科研产出
基于文献计量的抗生素适配体传感技术研究进展与热点分析
《分析试验室 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：适配体是经体外筛选得到的短链寡核苷酸序列,能与靶标进行高亲和力和强特异性结合,以适配体为识别元件的生物传感器被广泛用于小分子传感检测研究.近年来,抗生素作为一类新兴污染物,其在环境和食品中的出现引起了人们的广泛关注.本文采用文献计量分析可视化工具VOSviewer,以Web of Science(WoS)核心数据库的文献资料为数据源,对抗生素适配体领域研究的发展过程、主要研究力量、研究热点及前沿等进行了分析.结果表明,抗生素适配体的研究发文数量不断增长,尤其是近10年呈快速增长态势;中国的累计论文发表数量最多,为378篇,占全球总发文量的57.62%,在国际合作网络中占据重要地位,而韩国、美国等国家的发文质量更高.关键词共现分析表明,抗生素适配体研究热点主要体现在"抗生素适配体筛选及性能表征"、"适配体传感器的构建及抗生素检测研究"以及"纳米材料在适配体传感检测抗生素中的应用"等3个方面.本研究提出了抗生素适配体领域未来发展方向和研究重点,有助于推进适配体生物传感技术的产业化发展.
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基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测，改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状，解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题，提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型（YOLO v5-mulberry）,并结合深度相机构建定位系统。首先，在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM（Convolutional block attention module）注意力机制，提高神经网络对桑树枝干的关注度；并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标，提高了模型检测小目标的性能；同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数，有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况；随后，完成深度图和彩色图的像素对齐，通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明：YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点，置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为（9.498 5 mm, 11.285 mm, 19.11 mm）,满足使用要求。该研究可实现桑树嫩叶处枝干的识别与定位，有助于推动桑叶智能化采摘机器人研究。
关键词： 桑叶采摘 枝干识别定位 YOLO v5 目标检测 注意力机制 坐标转换
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典型饲用氨基酸的太赫兹光谱检测与密度泛函理论指认分析
《光谱学与光谱分析 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为探索用于畜禽饲喂低蛋白日粮的典型氨基酸太赫兹波段指纹特性及其与分子结构相关性，本文基于太赫兹时域光谱技术和密度泛函理论（DFT）对蛋氨酸等6种饲用氨基酸开展了实验测量和理论振动计算分析。首先，制备了氨基酸实验样本，测量了它们在0.5～2.0 THz的太赫兹吸收光谱，发现：蛋氨酸在1.48和1.54 THz、赖氨酸在0.95和1.67 THz、色氨酸在1.2和1.4 THz、苏氨酸在1.42 THz、组氨酸在1.4 THz、异亮氨酸在1.41和1.51 THz处呈现明显吸收特性；然后，利用GaussView软件构建了6种氨基酸单分子结构，应用DFT理论的B3LYP杂化泛函方法，结合6-311G（d, p）基组优化结构，计算获得其太赫兹波段的频谱特征，发现：蛋氨酸在1.51 THz、赖氨酸在0.89和1.68 THz、色氨酸在0.67和1.39 THz、苏氨酸在1.4 THz、组氨酸在1.4 THz、异亮氨酸在1.56和1.75 THz处有一定吸收，与实际实验测量吸收峰位基本吻合；最后，利用Gaussian软件分析了6种氨基酸在0.5～2.0 THz波段各吸收峰处的振动模式，发现：蛋氨酸1.51 THz处吸收峰源自其甲基团的面内摇摆振动；赖氨酸0.89和1.68 THz处吸收峰源自其羧基官能团的旋转和氨基官能团的面内摇摆振动；色氨酸1.39 THz处吸收峰源自其羧基官能团的面外弯曲振动；苏氨酸1.4 THz处吸收峰源自其羧基官能团的面外弯曲和氨基官能团的面内摇摆振动；组氨酸1.4 THz处吸收峰源自其氨基官能团的面内摇摆和整体摇摆振动；异亮氨酸1.56 THz处吸收峰源自其甲基团和氨基官能团的整体摇摆和羧基官能团的面外摇摆振动、 1.75 THz处吸收峰源自其甲基团的整体摇摆和羧基官能团的面外摇摆振动。该研究为利用太赫兹光谱技术开展典型饲用氨基的快速定性定量研究提供理论参考。
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基于区块链的农产品供应链溯源数据多条件查询优化方法研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：随着基于区块链的农产品溯源系统迅速发展,区块链查询能力面临着巨大挑战.对于供应链参与方来说,区块链中保存的数据多为编码或序列化的数据,使得供应链参与方的审计和监督等存在多条件查询的工作变得十分困难.通常情况下,原生区块链并未提供满足多条件查询的查询方式.因此,为了实现多条件查询并提高查询效率,本研究提出一种农产品溯源数据多条件查询优化方法.首先,该方法采用一种优化的Merkle树结构(n-Tree)对交易信息进行重构,从而提供更高效的条件验证能力.其次,通过自适应多条件区块布隆过滤器判断交易信息中查询条件的存在性,进而快速过滤区块.最后,提出一种应用TWTN-Heap(Time weight and transaction number based heap)结构的索引构建方法,以区块权重为序构建主条件相关的区块号索引列表.产品数据的查询过程包括遍历区块号索引列表、过滤非相关区块以及验证特定查询条件,从而获得条件查询结果.实验结果表明,本研究提出的产品数据条件查询优化方法能够有效地解决农产品供应链面临的条件查询问题,同时保证查询时间消耗维持在15 ms左右,查询效率较默克尔语义字典树(Merkle semantic trie,MST)方法提高60.9%,较原始遍历(Orignal traverse,OT)方法提高 87.7%.
