无花果营养丰富、口感好,越来越受到人们的喜爱．研究表明,无花果在提高免疫力、抗氧化以及抗肿瘤中具有重要的作用[1-3],被称为“21世纪人类健康的守护神”[4]．目前中国无花果产地主要分布在新疆、山东、江苏、上海、浙江等省市,年产量约为16万吨,发展前景十分广阔．可溶性固形物(soluble solids content, SSC)是指果汁中可被水溶解的糖、维生素、酸、矿物质等．通常SSC是评价水果品质的重要指标之一[5],其含量的高低影响着水果的口感．随着人们生活水平的提高,不同的人群对水果口感的要求也不一样,对无花果进行分级筛选与销售,符合消费者与销售者的利益需求,因此有必要开展无花果SSC的在线无损检测的研究．

近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIRS)技术是利用物质对光的吸收、散射、反射和透射等特性来进行定性定量分析的一种无损检测技术，在农产品在线无损检测中有着广泛的应用．文献[6]研制了水果品质在线近红外分光检测装置,并以柑橘和苹果为试验对象,进行糖度、酸度及内部褐变的在线检测,其中糖度的相关系数R在0.95以上,酸度的R在0.85以上并且能够检测内部缺陷．文献[7]建立了南疆红枣糖度近红外光谱在线检测系统,糖度的R在0.90以上．文献[8]采用USB4000光谱仪,以漫透射方式实现了在线检测脐橙SSC,并使用波长优选方法提高检测精度．文献[9-10]采用近红外技术实现了西瓜SSC、坚实度[11]的在线检测,确定了最佳检测模型．上述研究的顺利开展,说明将NIRS技术应用到水果在线无损检测上是完全可行的．但文献中报道的均为对硬质果皮水果的研究,对于软质果皮水果研究的报道很少,特别是目前使用NIRS技术预测无花果SSC的研究国内外尚未见报道,因此本研究的开展具有重要的现实意义．

本研究应用近红外漫透射技术对无花果SSC进行在线检测研究,使用偏最小二乘回归(partial least squares, PLS)建立在线无损检测无花果SSC的预测模型,探讨一阶求导的窗口宽度对模型的影响．并采用无信息变量消除法(uninformative variable elimination, UVE)对无花果的近红外光谱进行波长优选,以期提高检测精度,为无花果的品质在线检测奠定基础．

1 材料与仪器

1.1 实验材料

供试样品(无花果)摘自江苏省镇江市丹徒区江心洲,品种为麦斯衣陶芬,摘取目视成熟度不同的果子,共采摘203颗无花果．

1.2 实验仪器

近红外光谱仪为QE65 Pro型,购于美国Ocean Optics有限公司,分辨率0.238 nm,测量范围780.423～1 005.232 nm；折光仪为WZ-103型,购于浙江托普云农科技股份有限公司．

1.3 在线检测系统

自主设计的在线检测系统如图1，主要包括光源、托盘、测试箱、光源开关、转速调节器、准直镜、光纤、光谱仪、计算机9个部分．

卫星：普洱位于祖国西南边疆，连着越南、老挝、缅甸三个国家，处在国家“一带一路”、澜沧江——湄公河次区域合作、云南建设面向南亚东南亚辐射中心等多个重大战略交汇点上。如何加强生态环境保护、实现绿色发展、建设生态文明，推动习近平生态文明思想和总书记对云南“三个定位”在普洱落地生根，以全绿的普洱展示国门形象，服务“一带一路”建设，为构建人类命运共同体、打造清洁美丽的世界作出贡献，是普洱263万人民的光荣使命和必须写好的时代答卷。

  

1.光源;2.托盘;3.测试箱;4.光源开关;5.转速调节器; 6.准直镜;7.光纤;8.光谱仪;9.计算机图1 无花果品质在线检测系统示意图Fig.1 Diagram of on-line system fortesting the quality of fig

TIAN Haiqing, YING Yibin, LU Huishan, et al. Study on predicting firmness of watermelon by vis/NIR diffuse transmittance technique[J]. Spectrosc Spect Anal, 2007(6): 1113-1117. (in Chinese)

国家市场监督管理总局执法稽查局副局长路政闽在致辞中指出，中国酒业市场巨大，前景广阔，中国的烈酒消费世界第一，啤酒产销量世界第一，葡萄酒消费量接近世界第一。2018年上半年，全国规模以上酒类生产企业完成饮料酒和酒精总产量3111.2万千升，同比增长1.9%，其中完成酒类销售收入4467.1亿元，同比增长12.2%；饮料酒利润总额增速明显，全国规模以上饮料酒生产企业实现利润总额756.1亿元，同比增长30.9%，增速较上年同期加快12.6个百分点。

