科技文摘

20220401 基于高光谱结合化学计量学的冰鲜鸡肉IMP含量无损检测//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6612

该研究旨在挖掘近红外高光谱成像技术（900-1700 nm）对鸡肉肌苷酸（IMP）的无损检测应用潜力。通过获取鸡肉样品的高光谱图像，提取图像内的平均光谱，利用偏最小二乘（PLS）回归算法与IMP参考值进行关联。结果发现，采用移动平均平滑（MAS）预处理光谱建立的PLS模型（MAS-PLS）预测IMP含量效果较好，相关系数（RP）为0.951、均方根误差（RMSEP）为0.046 mg/g、剩余预测偏差（RPD）为3.152。利用回归系数法（RC）、连续投影算法（SPA）、逐步回归法（Stepwise）、竞争性自适应重加权采样法（CARS）和无信息变量消除法（UVE）筛选出最优波长对MAS-PLS模型进行优化。结果显示，基于SPA法筛选出的18个最优波长（907.14、917.02、918.67、926.90、930.20、936.78、956.54、1004.28、1135.89、1211.56、1302.07、1367.94、1397.60、1488.31、1680.17、1683.49、1686.80、1695.10 nm）建立MAS-SPA-PLS模型预测效果较好，且其预测性能与MAS-PLS模型相近，RP为0.920、RMSEP为0.056 mg/g、RPD为3.220。整个研究表明，近红外高光谱成像技术联合PLS算法和SPA算法可实现对鸡肉中IMP含量的无损预测。

[编译自：Wang Y Y，He H J，Jiang S Q，Ma H J.Nondestructive determination of IMP content in chilled chicken based on hyperspectral data combined with chemometrics.Int J Agric & Biol Eng，2022；15（1）：277-284.]

20220402 基于双层多局域环境的生鲜农产品供应链复杂网络模型//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6353

近年来，部分生鲜农产品出现了地区性或季节性的“产地卖难，销地买难”的现象。农户种养出来的农产品消费者购买时价格不低，农户源头利润却很微薄，在这种复杂的环境中，急需了解参与主体之间相互影响的模式，建立系统层面的模拟模型，研究个体行为对供应系统整体性能和动态的影响，从而提升农产品交易上行效率，稳定农产品供应系统。本文以多局域环境复杂网络为研究工具，以生鲜农产品供应链为研究对象，在对供应链网络四类节点类型及“小型且分散”和“规模集中化”两种生产经营模式下节点的特征进行分析刻画的基础上，将可跨层交易机制引入模型，并根据网络连边的建立和消亡虽然与实际交易过程并非同步发生，而是在特定条件下续存一定的时间的特性，提出了农产品供应过程网络连边的异步续存机制，最后构建了一种更符合农业行业特征的双层多局域环境的供应链复杂网络 （BI-MLW）模型。实证过程以天津地区西葫芦、黄瓜为样例品种，使用该模型与实证数据进行了对比分析，并围绕不同生产经营模式下的网络拓扑结构的变化，不同网络演化机制对生鲜农产品网络模型的影响等问题进行了分析和讨论。结果显示，该研究建立的 BI-MLW模型在一定程度上较为准确的模拟了度值较大的节点且未更加快速的增加连边的特性，较好地反映了农产品供应领域即便是大型企业也并不能快速地占领所有市场；反而随着季节和产品来回波动的特性，在“小型且分散”的生产经营模式下，BI-MLW 模型表现出平均度值较小且聚集系数较低的稀疏网络特性；“规模集中化”的生产经营模式下模型表现出平均聚集系数上升的特性，均与现实有较高的吻合度。综合对比结果表明，该研究建立的双层多局域环境模型在模拟生鲜农产品供应链连边机制方面的特性优于经典的ER、BA、BB复杂网络模型，在发展演化参数并分析和预测供应链不同发展情景方面，该模型还具有较好的扩展能力。

[编译自：Liu Y Q，Xu S W，Liu J J，Zhuang J Y.Analytical bi-level multi-local-world complex network model on fresh agricultural products supply chain.Int J Agric & Biol Eng，2022；15（1）：208-215.]

