李慧
- 作品数:2 被引量:13H指数:2
- 供职机构:南京财经大学食品科学与工程学院更多>>
- 发文基金:公益性行业科研专项国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域:轻工技术与工程更多>>
- 谷物游离脂肪酸检测方法研究进展与展望被引量:7
- 2015年
- 游离脂肪酸值是粮食储藏系统评价谷物储藏品质的重要指标。简述了谷物游离脂肪酸值标准检测方法的原理和步骤;介绍了标准方法发展概况,并对目前存在的问题进行了归纳总结;重点介绍了近红外、嗅觉可视化和电子鼻等快速检测新技术,并对每种方法的优劣势进行了比较;为将来研发游离脂肪酸的快速测定技术及仪器提供参考。
- 邵小龙李慧赵琳琳汪楠唐培安宋伟
- 关键词:谷物游离脂肪酸电子鼻
- 基于软X射线成像的储粮害虫米象生长阶段检测被引量:6
- 2020年
- 为了准确检测单粒小麦内部是否感染米象(Sitophilus oryzae),利用软X射线成像检测技术对感染不同生长阶段米象的小麦颗粒进行成像,试图通过图像分析来确定小麦内部米象的幼虫、蛹和成虫等不同生长阶段,并利用随机重复抽样建模来评价结果可靠性。通过对被感染米象虫卵不同天数小麦的图像分析发现,图像灰度分布直方图随感染天数变化明显,低灰度值区域(灰度值为10~102)的灰度区域像素点随感染天数增加而减少,中灰度(灰度值为103~162)和高灰度区域(灰度值为163~232)则随感染天数增加而增多。使用包括图像灰度分布和纹理特征等47个特征值,利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)与二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)建立判别模型,并通过多次随机重复抽样(1000次)对模型预测效果进行评估分析。结果表明:在95%置信区间下,在感染与未感染小麦的分类判别中,LDA的判别准确率都在76%以上,除幼虫外生长阶段判别正确率达到95%以上;而QDA的平均判别准确率较低且判别误差也相对较高。因此,该研究使用随机重复抽样方法LDA模型判别小麦是否受到米象感染和区分不同生长阶段是准确可靠的。
- 邵小龙杨晓静徐水红李慧Jitendra Paliwal
- 关键词:储藏