2 实验方法

2.1 光谱采集

确保所有线路正确连接,打开光谱仪,进行暗电流校正,打开光源,预热5 min然后以空气为参比校正背景光谱,将无花果放置于托盘的凹槽中,打开马达并调节转速至0.33 r/s,使用近红外光谱仪以漫透射方式采集203颗无花果的光谱数据,光谱积分时间10 ms,平均次数10次．本实验获得的透射光谱,计算公式为:

%

(1)

式中：Sλ为波长λ时样品的光谱强度,Dλ为波长λ时暗电流的强度,Rλ为波长λ时参照光谱的强度．

3.严格执行《条例》规定的选拔程序。《条例》规定，干部选拔任用工作必须经过民主推荐、考察、酝酿、讨论决定、任职等基本程序，突出了民主推荐、考察和讨论决定三个关键程序，规定的程序具有现实针对性，缺一不可。在干部选拔中，要严格执行规定程序，做到“坚持程序一步不缺，履行程序一步不错，执行程序一步到位”。在履行程序的过程中，要充分发挥程序的监督和保障作用，真正履行程序的内容，防止内容和形式相分离的形式主义，杜绝走程序变成走形式现象。

2.2 SSC测量方法

无花果的近红外漫透射模式原始光谱如图2，可以看出利用本系统能够采到质量较好的光谱,噪声相对较小．其中925 nm是-OH键2nd倍频振动峰位[18],820 nm处是N-H键2nd倍频振动．无花果含有糖、有机酸、黄酮和氨基酸等物质,图谱中峰位吸收可能与这些物质有关．

2.3 光谱预处理

通常采用的预处理方法包括均值中心化(Mean Centering)、标准化、不同点移动平滑、一阶导数(1st D)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNV)、多元散射校正等[13，14]．本研究所用光谱仪分辨率较高,为0.238 nm,对分辨率较高的光谱进行1st D求导时需要探讨所用窗口宽度的不同对模型的影响[15],用以提高模型的预测精度．文中将探讨1st D的窗口宽度对模型精度的影响．

2.4 偏最小二乘回归模型

运用PLS建立模型．PLS是建立在成分提取的方法之上,在提取成分的过程中,同时考虑到预测变量数据和因变量数据中的信息,使得从两者中提取的信息之间的相关性达到最大,然后用所获得的成分建立多元回归分析模型．

在PLS分析中,潜变量(latent variables, LVs)影响了预测模型的精度,需要选取最佳LVs．通常潜变量由交叉验证获得,交叉验证的方法有留一法(leave one out, LOO),连续块,随机子集等[13],文中采用LOO进行交叉验证．

2.5 无信息变量消除法

在PLS模型中,光谱矩阵X和实测值矩阵Y之间关系为Y=Xb+e(式中：b为系数向量,e为误差向量)．UVE是建立在分析PLS回归系数b基础上的算法,目的是消除那些不提供有用信息的波长变量[16]．该方法首先将校正集光谱矩阵X与实测值矩阵Y进行PLS回归,根据PLS结果来确定最佳LVs,然后产生噪声变量R,组合X与R为新的矩阵XR,将XR与Y再进行PLS回归,采用LOO交叉验证,得到PLS回归系数矩阵B．最后根据b的平均值和标准偏差的商的稳定性来确定光谱变量是否被最终的PLS模型选取[17]．

他瞪着那些照片看了一会儿，好半天没有反应过来。照片上正是他和那个女人最近的一次会面，清晰度很高，偷拍的人肯定就坐在他们附近，连支票上有几个零都能数得出来。

2.6 模型评价

模型的评价则采用交叉验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)以及相关系数R来进行,一般要求RMSECV与RMSEP较低并且数值相近,相关系数则越接近1越好．

2.7 软件

近红外光谱预处理与PLS模型建立均在MATLAB R2009b的PLS Toolbox 6.21工具箱上实现,UVE波长优选使用ChemoAC工具箱实现;光谱采集软件由本课题组自主设计．

3 结果与讨论

3.1 样品的近红外光谱

采集光谱后立即使用折光仪测量无花果SSC,共获得203个SSC数据,按文献[12]的分层筛选方法划分校正集、预测集,SSC从高到低排序,按照3 ∶1的比例划分校正集与预测集,最终152个样本作为校正集,51个样本作为预测集．

  

