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基于介电特性的灵武长枣新鲜度预测被引量：14: 2016年; 为了研究灵武长枣新鲜度与介电特性参数的关系,利用LCR测试仪在1.995kHz下测试长枣的介电特性参数,并对其介电特性参数和品质参数进行相关性分析。结果表明:长枣的介电损耗因子ε″与可溶性固形物含量、硬度、失重率、可滴定酸含量和丙二醛含量呈极显著相关(P<0.01),相对相对介电常数ε′仅与呼吸强度显著相关(P<0.01)。根据可溶性固形物含量、硬度和失重率的变化规律,将长枣分为3个新鲜度等级。以介电损耗因子ε″为BP神经网络的输入特征参数,利用BP神经网络结构建立长枣的新鲜度预测模型,新鲜度等级平均识别率达到81.67%,可用来预测灵武长枣的新鲜度。; 沈静波张海红马雪莲王慧倩李子文周世平; 关键词：介电特性新鲜度 BP神经网络

基于介电频谱的灵武长枣品质参数的预测模型被引量：3: 2017年; 为寻找预测灵武长枣品质的最优模型,以长枣的介电损耗因子?"和介电常数?’频谱进行内部品质参数(可溶性固形物、可滴定酸含量和含水率)的建模研究。通过遗传算法(genetic algorithm,GA)和相关系数(correlation coefficients,CC)法提取了介电谱的有效信息;采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、主成分回归(principal components regression,PCR)和支持向量机(support vector machine,SVM)法建立了品质参数的预测模型;以决定系数(R^2)、校正标准偏差和预测标准偏差等模型评价方法确定了品质参数的最优预测模型。结果表明:基于介电损耗因子?"建立的可溶性固形物含量、可滴定酸含量和含水率的最佳预测模型分别为GA-PCR、GA-PLS和GA-PLS,且R^2均达到0.9以上;基于介电常数?’建立的可溶性固形物含量、可滴定酸含量和含水率的最佳预测模型分别为CC-PLS、GA-SVM和GA-PLS,R^2达到0.8以上,且验证效果较好。本研究为利用介电频谱快速预测长枣品质提供了可靠的方法。; 沈静波吴龙国张海红贺晓光李子文; 关键词：灵武长枣无损检测介电特性

灵武长枣的成熟度与其电学特性关系研究被引量：7: 2015年; 为了解灵武长枣的成熟度与其电学特性的关系，以5种不同成熟度的灵武长枣为对象，利用LCR测试仪测试了长枣的电学参数。研究了长枣成熟度与其电学参数之间的关系，寻求能够反映长枣成熟度的敏感电学参数。结果显示：复阻抗Z、串联等效电容0、电抗X、串联等效电感三J、相对介电常数ε’在特定的频率，具有一定的区分长枣成熟度能力。在3．16-316．2kHz及3．16～1．58MHz内，可分别利用z值和0值区分十成熟枣果。在251．2-1．26MHz频率内，可利用0值区分十成熟、九成熟及六成熟枣果。10-63kHz内可用厶值、x值区分出十成熟果以及六成熟果。在3．16～1MHz的频率范围内，可用ε＇值区分十成熟长枣。而在10-31．6kHz频段范围内，随成熟度的提高灵武长枣的介电损耗因素ε”呈单调下降的变化规律，不同成熟度枣果的介电损耗因素ε”值两两之间的差异均达到显著水平垆〈0．05），可以以介电损耗因素ε”评价辨别灵武长枣的成熟度。; 李子文张海红马雪莲王慧倩沈静波; 关键词：灵武长枣成熟度介电特性无损检测

草莓介电特性和内在品质的关系被引量：2: 2018年; 利用LCR平行板测试仪在1~1 000 k Hz频率范围内测试推算了贮藏期间草莓相对介电常数ε'、介电损耗因子ε″,分析了其随贮藏时间动态变化规律。此外,测试分析了贮藏过程中草莓品质指标(呼吸强度、可溶性固形物和失质量率)的变化规律;最后,运用逐步回归法对草莓介电参数与品质指标进行了相关性及回归分析。结果发现,8个较佳频率点下的介电参数与草莓品质指标间具有较强的相关性,均达到极显著水平(P<0.01);两者建立的逐步回归模型相关系数R2依次为0.93、0.87、0.90。结果表明,利用草莓的介电参数预测草莓的内在品质是可行的。; 李冬冬贾柳君张海红沈静波李子文; 关键词：草莓品质指标介电特性