关键词： 农产品供应链 区块链溯源 条件查询 n-Tree 布隆过滤器
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非连续光对无土栽培番茄苗期无机元素吸收的影响
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：本研究在人工光型植物工厂中采用岩棉种植番茄植株，分析了在总光量一致的基础上红光背景下蓝光补充介入和蓝光取代介入两种非连续供光模式对番茄植株营养液无机元素吸收及叶片色素光谱参量的影响。结果表明，与连续红光相比，蓝光以不同方式介入均降低了番茄叶片中K元素含量而提高了茎中K元素含量，蓝光介入一定程度上抑制了番茄K元素由茎向叶片的运输；蓝光以不同方式介入均提高了番茄地上部中Mg含量（增幅8.93%～13.63%）,而降低了地上部Fe含量（降幅28%～48%）及Mn含量（降幅3.93%～21.24%）。其中蓝光补充介入模式下番茄叶片中Mg元素含量随着蓝光补充强度的升高而增加，叶片Mg含量在蓝光取代介入模式下高于蓝光补充介入模式而地上部Fe含量趋势则相反，蓝光取代介入的非连续光模式较蓝光补充介入模式而言更有利于刺激叶片中Mg的积累而抑制地上部Fe的积累。与连续红光相比，蓝光以不同方式介入后番茄叶片色素光谱参量Hue值（色相角）和MCARI值（修正叶绿素吸收比指数）均有所提高，相反，Red/Green值（红绿区域光谱反射比）均有所降低，蓝光补充介入模式下叶片Hue值和MCARI值随蓝光补充强度的升高而增大，R/RB80处理下Hue、MCARI值最高，较对照分别提高4%、124%;蓝光取代模式下Hue值和MCARI值随蓝光间歇时间的延长先增大后减小，R/RB（1h）处理下Hue、MCARI值最高，较对照分别提高6%、215%。番茄叶片在绿光波段的反射率与各处理下Hue、MCARI值变化趋势接近，而番茄叶片中Mg元素含量与叶绿素光谱参量呈正相关性。蓝光取代介入的非连续光模式较蓝光补充介入模式而言更有利于刺激叶片类胡萝卜素分解和叶绿素积累，非连续供光模式通过调控番茄植株无机元素的吸收进而作用于叶片色素的形成。本研究为无土栽培番茄光环境调控提供了理论依据。
关键词： 植物工厂 LED供光模式 番茄苗期 非连续光 无机元素
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融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：油茶作为江西省经济林树种之一，也是江西省特色优势产业，准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足，以及丘陵山区地形破碎问题，以江西省宜春市袁州区为研究区，采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源，构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量，其中，纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口，计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法，设计了8种特征组合方案开展实验，探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明：利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35,最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast);在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类，不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数，相比于单一光谱和指数特征，纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果，基于特征优选的油茶提取精度最高；基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高，总体精度为88.29%,Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据，构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法，可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。
关键词： 油茶 种植区提取 Sentinel-1 Sentinel-2 特征优选 累计差 ReliefF算法
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基于BERT-BiLSTM-CRF模型的畜禽疫病文本分词研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对畜禽疫病文本语料匮乏、文本内包含大量疫病名称及短语等未登录词问题，提出了一种结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF畜禽疫病文本分词模型。以羊疫病为研究对象，构建了常见疫病文本数据集，将其与通用语料PKU结合，利用BERT（Bidirectional encoder representation from transformers）预训练语言模型进行文本向量化表示；通过双向长短时记忆网络（Bidirectional long short-term memory network, BiLSTM）获取上下文语义特征；由条件随机场（Conditional random field, CRF）输出全局最优标签序列。基于此，在CRF层后加入畜禽疫病领域词典进行分词匹配修正，减少在分词过程中出现的疫病名称及短语等造成的歧义切分，进一步提高了分词准确率。实验结果表明，结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF模型在羊常见疫病文本数据集上的F1值为96.38%,与jieba分词器、BiLSTM-Softmax模型、BiLSTM-CRF模型、未结合词典匹配的本文模型相比，分别提升11.01、10.62、8.3、0.72个百分点，验证了方法的有效性。与单一语料相比，通用语料PKU和羊常见疫病文本数据集结合的混合语料，能够同时对畜禽疫病专业术语及疫病文本中常用词进行准确切分，在通用语料及疫病文本数据集上F1值都达到95%以上，具有较好的模型泛化能力。该方法可用于畜禽疫病文本分词。