20220406 基于高光谱离散小波变换和深度学习的牛肉兽药残留检测识别//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6459

针对牛肉兽药残留传统化学检测手段存在前期处理过程繁琐、检测周期长等不足，提出了一种快速无损识别牛肉兽药残留种类的方法。首先，以1组无兽药残留和4组含有均匀喷洒甲硝唑、氧氟沙星、沙丁胺醇和地塞米松兽药的牛肉样本为研究对象，利用高光谱成像系统获取400-1000 nm高光谱图像，并选取ROI感兴趣区域后经多元散射校正（MSC）预处理；其次，分别采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、主成分分析算法（PCA）和离散小波变换（DWT）（分别基于haar、db3、bior1.5、sym5和rbio1.3小波基函数）降维；最后，将降维后的高光谱数据分别输入卷积神经网络（CNN）、多层感知机（MLP）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）建立模型并比较。结果显示，CNN、MLP、SVM和RF算法均在降维算法DWT（小波基函数及变换层数分别为haar-4、db3-2、bior1.5-4和sym5-3）取得最优总体精度（分别为91.6%、88.6%、87.6%和86.2%）、Kappa系数（0.89、0.86、0.85和0.83）和预测集用时（140.6 ms、57.85 ms、70.67 ms和87.16 ms），三个指标均优于基于CARS和PCA降维算法建模结果。可见，离散小波变换和深度学习技术相融合不但缩短分类识别用时，而且显著提高分类识别精度，改善“休斯”现象，为实现快速无损检测识别牛肉兽药残留提供一个新的方法。

[编译自：Jiang R C，Shen J X，Li X R，Gao R，Zhao Q H，Su Z B.Detection and recognition of veterinary drug residues in beef using hyperspectral discrete wavelet transform and deep learning.Int J Agric & Biol Eng，2022；15（1）：224-232.]

20220407 卷积神经网络动态集成选择及其在花卉分类中的应用//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6313

近年来，卷积神经网络在图像分类方面取得巨大成功。然而，卷积神经网络通常具有复杂的网络结构，极易导致网络参数冗余、训练效率低、过拟合以及泛化能力弱等问题。为解决上述问题及提高花卉图像分类准确率，该研究结合卷积神经网络和集成学习技术的优点，提出一种卷积神经网络动态选择集成方法。首先，利用迁移学习和重采样技术在花卉图像样本集上构建13个具有差异的MobileNet网络分类器；然后采用不一致度量方法对构建的13个MobileNet网络进行差异性度量，并按照差异性大小进行排序；最后，根据分类器识别结果可信度，动态选择差异性大的分类器子集对花卉图像进行集成识别。对由5类花卉图像构成的测试样本集，所提方法的识别准确率为95.5%，分别比MobileNet、Inception-v1、ResNet-50，Inception-ResNet-v2、线性集成方法提高了1.62%，3.94%，22.04%，13.77%，0.44%。此外，该研究还将所提方法与另外5种花卉分类方法在同一数据集上进行识别性能对比。试验结果表明：所提方法具有较高的识别准确率和鲁棒性。

[编译自：Wang Z B，Wang K Y，Wang X F，Pan S H，Qiao X J.Dynamic ensemble selection of convolutional neural networks and its application in flower classification.Int J Agric &Biol Eng，2022；15（1）：216-223.]

20220408 红外联合热风干燥对三七主根皂苷及干燥特性的影响//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6210

探索新的干燥技术有助于解决中药根茎类药材更好保存的难题。该研究采用红外联合热风干燥（IR-HAD）三七主根并分析干燥动力学、能量效率和质量等影响，包括复水比（RR）、颜色参数（L*、a*、b*）、总色差（ΔE）、三七总皂苷（PNS）含量、人参皂苷含量（R1、Rg1、Re、Rd、Rb1）等指标。结果表明，提高干燥温度可显著缩短干燥时间，降低能耗。在55°C条件下，IR-HAD的干燥时间最短（43.0 h），能耗最低（15.9 kW·h/kg）。辐射距离的减小和辐射功率的增大导致干燥时间的缩短。而干燥温度过高，样品的ΔE值较大，组织结构塌陷较大，复水比也较大。IR-HAD干燥的主根中R1、Rg1、Re、Rd、Rb1和PNS的含量高于同等温度（50°C）下HAD干燥的样品。IR-HAD干燥主根比HAD缩短15.5%的干燥时间，降低22.1%的能耗。综上所述，最佳工艺为IR-HAD干燥温度50°C，辐射距离12 cm，辐射功率1350 W条件下可缩短干燥时间，保持较高的人参皂苷含量和较好的表观品质。

[编译自：Jiang D L，Zheng Z A.Effects of combined infrared and hot-air drying on ginsenosides and drying characteristics of Panax notoginseng （Araliaceae）roots.Int J Agric & Biol Eng，2022；15（1）：267-276.]