科研产出
动态高压微射流对山楂果渣膳食纤维理化和结构特性的影响
《食品科学 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：采用动态高压微射流（dynamic high pressure microfluidization,DHPM）技术处理，探究其对山楂果渣膳食纤维结构及理化特性的影响。结果表明，经不同条件下DHPM处理后，山楂果渣中可溶性膳食纤维（soluble dietary fiber,SDF）含量比CK组提高了34.59%～73.54%，亚硝酸盐吸附能力和阳离子交换能力显著增强（P<0.05）；在200 MPa循环3次时，其持水力、持油力、膨胀力达到最大，较CK组分别提高了2.08、8.34、2.25倍（P<0.05）；热重和流变学分析表明，DHPM处理后表观黏度呈下降趋势，热稳定性降低；粒径和扫描电子显微镜图分析表明，经DHPM处理后粒径先减小后增大，表面粗糙，结构疏松，且压力为250 MPa时颗粒发生团聚现象；红外光谱和13C核磁共振分析表明，结晶度减小，部分纤维素、半纤维素和果胶发生降解。因此，DHPM处理能提高可溶性膳食纤维含量、水合特性，增强其亚硝酸盐吸附能力和阳离子交换能力，但热稳定性降低，粒径、表观黏度和结晶度减小。该研究为山楂果渣的高值化利用提供了理论依据。
关键词： 动态高压微射流 山楂 膳食纤维 理化特性 结构特征
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基于全透射可见-近红外光谱的西瓜糖度在线检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：糖度是评价西瓜品质的重要指标之一，影响着西瓜的受欢迎程度和销售价格。但体积大、皮厚的自然生物特征为西瓜糖度的快速、无损评估带来了挑战。为探索西瓜糖度快速无损检测，选择230个西瓜作为试验样本，使用自行研制的全透射可见-近红外光谱系统在线采集西瓜光谱数据，在线检测过程中保持光谱连续检测点在西瓜的赤道部位，并分别测量西瓜整果糖度和中心糖度作为理化糖度参考值。首先对样本在线检测过程中产生的多条光谱数据进行均值化处理，并选取波长范围690～1 100 nm的光谱数据，使用蒙特卡洛方法剔除其中的异常样本，使用多种预处理方法（SNV、 SG平滑等）对光谱数据优化，并采用SPXY算法划分样本校正集和预测集以减小因西瓜内部糖度分布差异造成的影响；基于优化的光谱数据构建了线性PLSR模型和非线性LS-SVM模型预测西瓜中心糖度和整果糖度。结果表明，基于SNV和SG组合法预处理光谱构建的LS-SVM模型预测西瓜整果糖度效果最好，其校正集相关系数RC=0.92,建模均方根误差RMSEC=0.37°Brix;预测集相关系数RP=0.88,预测均方根误差RMSEP=0.40°Brix。进一步使用特征波段挑选算法（CARS、 UVE、 SPA等）对光谱数据优化，结果显示构建的模型效果更好，其中使用CARS和UVE组合算法选取的特征波长构建LS-SVM模型预测西瓜整果糖度时效果最好，其校正集相关系数RC=0.94,校正均方根误差RMSEC=0.31°Brix;预测集相关系数RP=0.91,预测均方根误差RMSEP=0.37°Brix,且建模变量从1524个特征变量缩减到39个特征变量。该研究为实际生产中西瓜糖度快速无损检测应用提供了参考。
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基于模型预测控制的菇房空调节能控制方法
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：当前工厂化食用菌生产菇房空调控制方法存在节能效率低、室内温度波动大等问题，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）、门控循环单元神经网络（Gated recurrent unit neural network, GRU）与注意力机制（Attention）的菇房空调节能控制方法。该方法以CNN-GRU-Attention组合神经网络为预测模型，结合预测误差补偿和预测模型数据集动态更新机制，实现对菇房室内温度精准预测；建立以空调控制量为状态量的目标函数，分别利用熵权法、主观法明确目标函数权重系数，运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ, NSGA-Ⅱ）求解出空调在控制时域内最优控制序列，集成滚动优化和反馈机制，实现菇房环境的精准及节能控制。试验结果表明，提出的CNN-GRU-Attention菇房室内温度预测模型，以历史30 min数据预测未来10 min室内温度效果最好，选取的典型日内预测最大均方根误差为0.122℃、最小决定系数为0.807、最大平均绝对百分比误差为0.611%;菇房空调模型预测控制方法对天气波动具有较好的抗干扰能力。与阈值开关法和PID法相比，在空调节能方面，能耗分别减少21%和14%;在控制温度精度方面，RMSE可分别降低72%、46%。
关键词： 菇房 预测模型 模型预测控制 多目标优化 神经网络
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基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测
《农业工程学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：氮素是冬小麦生长发育必不可少的大量元素，无人机超高分辨率影像丰富的光谱信息和纹理信息为冬小麦植株氮含量精准预测提供了重要的技术途径，但是过多变量造成了信息冗余和模型复杂的问题。针对此问题，该研究提出了一种“相关分析+共线性分析+LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)特征筛选”的多层级植株氮含量敏感特征的筛选方法，引入约束系数向量的L1正则化实现特征的稀疏性，将某些特征的系数缩小为0，基于冬小麦关键生育期（拔节期、孕穗期、开花期、灌浆期）无人机影像提取的65个光谱和纹理特征，采BP神经网络（back propagation,BP）、Adaboost、随机森林（random forest,RF）和线性回归（linear regression,LR）4种机器学习算法构建了冬小麦植株氮含量预测模型。结果表明：相关分析筛选出51个通过0.01显著性检验的变量；基于共线性分析，当LASSSO正则化参数λ取值为0.08时，17个敏感特征变量被筛选。基于筛选的敏感特征变量，BP、Adaboost、RF和LR 4种算法建立的植株氮含量预测模型均达到了0.01水平差异显著性，且BP、Adaboost和RF 3种预测模型的精度具有高度的一致性，模型R~2均为0.81,RMSE分别为0.36%、0.38%和0.37%，说明该研究提出的多层级特征筛选方法不仅使得模型变得简洁，而且稳健性高，可为智慧农业氮肥精准监测、智慧管理提供技术支撑。
