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20220401 基于高光譜結合化學計量學的冰鮮雞肉IMP含量無損檢測//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6612

該研究旨在挖掘近紅外高光譜成像技術（900-1700 nm）對雞肉肌苷酸（IMP）的無損檢測應用潛力。通過獲取雞肉樣品的高光譜圖像，提取圖像內的平均光譜，利用偏最小二乘（PLS）回歸算法與IMP參考值進行關聯。結果發現，采用移動平均平滑（MAS）預處理光譜建立的PLS模型（MAS-PLS）預測IMP含量效果較好，相關系數（RP）為0.951、均方根誤差（RMSEP）為0.046 mg/g、剩余預測偏差（RPD）為3.152。利用回歸系數法（RC）、連續投影算法（SPA）、逐步回歸法（Stepwise）、競爭性自適應重加權采樣法（CARS）和無信息變量消除法（UVE）篩選出最優波長對MAS-PLS模型進行優化。結果顯示，基于SPA法篩選出的18個最優波長（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模型預測效果較好，且其預測性能與MAS-PLS模型相近，RP為0.920、RMSEP為0.056 mg/g、RPD為3.220。整個研究表明，近紅外高光譜成像技術聯合PLS算法和SPA算法可實現對雞肉中IMP含量的無損預測。

[編譯自：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 基于雙層多局域環境的生鮮農產品供應鏈復雜網絡模型//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6353

近年來，部分生鮮農產品出現了地區性或季節性的“產地賣難，銷地買難”的現象。農戶種養出來的農產品消費者購買時價格不低，農戶源頭利潤卻很微薄，在這種復雜的環境中，急需了解參與主體之間相互影響的模式，建立系統層面的模擬模型，研究個體行為對供應系統整體性能和動態的影響，從而提升農產品交易上行效率，穩定農產品供應系統。本文以多局域環境復雜網絡為研究工具，以生鮮農產品供應鏈為研究對象，在對供應鏈網絡四類節點類型及“小型且分散”和“規模集中化”兩種生產經營模式下節點的特征進行分析刻畫的基礎上，將可跨層交易機制引入模型，并根據網絡連邊的建立和消亡雖然與實際交易過程并非同步發生，而是在特定條件下續存一定的時間的特性，提出了農產品供應過程網絡連邊的異步續存機制，最后構建了一種更符合農業行業特征的雙層多局域環境的供應鏈復雜網絡 （BI-MLW）模型。實證過程以天津地區西葫蘆、黃瓜為樣例品種，使用該模型與實證數據進行了對比分析，并圍繞不同生產經營模式下的網絡拓撲結構的變化，不同網絡演化機制對生鮮農產品網絡模型的影響等問題進行了分析和討論。結果顯示，該研究建立的 BI-MLW模型在一定程度上較為準確的模擬了度值較大的節點且未更加快速的增加連邊的特性，較好地反映了農產品供應領域即便是大型企業也并不能快速地占領所有市場；反而隨著季節和產品來回波動的特性，在“小型且分散”的生產經營模式下，BI-MLW 模型表現出平均度值較小且聚集系數較低的稀疏網絡特性；“規模集中化”的生產經營模式下模型表現出平均聚集系數上升的特性，均與現實有較高的吻合度。綜合對比結果表明，該研究建立的雙層多局域環境模型在模擬生鮮農產品供應鏈連邊機制方面的特性優于經典的ER、BA、BB復雜網絡模型，在發展演化參數并分析和預測供應鏈不同發展情景方面，該模型還具有較好的擴展能力。

[編譯自：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 基于高光譜離散小波變換和深度學習的牛肉獸藥殘留檢測識別//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6459