图2 无花果近红外原始光谱Fig.2 Raw NIRS of figs

3.2 样品SSC测量结果

表1为203个无花果样本SSC统计结果．由表1可得,校正集和预测集的SSC值范围相近,分别为10.30～17.80 °Brix和9.80～17.05 °Brix,平均值分别为14.14 °Brix和14.07 °Brix,并且校正集和预测集样品的标准差相近,分别为1.41°Brix和1.48°Brix．因此校正集和预测划分合理,为建立可靠的模型奠定了基础．

 

表1 无花果SSC的统计分析Table 1 Statistics of SSC of fig

  

统计参数校正集预测集个数15251范围/(SSC,°Brix)10.30～17.809.80～17.05平均值/(SSC,°Brix)14.1414.07标准差/(SSC,°Brix)1.411.48

3.3 模型与评价

为了探讨一阶求导的窗口宽度对模型的影响,分别设置了宽度为7,11,21,31,41,51,61,71,81,共9个宽度．采用1st D、SNV、Mean Center的组合方法预处理原始光谱,每个窗口宽度对应的模型结果如表2．分析不同窗口宽度下模型的RMSEC、RMSECV、RMSEP和RC、RCV、RP的变化趋势,结果如图3．当一阶求导窗口宽度为61时,RMSEC、RMSECV和RMSEP分别为0.66 °Brix、0.86 °Brix和0.88 °Brix,三者最接近且数值较小,说明该窗口宽度下的模型稳定性较好,RC、RCV和RP分别为0.88、0.79和0.80,在该窗口宽度下达到了较好的线性关系．

 

表2 不同一阶导数窗口宽度的模型结果Table 2 Result of models with different 1st D width

  

一阶求导的窗口宽度LVsRMSEC/(°Brix)RMSECV/(°Brix)RMSEP/(°Brix)RCRCVRP770.321.291.300.970.470.511160.491.161.090.940.580.692160.620.951.060.900.740.703170.600.930.920.900.750.784170.650.910.930.890.760.785170.680.910.830.870.770.826170.660.860.880.880.790.807170.690.870.860.870.790.818170.710.860.790.860.790.84

图3 一阶导数窗口宽度对模型的影响

Fig.3 Influence of 1st D width on model

根据无花果样本的SSC与相应的近红外光谱数据建立PLS模型,图4为模型的潜变量与均方根误差的关系图,潜变量数的选取要使得RMSEC、RMSECV和RMSEP处于较低的数值并且相对接近,另外为了防止数据的过拟合,潜变量数不宜取过大的数值,经过比较分析,PLS模型潜变量数取7．

  

图4 潜变量数对RMSE的影响Fig.4 Influence of latent variable number on RMSE

潜变量数为7时的PLS模型结果如表3,RC为0.89,接近0.9,具有较好的线性关系,RCV与RP分别为0.79和0.80,RMSEC、RMSECV与RMSEP分别为0.66 °Brix、0.86 °Brix和0.88 °Brix．为了研究波长变量对PLS模型的重要性,对全光谱进行了权重、变量投影重要性的研究．

在使用微课完成了相关的教学任务之后，教师就要有意识地将微课进行升华和深化，帮助学生巩固学习的各种数学知识，进一步培养学生的数学思维，增强学生的数学核心素养。特别是引导学生复习的过程中，不仅需要复习的内容比较多，学生复习的时间也比较短。再加上学生的学习基础有着很大的差异性，如果通过传统的方式引导学生复习，比如“题海战术”，让学生去机械式地重复训练各种数学题，而有的学生已经熟练掌握相关知识，还要通过这种方式进行训练。而没有熟练掌握相关知识的学生，反而会感觉问题很难，看见这么多的问题，反而会产生强烈的畏难心理。这样的复习方式不仅会损害学生的身心健康，复习的效果也是事倍功半，不利于学生的成长。

 

表3 模型结果Table 3 Result of models

  

LVsRMSEC/(°Brix)RMSECV/(°Brix)RMSECP/(°Brix)RCRCVRPPLS70.660.860.880.880.790.80UVE-PLS70.630.780.830.890.830.83

首先探讨不同波长在潜变量上的权重分布．一般认为光谱主要信息包含在潜变量累积贡献率大于85%的潜变量中[19]．经计算,前3个潜变量累积贡献率为95.52%,提取光谱前3个潜变量在不同波长上的权重分布,如图5，前3个潜变量在780～840 nm和920～970 nm权重分布较大,说明信息主要集中在该范围内的波长变量上．

人类社会迈入网络时代之后，互联网已经与人类的日常生活、学习密切相关，也改变了社会的样貌和诸多行业的业态、具体形态等。它们皆因技术驱动的力量发生着翻天覆地的变化。

  

图5 前3个潜变量在不同波长上的权重分布曲线Fig.5 Weighted distribution of the first three latentvariable number on different range of wavelength

[10] 田海清, 应义斌, 徐惠荣, 等. 西瓜可溶性固形物含量近红外透射检测技术[J]. 农业机械学报, 2007(5): 111-113.

