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821.
桑叶多糖的提取与分析   总被引:10,自引:5,他引:10  
以桑叶粉为材料,研究了不同提取条件对桑叶多糖提取效果的影响,并对桑叶多糖的组分进行了分析。桑叶多糖的最佳提取工艺为提取温度80℃、桑叶粉的质量浓度0100g/mL、提取次数3次、提取时间1h。提取物通过SephadexG-200柱层析检测得到3种多糖组分(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),经SephadexG75柱层析测定3种多糖组分的相对分子量为41977、21220、6697。红外光谱表明多糖组分Ⅰ、Ⅲ含有呋喃糖苷,组分Ⅱ含有吡喃糖苷,组分Ⅰ、Ⅱ的结构中含有β糖苷键,组分Ⅲ的结构中含有α糖苷键。  相似文献   
822.
程勤 《林业调查规划》2006,31(3):134-137
云南省具有建设成为全国重要木桨生产基地的比较优势。林纸一体化建设需要举全省之力,通力合作,做好产业发展规划和项目环评工作。林纸产业的发展,必须实现清洁生产。要采取认真落实《云南省林纸一体化发展规划纲要》中的环保措施;林纸基地要避开生态环境敏感区,注意承载力;全面落实排污许可证制度等措施,才能实现林纸产业的可持续发展。  相似文献   
823.
近红外光谱法测定毛竹综纤维素的含量研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
研究了用近红外光谱(NIR)结合多变量统计分析技术对毛竹综纤维素含量的快速测定。用常规实验室方法测定了54个竹材样品的综纤维素含量,用近红外光谱仪采集相应样品的光谱,对原始光谱进行二阶导数和25点平滑预处理后,从54个竹材样品中挑选41个代表性的样品建模,选择1011~1675nm和1930~2488nm波段区间,用偏最小二乘法(PLS1)和完全交互验证方式建立毛竹综纤维素含量的预测模型。结果表明,毛竹综纤维素含量和近红外光谱之间存在非常好的相关性,预测模型的相关系数(RP)为0.95,预测模型的标准偏差(SEP)为0.76%。  相似文献   
824.
为实现储运过程中生鲜猪肉新鲜度实时检测,该研究基于可见/近红外光谱技术开发了掌上式生鲜猪肉新鲜度无损智能检测装置。检测装置以可见\近红外光谱采集单元为核心,搭建了硬件系统,开发了生鲜猪肉新鲜度多指标同时检测和新鲜度分级软件系统。通过研发的检测装置采集了不同部位猪肉的650~1 100 nm波长范围的漫反射光谱,经过标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)预处理后,对比连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)和竞争性自适应加权抽样算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)算法优选了猪肉新鲜度特征光谱,分别建立了不同部位猪肉新鲜度指标通用预测模型,并根据挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量和pH值预测值,将猪肉分为新鲜、次新鲜和变质3个等级。试验结果表明,通过 SNV预处理和CARS算法筛选特征波长后建立的PLS预测模型(下文简称“SNV-CARS-PLS”)具有更好的性能, TVB-N含量、pH值、亮度L*、红度a*和黄度b*通用预测模型的预测集相关系数分别为0.942、0.945、0.940、0.933和0.833,预测均方根误差分别为1.131 mg/100 g、0.136、1.706、1.217和0.717。将通用检测模型导入检测装置进行了试验验证,对不同部位猪肉样本试验结果表明,TVB-N含量、pH值、亮度L*、红度a*和黄度b*的预测结果与理化值的均方根误差分别为1.109 mg/100 g、0.134、1.140、1.094和0.636;新鲜度的分级正确率为92.86%;单个样品检测时间约为1 s。该检测装置可满足不同部位猪肉新鲜度多指标现场快速检测和分级的需求,为及时掌握储运过程中生鲜猪肉新鲜度情况、辅助决策储运和销售方案、保障生鲜猪肉品质安全具有重要作用。  相似文献   
825.
谭洁  陈严  周卫军  崔浩杰  刘沛 《土壤》2021,53(4):858-864
氧化铁是土壤中含铁矿物的主体,是土壤发育和土壤分类最明显和最有用的指标之一。本文以湖南省大围山森林土壤为研究对象,通过实验室化学成分测定和光谱采集,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析筛选土壤氧化铁全量的敏感波段,并分别建立多元逐步回归和偏最小二乘回归反演模型。结果表明:不同土壤光谱曲线趋势基本一致,均形似陡坎,且在420~580 nm波段,土壤氧化铁全量与光谱反射率呈负相关关系;不同的光谱数据变换方式可以提高光谱与氧化铁全量的相关性,Savitzky-Golay(S-G)平滑和去包络线相结合优于其他预处理方法;土壤氧化铁全量的特征波段主要为392、427、529、523、549、559、565、570、994和1040nm,偏最小二乘回归模型比多元逐步回归模型具有更好的稳定性,适合于快速估算红黄壤区森林土壤氧化铁全量。  相似文献   
826.
