mg 元素亏缺的方法。在设施栽培模式下精确控制 N、Mg 营养元素的供给,培养黄瓜缺 N、缺 Mg 及对照植株(营养元素正常植株),然后采集对应的高光谱图像并结合化学计量学方法快速、无损检测叶绿素分布。与对照组叶片叶绿素分布相比,缺 N 叶片的叶绿素含量在整个叶面区域偏低,缺 Mg 叶片叶绿素在叶脉之间区域含量偏低。鉴于此,提取叶绿素叶面分布特征(叶片所有像素点对应的叶绿素含量均值及标准差)对 N、Mg 营养元素亏缺进行诊断,对预测集 N、Mg元素亏缺正确诊断率达 90%。研究结果表明叶绿素叶面分布特征可作为一种黄瓜 N、Mg 元素亏缺诊断依据。
- 石吉勇李文亭胡雪桃黄晓玮李志华郭志明邹小波
- 关键词：叶绿素黄瓜叶片氮元素高光谱成像
- 接种不同优势腐败菌的冷藏猪肉中挥发性物质的研究被引量：3
- 2014年
- 为研究接种不同优势腐败菌的新鲜猪肉在4℃冷藏中的变化,将梭状芽孢杆菌、韩国假单胞菌和热死环丝菌分别接种到新鲜猪肉上,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)技术,研究其在储藏过程中产生的挥发性物质。实验显示,不同样品在48、96、144h贮藏时间下的挥发性成分有较大差异,随着冷藏时间的增加,烷烃类物质种类及含量均明显增加;醇类物质含量增加而醛类物质含量减少;硫氢甲烷、3-甲硫基丙烯等含硫化合物被检测出,但含量较低;酸类物质含量随贮藏时间的延长而逐渐增加;接种梭状芽孢杆菌的样品检测出了高含量的3-羟基-2-丁酮,接种热死环丝菌的样品出现高含量的3-甲基丁醇。结果表明,接菌样品与对照样品的挥发性物质总含量存在显著差异(p<0.05),即上述3种菌种会对冷藏猪肉的挥发性物质总含量产生显著影响。
- 洪兆鹏邹小波石吉勇朱瑶迪黄晓玮
- 关键词：猪肉冷藏优势菌
- 基于天然气敏材料猪肉中优势腐败菌的可视化检测
- 2013年
- 优势致腐菌是引起猪肉变质的重要原因之一,为了探索猪肉优势致腐菌绿色、快速的检测方法,本研究使用天然色素作为气体可视化传感器阵列的气敏材料,区分猪肉中的优势致腐菌。首先从植物中提取17种天然色素作为气敏材料,并将其固定在基底材料上,干燥后制成气体可视化传感器阵列。将3种优势致腐菌(梭状芽孢杆菌、热死环丝菌、假单胞菌)分别接种至3组猪肉样本中,在室温(20℃)条件下分别培养8、16和24 h,然后将传感器阵列与猪肉样本产生的挥发性物质接触并发生反应,用扫描仪获取传感器阵列与每个样本反应前后的图像信息,将传感器反应前后的颜色差值作为样本的特征值组成一个数据矩阵,并制成差值图像。最后采用主成分分析对培养8,16和24 h后的3种优势致腐菌进行检测,识别率分别为90%,90%和100%。结果表明,天然色素可以作为气体传感器的气敏材料,检测猪肉的优势致腐菌,且检测过程不会产生化学毒害。
- 黄晓玮赵杰文石吉勇黄林邹小波
- 关键词：花色苷气敏材料猪肉可视化
- 基于近红外光谱的设施栽培水果黄瓜磷元素亏缺初期快速诊断被引量：9
- 2011年
- 磷元素(P)亏缺初期,水果黄瓜植株根部叶片出现小斑点,其症状的外观特征与健康植株根部叶片老化初期类似,难以用肉眼或者计算机图像处理技术识别。本文根据近红外光谱能够反映叶片组织中有机物组分的差异,运用近红外光谱技术对水果黄瓜植株磷元素亏缺进行了快速诊断研究。精确控制营养液中磷元素含量,通过设施栽培方式培养缺磷植株和对照样本。近红外光谱仪采集了90片叶子的原始光谱(60片作为训练集,30片作为预测集),经光谱预处理和窗口宽度优化后均匀划分为27个子区间,分别提取每个子区间的10个主成分数据作为BP人工神经网络(BP-ANN)的输入变量,以叶片缺素情况作为输出变量,建立3层BP-ANN诊断模型。当主成分因子数为3时,第7个子区间对应的模型效果最佳,模型对缺磷叶片和正常叶片的预测准确率均达到100%。研究表明:近红外光谱技术结合BP-ANN快速诊断水果黄瓜磷元素亏缺是可行的。
- 石吉勇邹小波赵杰文毛罕平王开亮陈正伟黄晓玮
- 关键词：缺素诊断近红外光谱技术磷元素水果黄瓜BP人工神经网络
- 基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测被引量：28
- 2012年
- 利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。
- 邹小波陈正伟石吉勇黄晓玮张德涛
- 关键词：黄瓜叶片色素高光谱图像偏最小二乘法