关键词： 无人机 冬小麦 氮素 多层级特征筛选 LASSO回归 机器学习 最小二乘回归
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面向葡萄知识图谱构建的多特征融合命名实体识别
《农业工程学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题，该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量（bi-directional encoder representation from transformer, BERT）和残差结构（residual structure, RS）融合的命名实体识别模型（bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS）。通过BERT模型将文本映射为字符向量，利用双向长短时记忆网络（bi-directional long-short term memory, BiLSTM）提取局部字符向量特征，并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征，以提高字向量的语义丰富度，最后通过条件随机场（conditional random field, CRF）模型对特征向量解码，获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比，提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好，在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89.89%、95.02%、83.21%、96.15%和72.51%。最后该研究依托BBNER-MRS模型，提出基于深度学习的两阶段式领域知识图谱构建方法，成功构建了葡萄知识图谱，研究结果可为相关从业人员提供技术和数据支持。
关键词： 信息化 深度学习 知识图谱 命名实体识别 BERT 残差结构
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基于Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征的赣南柑橘种植区识别方法
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：为准确获取柑橘果园空间分布信息，实现柑橘种植结构调整、产量估算和资源管理，以赣南3个柑橘种植主产区（信丰县、安远县及寻乌县）为研究区域，针对南方地区多云多雨导致传统光学影像较为缺乏的问题，使用Sentinel系列数据和PIE-Engine平台，构建和优选了光谱特征、植被水体指数特征、红边波段特征和纹理特征，并引入时间序列Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据的后向散射系数，共同探讨不同特征组合对柑橘种植园的识别提取效果，基于随机森林算法并融合Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征识别提取了赣南柑橘种植区。结果表明：5、9、11月柑橘种植园与其他地物的平均后向散射系数分离性最佳，是识别提取柑橘的关键时期；指数特征及纹理特征参与分类改善了分类效果且提高了分类精度；相较于单一SAR特征及指数、纹理特征，加入时序SAR特征的分类结果中总体精度达90.084%,Kappa系数达0.863,错分、漏分误差较小，符合实际地物分布情况，说明了时序SAR特征的可用性和实用性。本研究可为多云多雨的南方柑橘果园的识别提取提供参考。
关键词： 柑橘 种植区识别 PIE-Engine 时序SAR Sentinel卫星
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装配式柔性墙体日光温室联合储热系统蓄放热特性
《农业工程学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：增设多蓄热介质联合主动蓄放热系统是解决装配式柔性墙体日光温室“重保温、轻蓄热”问题的有效方法，但当前对于“土壤-空气-水”多介质联合储热系统蓄放热特性和加温效果尚不明确，针对此问题，该研究以配备“空气源地中热交换-水源后墙循环换热”联合储热系统的装配式柔性墙体日光温室为研究对象，采用现场跟踪测试和能量转移测算，对联合储热系统各自和组合的蓄放热特性进行研究。结果表明，配有联合储热系统的装配式柔性墙体日光温室室内夜间最低空气温度维持在10℃以上，室内外最大温差达26.5℃。0～50 cm的土壤层是该温室主要蓄热介质，晴天土壤层蓄热量最高占总蓄热量的63.5%。地中热交换系统最高占土壤蓄热量的54.4%。水循环系统蓄热量可达424.04 MJ，最高占总蓄热量的45.1%，通过循环蓄热可将储水池内8 m3水的温度提高到35℃。连阴天时，通过引入蓄放热比指标，对联合储热系统的运行效果进行定量评价，发现水循环系统具有蓄放热速度快的特点，蓄放热比绝对值最高可达1.62，是当天土壤蓄放热的1.8倍。但从总量上看，土壤仍是连阴天主要放热来源，在北京地区联合蓄放热系统能够维持3个连阴天的热量需求。水循环系统平均性能系数（coefficient of performance,COP）为9.16，地中热交换系统平均COP为6.82，联合蓄放热系统综合COP为8.85，对比热泵，其节能率达60.26%。研究结果为联合储热系统蓄放热机理研究提供了理论依据。