关键词： 畜禽疫病 文本分词 预训练语言模型 双向长短时记忆网络 条件随机场
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手持式黄油桃可溶性固形物可见近红外光谱检测设备研制
《农业工程学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：桃在鲜果市场中占有重要份额。可溶性固形物含量（soluble solid content,SSC）是衡量桃品质的重要参数，是挑选优质桃以及预测最佳采摘时期的重要决策依据。该研究开发了一款基于可见近红外光谱技术的手持式黄油桃SSC无损检测设备。该设备的硬件系统主要由微型光谱仪、卤素灯、OLED显示屏、微控制器以及自主设计的驱动电路组成。为了评估所开发设备的检测性能，采用北京平谷区种植的黄油桃作为样品进行验证。首先，获取校正集样品在680～940 nm范围内的可见近红外光谱，经5点平均平滑和最大值归一化对光谱预处理建立黄油桃SSC偏最小二乘回归模型并用于预测集样本的SSC分析，预测相关系数和均方根误差分别为0.947和0.728%，单果检测时间不超过2 s。为了提高模型精度和稳定性，将校正集和预测集合并后作为新的校正集进行建模，并将重新构建的模型对独立验证集进行预测，SSC预测值与实测值的相关系数为0.906，均方根误差为0.732%。采用分段直接校正算法将主机模型传递到从机。经过模型传递后，从机对独立验证集SSC的预测值与实测值的相关系数和均方根误差分别为0.865和0.919%。该手持式SSC检测设备可将SSC预测数据以蓝牙方式传输到手机客户端，借助手机定位功能，在地图上实现黄油桃SSC空间可视化分布。研究结果表明，该手持式SSC无损检测设备可以实现黄油桃SSC的准确测量，借助模型传递算法实现了模型在不同设备间的有效传递，避免了重复建模，可为该设备批量生产节约大量成本，具有广阔的应用前景。
关键词： 无损检测 模型 可见近红外光谱 可溶性固形物 黄油桃
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养鸡场空气微生物污染及工人呼吸暴露风险
《环境科学 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：动物养殖场是空气环境微生物污染的重要来源，然而目前关于养殖场空气中微生物污染特征的时间规律少有报道.针对以上情况，以蛋鸡场为例，采用16S r RNA基因扩增子测序分别对养殖场空气和粪便环境中细菌分布特点及呼吸暴露展开为期80余周的研究.结果表明，空气和粪便样本中16S r RNA含量范围分别在6.08×10~5～4.90×10~6 copies·m-3和4.27×10~8～1.15×1010copies·g-1之间.空气中细菌浓度的平均值在冬季显著高于夏季，而生物多样性则呈现相反趋势.蛋鸡场空气与粪便中的优势细菌门均为厚壁菌门（Firmicutes）.在所调查时间内，空气中前3个优势菌属的种类较为稳定，依次为乳杆菌属（Lactobacillus）、拟杆菌属（Bacteroides）和栖粪杆菌属（Faecalibacterium），而粪便中优势菌属则随养殖时间的增加波动较大.空气和动物粪便中细菌和致病菌群落结构的相关性均不显著，但不同介质中两种目标微生物的含量均显著相关.粪便中细菌的气溶胶化指数随养殖时间的增加而呈上升趋势，而致病菌趋势相反.其中，瘤胃菌科torques属（[Ruminococcus]＿torques＿group）、拟杆菌属（Bacteroides）和栖粪杆菌属（Faecalibacterium）为最易发生气溶胶化的前3个致病菌属.养鸡场工人的细菌呼吸暴露具有季节性差异，其中细菌和致病菌摄入量的平均值分别为2.54×10~7 copies·d-1和2.87×10~5 copies·d-1.研究结果将为系统评估养殖场空气微生物的污染特征和潜在健康风险，对以及制定相应的职业暴露行业标准和防控措施提供科学依据.
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基于连续提示注入与指针网络的农业病害命名实体识别
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对农业病害领域命名实体识别过程中存在的预训练语言模型利用不充分、外部知识注入利用率低、嵌套命名实体识别率低的问题，本文提出基于连续提示注入和指针网络的命名实体识别模型CP-MRC(Continuous prompts for machine reading comprehension)。该模型引入BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型，通过冻结BERT模型原有参数，保留其在预训练阶段获取到的文本表征能力；为了增强模型对领域数据的适用性，在每层Transformer中插入连续可训练提示向量；为提高嵌套命名实体识别的准确性，采用指针网络抽取实体序列。在自建农业病害数据集上开展了对比实验，该数据集包含2 933条文本语料，8个实体类型，共10 414个实体。实验结果显示，CP-MRC模型的精确率、召回率、F1值达到83.55%、81.4%、82.4%,优于其他模型；在病原、作物两类嵌套实体的识别率较其他模型F1值提升3个百分点和13个百分点，嵌套实体识别率明显提升。本文提出的模型仅采用少量可训练参数仍然具备良好识别性能，为较大规模预训练模型在信息抽取任务上的应用提供了思路。
关键词： 农业病害 命名实体识别 连续提示 指针网络 嵌套实体 预训练语言模型
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