基于介电谱技术结合遗传算法的草莓品质预测被引量：5: 2016年; 为寻找草莓品质的快速无损预测方法,利用LCR测试仪测试分析了草莓介电谱变化规律;以遗传算法(Genetic Algorithm,GA)筛选出各品质指标(呼吸强度、可溶性固形物含量和失重率)的特征频率点;以特征频率下的介电参数建立了草莓品质的偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)预测模型。研究结果表明:以GA法筛选频率后的介电参数所建立的呼吸强度、可溶性固形物和失重率的GA-PLS模型RPD值和R^2值分别为5.21、3.14、4.89和0.941、0.852、0.906,各品质指标预测值与实测值无显著差异(p>0.05)。介电谱技术结合遗传算法可用于预测贮藏期草莓的品质。; 李冬冬贾柳君张海红沈静波李子文; 关键词：介电谱草莓遗传算法

基于介电频谱的枣果品种鉴别模型的建立被引量：2: 2017年; 利用LCR测试仪在1~1 000 kHz的频率范围内,选取55个频率点,测定灵武长枣、冬枣和团枣的介电损耗因子ε"频谱和相对介电常数ε’频谱,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)法和遗传算(genetic algorithm,GA)法提取介电频谱的有效信息,并选取偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种方法进行枣果品种的鉴别模型研究。结果表明,频率和品种对枣果的介电参数均有显著性影响;用PCA与GA方法提取频谱有效信息的建模效果要优于原始频谱的建模效果;SVM法的建模效果要优于PLS-DA与LDA法的建模效果;以介电损耗因子ε"建立的PCA-SVM模型优于介电常数ε’的GA-SVM模型,其预测集的鉴别准确率为100%。因此,基于介电损耗因子ε"频谱的PCA-SVM模型为枣果品种鉴别的最优模型。; 沈静波李冬冬张海红李子文贾柳君; 关键词：枣果介电频谱

基于介电特性的草莓品质预测被引量：3: 2017年; 为了探讨基于介电特性的草莓品质预测的可行性,利用LCR平行板测试仪测试分析了630.96 k Hz(10^(5.85) Hz),707.95 k Hz(10^(5.90) Hz),891.25 k Hz(10^(5.95) Hz)和1000 k Hz(10~6 Hz)4个较佳测试频率下的?'动态变化规律;研究了贮藏过程中草莓呼吸强度、可溶性固形物和失重率的变化规律;建立了品质指与?之间的二次拟合关系;并运用支持向量机(SVM)法建立了品质指标预测模型。研究结果表明,4个较佳测试频率下的?'与草莓品质指标间有较强的相关性。草莓呼吸强度、可溶性固形物、失重率的SVM模型决定系数R^2分别为0.943、0.924和0.807;验证模型的R2分别为0.951、0.932、和0.830。基于介电特性的草莓品质预测是可行的。; 李冬冬贾柳君张海红沈静波李子文; 关键词：介电特性草莓相对介电常数

基于介电频谱的灵武长枣可溶性固形物含量的预测模型被引量：6: 2016年; 为了探寻利用介电频谱预测灵武长枣可溶性固形物含量的可行性,并建立最优模型,该文采用网络分析仪在200 MHz^18 GHz的频率范围内,选取101个频率点,测定分析了300个灵武长枣的介电损耗因子ε″和介电常数ε'频谱,利用长枣的介电损耗因子ε″和介电常数ε'进行了可溶性固形物含量的预测模型研究。通过遗传算法(genetic algorithm,GA)和相关系数法(correlation coefficient,CC)提取了介电频谱的有效信息,并分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、主成分回归(principal component regression,PCR)和支持向量机(support vector machines,SVM)法比较建立了可溶性固形物含量的预测模型。研究结果表明:用GA与CC方法提取频谱有效信息的建模效果要优于原始频谱的建模效果;PCR法的建模效果要优于PLS与SVM法的建模效果。以介电损耗因子ε″、介电常数ε'频谱建立的可溶性固形物含量的最优预测模型分别为GA-PCR和CC-PCR。以介电损耗因子ε″建立的GA-PCR模型优于介电常数ε'的CC-PCR模型,其校正集和预测集的相关系数分别为0.933和0.925,均方根误差分别为0.661%和0.702%。结果表明,利用介电频谱预测灵武长枣的可溶性固形物含量是可行的。; 沈静波张海红吴龙国李子文贺晓光李海峰; 关键词：介电频谱灵武长枣可溶性固形物含量

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沈静波

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