关键词： 日光温室 墙体 传热 联合储热 蓄放热特性 水循环 地中换热
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基于磁性多壁碳纳米管的磁性固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法测定农产品中22种真菌毒素
《分析化学 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：以磁性多壁碳纳米管（Fe3O4-MWCNTs）为吸附剂，建立了简单、快速和高效的磁性固相萃取方法，结合超高效液相色谱-串联质谱实现了对农产品中22种真菌毒素的同时检测。将Fe3O4纳米颗粒引入MWCNTs中制备Fe3O4-MWCNTs作为吸附剂，不仅可以提高多种目标真菌毒素的富集效率，还可通过外磁场进行分离，有效缩短了样品前处理时间。对影响磁性固相萃取前处理效率的提取溶液、吸附剂类型、吸附剂用量和洗脱溶液类型进行了优化。在最佳前处理条件下，结合超高效液相色谱-串联质谱进行检测，结果表明，22种真菌毒素在各自的浓度范围内均具有良好的线性关系（R2≥0.9966），方法检出限（LOD, S/N=3）为0.0008～1.6337 ng/g，定量限（LOQ, S/N=10）为0.0025～5.4457 ng/g，低、中、高3个浓度水平的加标回收率为71.5%～118.4%，日内精密度为1.3%～10.9%（n=6），日间精密度为2.3%～11.6%（n=3）。本方法前处理过程简单快速、有机溶剂消耗少、基质净化效率高，并且方法的线性范围宽、准确度和灵敏度高，可用于大批量农产品中多种真菌毒素的同时检测，对于保障粮食安全具有重要意义。
关键词： 真菌毒素 磁性多壁碳纳米管 磁性固相萃取 超高效液相色谱-串联质谱
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基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：在冷链行业集群式发展的背景下,为解决在三文鱼冷链多链协同过程中由于监管数据持续性与碎片化所带来的跨链签名数据传输且真实性验证效率缓慢的问题,设计了基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型,该模型包括基于聚合签名算法的数据验证与冷链模式监管的方法,该方法在提升跨链监管数据真实性验证效率的同时保证了三文鱼冷链监管的细粒度与完整性.最后,基于以太坊平台实现了三文鱼冷链多链协同监管模型的原型系统.经系统性能测试,在监管性能方面,多链架构监管性能相较于单链架构平均提高17.98%,且随着区块链交易增多,多链架构监管性能优势将更加明显;在真实性验证效率方面,根据验证时间曲线的趋势线斜率分析,传统验证算法的斜率为57.448,而聚合签名算法的斜率为0.553.这表明随着签名数量的增加,聚合签名算法在验证效率方面具有明显的优势;在通信消耗方面,传统签名算法所需要的签名通信量在理论极限值下最多可达到4 875 B,而聚合签名算法所需的签名通信量即使在未压缩的情况下也一直保持在96 B.测试结果表明,在三文鱼冷链场景中,聚合签名与验证的方法在数据批量传输批量验证的条件下具有良好的效率优势,为可信冷链监管、集群式冷链发展提供借鉴与参考.
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基于特征光谱参数的叶片和冠层尺度茶多酚含量估算
《光谱学与光谱分析 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性，是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法，遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势，但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶园的茶叶为研究对象，对春茶、夏茶和秋茶的叶片与冠层两个尺度的茶多酚含量及对应高光谱数据进行测定，利用标准正态变量变换（SNV）对叶片和冠层的高光谱反射率数据进行预处理；然后，分别采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权采样算法（CARS）筛选不同生长季节叶片和冠层两个尺度茶多酚的敏感波段；最后，通过偏最小二乘法（PLS）、随机森林（RF）和多元线性回归（MLR）分别构建不同时期的茶多酚含量模型并进行验证。结果表明：（1）茶多酚的含量随着季节推移显著增加，春茶茶多酚含量（15.37%）最低，夏茶茶多酚含量次之（18.29%）,秋茶茶多酚含量（秋茶20.77%）最高；（2）不同敏感波段筛选的茶多酚含量的光谱特征波段主要为2 100～2 200 nm附近、 1 300～1 400 nm附近、红波-红边波段及绿波段；（3）基于春茶、夏茶和秋茶冠层光谱特征构建的茶多酚模型中CARS-PLS、 SPA-MLR和CARS-PLS模型精度最高，建模集R~2分别为0.56、 0.45和0.52, RMSE分别为1.15、 1.68和1.77;验证集R~2分别为0.43、 0.40和0.41, RMSE分别为1.60、 1.91和1.91;基于春茶、夏茶和秋茶冠层叶片光谱特征构建的茶多酚模型中SPA-PLS、 CARS-PLS和SPA-MLR模型精度最高，建模集R~2分别为0.50、 0.42和0.42, RMSE分别为1.25、 1.70和1.66;验证集R~2分别为0.43、 0.36和0.38, RMSE分别为1.44、 1.96和2.49。研究结果表明，基于遥感数据进行不同季节的叶片和冠层两个尺度的茶多酚含量估算是可行的，在大面积实时监测茶品质特征方面具有较大的潜力。
关键词： 茶多酚 高光谱 偏最小二乘法 随机森林 多元线性回归
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