徐升 《广东园林》2023,(2):69-74
智慧公园的“智慧”不应等同于空间规划与智能设备的简单叠加,而应在“互联网+”思维以及规范高效的信息化架构基础上,打造覆盖服务、养护、管理和运营的全周期智慧化体系,从而真正实现公园“自监控、自管理”的健康良性发展。运用“一环四站”的总体布局,对传统山地公园广东省珠海市尖峰山中央公园进行智慧赋能。在运维层面,设计采用集约化架构模式,规避智慧公园普遍存在的各部门信息孤岛化、智慧化管理效率不高等问题。同时,还对山地公园智慧化改造面临的显示速率、性能提升等重难点问题进行探讨,并提出解决措施。  相似文献   
827.
为提高黄桃损伤程度无损检测识别的准确率,采集健康和不同损伤程度黄桃(Amygdalus persica)的反射光谱(R)、吸收光谱(A)、Kubelka-Munk光谱(K-M),并基于反射光谱、吸收光谱、Kubelka-Munk光谱等原始光谱和RAW、BOC、DT、SG、SNV等预处理方法后的光谱建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)和随机森林(random forest,RF)模型,比较3种模型检测效果,选出正确率较高模型并构建其特征波长下的模型,并对结果再次进行比较。结果显示,基于3种原始光谱和SG预处理后光谱的RF模型判别效果较优,整体准确率均达到了90.00%以上。利用竞争性自适应重加权(CARS)和无信息变量消除(UVE)算法对3种原始光谱和SG预处理后的光谱进行波长筛选,并再次建立RF模型。结果显示,A-RAW-CARS-RF模型和K-M-SG-CARS-RF模型相比于全光谱下的RF模型判别效果得到了改善...  相似文献   
828.
氮磷互作水稻冠层氮素敏感光谱筛选研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于连续两年的水稻氮磷互作盆栽试验,于水稻拔节、抽穗、灌浆等主要生育时期同步测定了冠层反射光谱和水稻植株总氮含量,系统分析了350~1 330 nm波段范围内任意两波段组合而成的差值(DVI)、比值(RVI)及归一化(NDVI)光谱指数与植株总氮含量的关系,筛选了可用于氮磷互作环境下的最佳光谱指数,建立了估算模型,并与已有的水稻氮光谱反演指数进行了比较。结果表明:氮磷交互下水稻冠层光谱受氮素的影响明显高于磷素,呈现随施氮量的增加可见光区反射率下降,近红外区上升的规律;但对磷肥的响应受施氮水平的影响,施磷在缺氮情况下提高了可见光区和近红外区的反射率,不缺氮情况下却使可见光区反射率降低。与植株总氮含量相关性较好的波段组合基本不受植被指数构造形式的影响,表现较为稳定,主要分布在近红外(780~1 330 nm)/可见光(750~770 nm)区域、红边(640~700 nm)区域和可见光(450~500 nm)区域。但施磷与不施磷处理的总氮光谱指数敏感波段组合区域有所变化,施磷处理的敏感区域要小于不施磷处理,且相关性决定系数有所降低。存在对施磷不施磷处理都比较敏感的光谱指数区域,拔节、抽穗和灌浆期分别以RVI(FD719,FD740),NDVI(FD419,FD552),DVI(FD707,FD713)表现最佳,建模决定系数分别为0.87、0.80、0.87,几乎不受氮磷交互作用的影响,验证模型均方根误差分别为1.98、3.68、3.47。已有的氮光谱反演参数中则以m ND705、PRI、NDVI705表现最好,但其预测精度明显受磷肥作用的影响,尤其是在拔节期,不施磷处理下的精度要远低于施磷处理,且整体精度均低于本研究新选的氮光谱指数。因此,氮磷互作对水稻氮光谱反演指数的波段组合及预测精度产生影响,要提高氮素光谱诊断精度,需要根据情况选择适宜的光谱指数。  相似文献   
829.
针对传统烟叶配方设计客观性不强、设计效率低的问题,提出了一种基于近红外光谱表征品质的烟叶配方设计方法:利用偏最小二乘法建立烟叶化学成分、部位、香型的近红外光谱模型,并预测烟叶品质指标;以品质指标为多维向量构建综合质量表征指数,依据“相似相替”规则,参照目标配方中的原烟等级,筛选相似的替代烟叶并组成候选烟叶集合,采用线性规划求解方法计算替代配方的构成比例。利用指标评价与感官验证相结合的方式,验证2020年度四川烟叶配方设计效果。结果表明:替代配方的烟叶部位、烟叶总糖、还原糖、总植物碱、总氮含量等与目标配方的相对误差小于6%;除刺激性指标外,替代配方烟叶香气量、清晰度、透发性、成团性、杂气、余味及劲头等感官质量指标与目标配方的差异不显著。  相似文献   
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