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相似文献
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1.
鸡粪工厂化堆肥过程中有机质含量预测模型   总被引:4,自引:1,他引:4  
以148份肉鸡粪和菊花渣工厂化高温堆肥过程样品为研究对象,分别探讨了基于基本理化指标和近红外光谱预测鸡粪堆肥过程中有机质含量的可行性.根据样品中干物质含量、pH值和电导率3种理化指标与有机质含量的相关关系建立了基于理化指标预测有机质含量的一元和二元线性回归模型.结果表明,利用干物质含量预测有机质含量简便、易行且最具实际应用价值(R~2=0.81, P<0.001).采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘回归3种定量分析方法分别建立了鸡粪堆肥过程有机质含量的近红外预测模型.其中,主成分回归和偏最小二乘定量分析方法所得预测模型的验证决定系数(r~2)均为0.95,验证相对分析误差(RPD)均大于4.0,所建模型的预测精度较高,可用于实际检测工作.  相似文献   

2.
利用近红外高光谱技术,依据施药猕猴桃和空白猕猴桃中氯吡脲残留量不同、有机成分含量不同,进行了2类猕猴桃的无损识别技术研究。首先进行2类猕猴桃的田间试验,获得具有代表性的猕猴桃样品,然后通过近红外高光谱设备扫描样品,获得每个样品的近红外高光谱图像并输出每个样品平均反射光谱值,最后进行2类猕猴桃的无损识别。结果表明,PCA-LDA(主成分分析-线性判别分析)和支持向量机(SVM)2个数学模型的正确识别率都是94.4%;施药样品氯吡脲的残留量为0.03 mg/kg,空白样品的氯吡脲残留量为0 mg/kg;总糖、总酚、维生素C、可滴定酸、17种氨基酸、8种微量元素等有机成分含量存在一定的差异。因此,采用近红外高光谱技术进行植物生长调节剂猕猴桃的无损识别是可行的。  相似文献   

3.
稻谷千粒质量近红外光谱定量分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用近红外漫反射光谱分析技术对稻谷千粒质量进行了测定和研究.通过对70个不同品种的稻谷样本进行近红外光谱扫描,将获得的光谱进行10种不同方法的预处理,然后应用PLS方法建立稻谷千粒质量预测的定标模型,根据交互验证决定系数(R2)和交互验证标准差(RMSECV)进行最佳定标模型选择,最后依据稻谷千粒质量预测值与真实值间的相关系数(r)和预测标准误差(SEP)进行模型预测能力评价.结果显示,在光谱区间11 998.9~7 497.9+6 101.7~5 449.8+4 601.3~4 246.5 cm-1、采用最小-最大归一化预处理方法建立的定标模型具有最大的交叉验证决定系数0.773和最小的均方根误差1.67 g;以最佳定标模型预测的稻谷千粒质量与真实值之间的相关系数为0.945,预测标准误差为0.76 g,表明近红外光谱分析技术可以用来进行稻谷千粒质量的快速测定.  相似文献   

4.
饲料总能近红外反射光谱定量分析模型的优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用近红外反射分析技术, 采用偏最小二乘(PLS)回归方法,分别对光谱进行附加散射校正、变量标准化、一阶导数和二阶导数处理,建立了饲料中总能的预测模型.通过比较,附加散射校正和一阶导数处理定标效果最优.定标集化学分析值与预测值之间的决定系数R2和标准差RMSEC分别为0.9060和0.153,相对分析误差为3.36;验证集化学分析值与预测值之间的决定系数r2和标准差RMSEP分别为0.8924和0.156,相对分析误差为3.22.结果表明,利用近红外光谱反射(NIRS)分析技术可以定量检测充料总能的含量.  相似文献   

5.
最小二乘支持向量机是水果品质可见近红外光谱检测中新近发展起来的建模方法。为此,详细介绍了最小二乘支持向量机的工作原理以及基于Matlab环境的LS-SVM工具箱的使用;在此基础上,运用主成分分析和LS-SVM法建立了基于可见近红外光谱的河套蜜瓜糖度和硬度检测模型,并分析了样品糖度、硬度的真实值和预测值的相关性。预测结果表明:糖度和硬度预测值与真实值决定系数R2分别为0.865和0.852。LS-SVM法建模速度快、准确率高、易于实现,在可见近红外光谱数据分析中有很大的实用价值。  相似文献   

6.
近红外漫反射光谱检测土壤有机质和速效N的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用近红外漫反射光谱检测技术对土壤有机质和速效N含量进行了相关研究。通过自行设计的NIR光谱系统测定了150个土壤样品有机质和速效N。126个土壤样品用来建立校正集模型,其余24个用来验证模型的性能。采集完整土壤样品的近红外漫反射光谱,原始光谱经移动窗口平滑处理、SNV和一阶微分预处理后,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘法(PLS),建立土壤有机质和速效N含量的定量预测数学模型。结果表明采用一阶微分结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)所建模型的预测效果较好,土壤有机质和速效N含量定量预测数学模型的决定系数分别为0.8255和0.8015,均方根误差分别为2.84和16.80。近红外漫反射光谱作为一种检测方法,可用于评价土壤有机质和速效N含量。  相似文献   