針對牛肉獸藥殘留傳統化學檢測手段存在前期處理過程繁瑣、檢測周期長等不足，提出了一種快速無損識別牛肉獸藥殘留種類的方法。首先，以1組無獸藥殘留和4組含有均勻噴灑甲硝唑、氧氟沙星、沙丁胺醇和地塞米松獸藥的牛肉樣本為研究對象，利用高光譜成像系統獲取400-1000 nm高光譜圖像，并選取ROI感興趣區域后經多元散射校正（MSC）預處理；其次，分別采用競爭性自適應重加權算法（CARS）、主成分分析算法（PCA）和離散小波變換（DWT）（分別基于haar、db3、bior1.5、sym5和rbio1.3小波基函數）降維；最后，將降維后的高光譜數據分別輸入卷積神經網絡（CNN）、多層感知機（MLP）、隨機森林（RF）和支持向量機（SVM）建立模型并比較。結果顯示，CNN、MLP、SVM和RF算法均在降維算法DWT（小波基函數及變換層數分別為haar-4、db3-2、bior1.5-4和sym5-3）取得最優總體精度（分別為91.6%、88.6%、87.6%和86.2%）、Kappa系數（0.89、0.86、0.85和0.83）和預測集用時（140.6 ms、57.85 ms、70.67 ms和87.16 ms），三個指標均優于基于CARS和PCA降維算法建模結果。可見，離散小波變換和深度學習技術相融合不但縮短分類識別用時，而且顯著提高分類識別精度，改善“休斯”現象，為實現快速無損檢測識別牛肉獸藥殘留提供一個新的方法。

[編譯自：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 卷積神經網絡動態集成選擇及其在花卉分類中的應用//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6313

近年來，卷積神經網絡在圖像分類方面取得巨大成功。然而，卷積神經網絡通常具有復雜的網絡結構，極易導致網絡參數冗余、訓練效率低、過擬合以及泛化能力弱等問題。為解決上述問題及提高花卉圖像分類準確率，該研究結合卷積神經網絡和集成學習技術的優點，提出一種卷積神經網絡動態選擇集成方法。首先，利用遷移學習和重采樣技術在花卉圖像樣本集上構建13個具有差異的MobileNet網絡分類器；然后采用不一致度量方法對構建的13個MobileNet網絡進行差異性度量，并按照差異性大小進行排序；最后，根據分類器識別結果可信度，動態選擇差異性大的分類器子集對花卉圖像進行集成識別。對由5類花卉圖像構成的測試樣本集，所提方法的識別準確率為95.5%，分別比MobileNet、Inception-v1、ResNet-50，Inception-ResNet-v2、線性集成方法提高了1.62%，3.94%，22.04%，13.77%，0.44%。此外，該研究還將所提方法與另外5種花卉分類方法在同一數據集上進行識別性能對比。試驗結果表明：所提方法具有較高的識別準確率和魯棒性。

[編譯自：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 紅外聯合熱風干燥對三七主根皂苷及干燥特性的影響//DOI：10.25165/j.ijabe.20221501.6210

探索新的干燥技術有助于解決中藥根莖類藥材更好保存的難題。該研究采用紅外聯合熱風干燥（IR-HAD）三七主根并分析干燥動力學、能量效率和質量等影響，包括復水比（RR）、顏色參數（L*、a*、b*）、總色差（ΔE）、三七總皂苷（PNS）含量、人參皂苷含量（R1、Rg1、Re、Rd、Rb1）等指標。結果表明，提高干燥溫度可顯著縮短干燥時間，降低能耗。在55°C條件下，IR-HAD的干燥時間最短（43.0 h），能耗最低（15.9 kW·h/kg）。輻射距離的減小和輻射功率的增大導致干燥時間的縮短。而干燥溫度過高，樣品的ΔE值較大，組織結構塌陷較大，復水比也較大。IR-HAD干燥的主根中R1、Rg1、Re、Rd、Rb1和PNS的含量高于同等溫度（50°C）下HAD干燥的樣品。IR-HAD干燥主根比HAD縮短15.5%的干燥時間，降低22.1%的能耗。綜上所述，最佳工藝為IR-HAD干燥溫度50°C，輻射距離12 cm，輻射功率1350 W條件下可縮短干燥時間，保持較高的人參皂苷含量和較好的表觀品質。

[編譯自：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.]