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11.
测定了小麦网腥黑粉菌和光腥黑粉菌冬孢子的红外光谱,获得了谱图。两种光谱的差异较大,而同种的光谱则较为相似。光腥的光谱各吸收带的强度均较高,且酰胺Ⅰ,Ⅱ两带的分离度较好;网腥光谱的强度则较低,酰胺Ⅰ,Ⅱ两带的分离度较差,酰胺Ⅱ,呈现一个宽斜肩峰。据此,可用于两种孢子的鉴别。 相似文献
12.
对现代分析技术在蜂蜜质量检测中的应用情况进行了综述。运用现代分析方法 ,如色谱分析法、光谱分析法、电化学分析法、质谱分析法等可测定蜂蜜中一些非常规成分 (酶类、黄酮类、芳香性成分、微量元素等 ) ,可检测农药、抗生素等有害物质残留 ,鉴别真假蜂蜜。这些方法具有操作简便、分析速度快、灵敏度高、检出限量低、选择性好等特点。 相似文献
13.
采用自动识别雌雄蚕蛹的技术与设备,是解决蚕种生产人工鉴蛹人力短缺和保证鉴蛹正确率的有效途径之一。以6个家蚕品种的蚕蛹供试,利用自制的在线近红外光谱检测装置进行雌雄蛹的鉴别。分别以3种采谱条件采集各供试家蚕品种蚕蛹样品的近红外光谱,以采用全谱和经竞争性自适应重加权算法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)优选后的波长变量分别建立偏最小二乘判别分析(PLSDA)的雌雄蚕蛹识别模型。测试结果显示,在3种采谱条件下,以单个家蚕品种的光谱数据建模时雌雄蚕蛹鉴别的正确率达100%;多个家蚕品种的蚕蛹混合后采集光谱数据建模,其中采用方法 a(积分时间8 ms,扫描次数5次)、方法 b(积分时间为8 ms,扫描次数10次)、方法 c(积分时间20 ms,扫描次数10次)获取光谱数据建模的鉴别正确率分别达94.2%、95.2%、100.0%。选择高速采集光谱的方法 a,经CARS法优选波长后建模的测试结果优于经UVE法优选波长建模的结果,对校正集、交叉验证集和预测集蚕蛹样品的雌雄识别正确率分别为100%、100%和96.2%。研制的在线近红外光谱检测装置及建立的检测方法与模型,可应用于蚕种生产中快速鉴别分选雌雄蚕蛹。 相似文献
14.
探索了一种对稻谷中重金属镉的快速、直接的测定方法,以适用稻谷集中收购、存储和流通过程中快速检测的的需要。样品无需前处理,直接磨成粉状即可上机测定。该方法采用X射线荧光光谱分析的原理,样品中的待测元素受激产生特征X射线,并由高性能探测器接收,得到镉元素的信号强度,然后根据信号强度与浓度的比例关系,经过软件处理自动计算样品中镉的含量,20min内完成精确定量。检出限可达到0.034mg/kg,实物标样标准偏差为0.016。此方法简单快速,并且准确性高,重现性好,可广泛应用于稻谷中镉的快速检测。 相似文献
15.
研究采集宁夏区内各市县(固原、海原、同心、中卫、中宁、永宁、平罗)抽取玉米样品120批,用近红外分析仪扫描定标样品集获得玉米近红外光谱图,利用偏最小二乘法建立模型,并分别经过无预处理、均值中心化、标准正态变量转换、一阶导数、标准正态变量转换结合去趋势校正(SNV+D)预处理光谱,获得水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维预测模型,分别是经过MC、SNV+D、SNV+D、SNV+D光谱预处理后效果最好。预测决定系数R2 p分别为0.951、0.976、0.728、0.897,相对分析误差RPD除粗脂肪为2.62外,其他均大于3的近红外预测模型,通过预测模型验证集验证后,并对模型预测值与实测值进行U检验,结果为差异不显著(P>0.05)。该近红外预测模型对玉米中水分、粗蛋白、粗纤维具有较佳预测效果,粗脂肪的预测精度有待进一步提高。 相似文献
16.
光辐射染色木材的变色规律及化学组分结构的变化 总被引:1,自引:0,他引:1
以I-214杨木染色单板为试材、氙光作为辐射光源,考察其在100h光照过程中表面颜色的变化规律;依据红外光谱图的谱峰位置和谱峰相对吸收强度,分析和确定光变色过程中染色杨木木材的化学组分。结果表明:染色杨木木材受光辐射易发生变色,其中酸性蓝染色单板的明度指数L*和色品指数b*变化显著,其光变色度显著大于酸性大红GR染色单板;若以波数1510cm-1为基准,非共轭羰基C=O振动的吸收峰(1738cm-1)吸收强度显著增强;共轭羰基C=O伸缩振动的吸收峰(1650cm-1)吸收强度有所增强;芳香环骨架C-C振动的吸收峰(1510cm-1)吸收强度明显减弱;C-O-H振动的吸收峰(1160~1052cm-1)吸收强度有所减弱。 相似文献
17.
18.
大豆这种农产品在中国有特殊的地位,中国东北是最适合大豆种植的地区之一,所以大豆也成了中国在国际农产品市场上的主要竞争品.大豆的经济价值、使用价值以及药用价值都很高,作用广泛.但是不同种类的大豆之间差异很大,只有在准确识别大豆的种类的基础上,才能有效提高我国大豆品质.本文中通过高光谱图像的处理方法,在不同种类的大豆中进行分析.实践证明,高光谱图像技术的识别准确率达 90%以上,识别作用明显,能有效的为大豆的种类提供参考. 相似文献
19.
为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证。结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关,其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大,为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r2)和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r2、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此,拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测... 相似文献