7.
近红外光谱法快速检测大米蛋白质含量   总被引:29,自引:1,他引:29  
采用不同粒度的大米样品,用近红外光谱分析方法建立了其蛋白质含量的模型。大米蛋白质含量的模型预测值与化学测定值之间的相关系数达到0.94,预测标准差、平均相对误差及平均绝对偏差分别为0.43、2.1%和0.21。解决了传统的蛋白质化学测定方法检测时间较长的问题。  相似文献   

8.
从全国21个省份收集78个代表性酒糟样品,采用国标方法测定了其成分含量并进行了统计分析,结果显示粗纤维、粗灰分和粗蛋白3种成分质量分数分布范围分别为1.60%~37.54%、0.74%~26.85%和12.01% ~38.69%,标准偏差分别为8.33%、5.21%和7.11%,样品成分含量差异较大.利用NIRS建立了其粗纤维、粗灰分和粗蛋白质量分数的定量分析模型,定标决定系数分别为0.98、0.91和0.96,定标标准误差分别为1.19%、1.58%和1.61%,验证决定系数分别为0.98、0.92和0.96,预测标准误差分别为1.20%、1.57%和1.60%,相对分析误差分别为7.38、3.75和4.98,模型预测精度较高,可以用于实际检测分析.  相似文献   

9.
酒糟主要成分含量的近红外反射光谱快速分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
从全国21个省份收集78个代表性酒糟样品,采用国标方法测定了其成分含量并进行了统计分析,结果显示粗纤维、粗灰分和粗蛋白3种成分质量分数分布范围分别为1.60%~37.54%、0.74%~26.85%和12.01%~38.69%,标准偏差分别为8.33%、5.21%和7.11%,样品成分含量差异较大。利用NIRS建立了其粗纤维、粗灰分和粗蛋白质量分数的定量分析模型,定标决定系数分别为0.98、0.91和0.96,定标标准误差分别为1.19%、1.58%和1.61%,验证决定系数分别为0.98、0.92和0.96,预测标准误差分别为1.20%、1.57%和1.60%,相对分析误差分别为7.38、3.75和4.98,模型预测精度较高,可以用于实际检测分析。  相似文献   

10.
基于近红外光谱的神经网络预测大米直链淀粉含量   总被引:7,自引:2,他引:7  
借助主成分分析,确立了用于近红外光谱分析的BP神经网络的输入输出模式对;并用BP神经网络方法建立了不同类型、不同粒度的大米样品直链淀粉含量预测模型;考察了模型的预测能力,其预测值与用标准方法取得的化学测定值间具有良好线性关系(相关系数达0.9)。用BP神经网络可降低因样品粒工的不同而对预测结果造成的差异。  相似文献   

11.
基于支持向量机的有机肥总养分含量NIRS分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
以我国22个省市的120份畜禽粪便为原料的有机肥产品样品为研究对象,利用近红外漫反射光谱法与支持向量机相结合建立了有机肥产品中总养分含量的快速测定模型,并与偏最小二乘法所建模型作了比较.利用偏最小二乘回归法所建立的基于原始样品和干燥粉碎样品的总养分含量近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.96、7.95 g/kg、2.47和0.93、8.02 g/kg、3.58.利用支持向量机回归法所建立的干燥粉碎样品中总养分含量的近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.93、7.38 g/kg和3.88.结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便为原料的有机肥产品中总养分含量,与偏最小二乘法相比,支持向量机所建模型具有更高的预测精度.  相似文献   

12.
采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900~2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法(PSO)的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵,以波长为目标进行聚类,根据聚类结果对不同波段进行重新组合,并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,利用PSO聚类分析方法在900~1 400 nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优,Rc=0.920 5,Rv=0.919 1。该方法能够有效减少光谱的数量,提升回归模型的预测结果。  相似文献   

13.
以水冲粪和水泡粪为试验材料,测定其上层和底层干物质、总氮、总磷和总钾的含量,并讨论其含量随时间的变化规律,对粪水进行土壤承载力分析,得到粪水安全施用量和养分消纳所需的土地面积数的计算公式。结果表明,粪水的储存时间为180 d时,总氮、总磷、总钾含量分别平均减少58.38%、84.19%和47.69%;在干物质含量较低的情况下,可根据公式估算某种元素的粪水安全施用量和消纳养分需要的土地面积。   相似文献   

14.
规模化畜禽养殖场粪便养分数据空间化表征方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前进行规模化养殖场粪便养分分配,主要以行政单元为单位将规模化养殖统计数据总量按农田面积简单分配,认为所有的农用地之间都是均匀的,而忽视了农用地块之间存在差异性的问题,利用GIS空间分析技术,结合农用地地块间的空间差异性以及规模养殖畜禽粪便作为肥料施用的特殊性,构建了规模化畜禽养殖统计数据空间化算法,并结合农用地最大养分负荷,实现从规模畜禽养殖统计数据到区域畜禽粪便养分供给的空间化转换,最后以福州市闽侯县上街镇为例进行了算法的实际应用。结果表明研究区农用地氮、磷最大养分负荷分别为169.994 kg/hm2和34.973 kg/hm2。无论是畜禽养殖粪便氮养分还是磷养分,都未超过算法设定的阈值。  相似文献   

15.
陕西规模化猪场猪粪与饲料重金属含量研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
测定了陕西省11个地区64家规模化养猪场中64个育肥猪饲料和相应的猪粪样品中Cu、Zn、Cr、Ni、As、Pb和Cd等元素的含量,并评估了其潜在的环境风险。结果表明:饲料和猪粪中均含有大量Cu、Zn、Cr、Ni、As、Pb和Cd等,并以Cu和Zn含量最高;饲料中Cu和Zn平均含量在38.33~805.61mg/kg和90.69~1208.19mg/kg之间,猪粪中Cu和Zn平均含量在78.99~1543.28mg/kg和68.72~3011.72mg/kg之间;陕西育肥猪饲料中重金属已经超出国家标准中的浓度限值,其中Cr、Cu、Zn、As、Pb和Cd的最高超标倍数分别为5.44、134.27、10.98、60.08、7.67和110.86,饲料是猪粪重金属的主要来源;限制陕西省规模化养殖场猪粪农用的主要因素是Cu、Zn和Cd含量。估算表明,安康、商洛和杨凌地区猪粪农田施用不足100年土壤Cu或Zn即超标,陕西农田土壤Cd在18.3~99.3年后即达到容许量。  相似文献   

16.
鱼粉中氨基酸近红外光谱定量分析   总被引:14,自引:8,他引:14  
收集了145个鱼粉样本,应用偏最小二乘(PLS)方法,建立了鱼粉中17种氨基酸和总氨基酸NIRS定标模型。天冬氨酸、蛋氨酸、赖氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、精氨酸、脯氨酸和总氨基酸的化学分析值与NIRS预测值的决定系数R^2都达到0.87以上,相对标准差均小于10%,相对分析误差均大于3;酪氨酸的决定系数R^2为0.8678,相对标准差为8.65%,相对分析误差为2.77;组氨酸、丝氨酸和半胱氨酸的决定系数R。分别为0.9005、0.7436和0.3541,相对标准差分别为14.19%、17.85%和33.85%,相对分析误差分别为2.96、1.98和1.04。结果表明,利用近红外光谱分析技术能够较准确地检测鱼粉中14种氨基酸;酪氨酸只能进行粗略估测;组氨酸、丝氨酸和半胱氨酸难于进行实际检测。  相似文献   

17.
鱼粉品质的近红外反射光谱快速检测方法   总被引:2,自引:3,他引:2  
利用近红外光谱分析技术检测145个鱼粉样品化学成分,其中115个作为定标集,其余30个作为检验集。采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,并对原始光谱进行预处理。结果表明,以一阶导数和9点卷积平滑预处理效果最佳。用所建立的定标模型对检验集样品进行成分预测,并对预测值与化学分析值之间进行F检验,结果表明,在置信度为99%下,除钙之外,其他成分均为高度显著。近红外光谱分析技术可以检测鱼粉中的水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、总磷和盐分,但钙的预测结果不理想。  相似文献   

18.
生物炭作为堆肥调理剂对于加快畜禽粪污好氧堆肥进程、增强堆肥品质和改良堆肥工艺具有重要意义。分别选用玉米秸秆和树叶与鸡粪混合进行堆肥试验。通过研究堆体温度变化、含水率、pH值、电导率,以及氮、磷、钾营养成分含量的变化,分析生物炭对堆肥过程的影响。结果表明,添加生物炭可有效缩短堆肥周期2~3 d。添加生物炭前期会使堆体pH值升高但对于最终堆肥产品并无太大影响。添加生物炭较未添加堆体的EC值降低,表明生物炭对于游离盐离子具有很好的固定作用。通过对堆体物料各阶段主要养分进行检测,添加生物炭堆肥中全氮、全磷和全钾含量均高于未添加组。其中MSA与LA总氮含量较MS与L分别增加0.35%和0.53%,表明生物炭具有较好的固氮效果。综合pH值、电导率、含水率等指标来看,生物炭作为调理剂促进了好氧发酵过程的进行,有利于提高堆肥品质。   相似文献   

19.
牛肉嫩度的高光谱法检测技术   总被引:6,自引:0,他引:6  
为实现对牛肉嫩度的预测和分级,构建了试验用高光谱检测系统,在400~1000nm波长范围内获取牛肉表面的高光谱散射图像.从高光谱图像中提取牛肉的反射光谱曲线,用step-wise逐步回归法选择 430、496、510、725、760和828nm 6个波长建立了多元线性回归模型,用全交叉验证法验证模型的预测效果,模型的预测相关系数为0.96,预测标准差为0.64kg.以嫩度6.0kg为界将样本分为嫩牛肉和粗糙牛肉2类,特征波长处反射值为变量,建立了正则判别函数对牛肉嫩度分级,用全交叉验证法验证训练的效果.嫩牛肉分级准确率为83.3%,较粗糙牛肉分级准确率为90.9%,总的分级准确率为87.0%.研究表明该预测和分级技术具有一定的可行性.  相似文献   

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