由前3个潜变量在不同波长上的权重分布与VIP分析可知,全光谱中存在一些无信息的变量,影响了模型的预测能力,因此需要对全光谱变量进行评价,波长优选,筛选出携带有效信息的变量．

  

图6 各波长变量VIP得分Fig.6 VIP scores on each wavelength

全光谱经UVE筛选过程如图7，经过波长优选,模型的特征波长由全光谱1 010个变量降低到211个变量,大大简化了模型,同时模型的精度也得到了很大的提升,筛选出的波长变量如图8．

  

图7 无信息变量消除法选择变量Fig.7 Variable selection by UVE

  

图8 UVE波长优选结果Fig.8 Result of wavelength selection by UVE

可以看出,除了在780～840 nm与920～970范围内优选出较多的波长变量,同样在840～920 nm范围内也筛选出一部分波长变量,这说明该部分的光谱也携带了一定的信息,对模型的建立具有一定的贡献．由表3可知,UVE-PLS模型的RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.63 °Brix、0.78 °Brix、0.83 °Brix,与PLS模型相比分别降低了4.35%、8.44%、5.75%,RC、RCV、RP分别为0.89、0.88、0.83,比PLS模型分别提高了1.18%、4.51%、2.87%．

无花果SSC测量值与预测值的关系如图9,UVE-PLS模型中SSC测量值与预测值的关系更加准确．结果显示,UVE-PLS模型更适合无花果SSC的在线检测．文献[20]研制出用于测量西瓜SSC的漫透射近红外在线检测装置,取得较好的结果,最佳PLS模型的RC为0.95,RMSEC、RMSEP分别为0.34 °Brix、0.58 °Brix,优于本研究的结果,可能的原因是无花果的表皮存在淀粉层,淀粉的存在对SSC的测量具有一定的影响,最终影响了模型的结果[21]．根据江苏省无花果分级标准及流通技术[22],对于麦斯衣陶芬品种无花果,SSC大于14 °Brix的为一级品,在12～14 °Brix之间的为二级品,在10～12 °Brix之间的为三级品．本研究校正相对误差(RMSEC/均值×100%)为4.5%,验证相对误差(RMSEP/均值×100%)为5.9%,本研究所建模型已基本满足无花果SSC的在线检测分级的需要．

  

图9 无花果SSC测量值与预测值关系Fig.9 Correlation of SSC measured andSSC predicted in fig

4 结论

本研究建立了评价花果品质的在线检测系统,利用该系统可以快速无损的预测无花果的SSC．确定了光谱预处理一阶导数最佳窗口宽度为61,UVE适合本在线检测系统的工作,有效简化了模型,光谱变量由1 010个降低到了211,并且精度更高,误差更低．UVE-PLS模型的RMSEC、RMSECV、RMSEP与PLS模型相比分别降低了4.35%、8.44%、5.75%．本研究的顺利开展为无花果品质的在线检测提供了理论依据与实践经验．

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新的个税法已经明确子女教育、继续教育、大病医疗、普通住房贷款利息、住房租金、赡养老人支出6项专项附加扣除，而扣除的具体范围和标准还在制定中，向社会公开征求意见后依法于明年1月1日起实施。

张连长看着赵天亮放下周萍,大声训斥:“不许哭!我就受不了你们动不动哭鼻子抹泪的!是你自己死乞白赖跟来的!”

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针对这一趋势，我们在总体上要采取两方面的对策:第一，加强廉政建设、加大对贪污贿赂犯罪的打击力度，最大限度地防止黑保护伞的形成。这是防止有组织犯罪渗透的第一道“防火墙”，而其中应当重点关注的就是县处级干部队伍与政法机关的国家工作人员。第二，应当完善干部任用制度、政治选举制度，加强农村基层政权建设，防止黑社会性质组织的成员蒙混过关，进入合法政权内部，尤其应引起注意的是人大代表、政协委员以及各种村官的职位。

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变量投影重要性(variable importance in projection, VIP)是评价自变量在解释因变量时作用的重要性,变量的VIP值可以用来筛选出对模型贡献较大的变量,通常选择VIP值大于1的自变量建立模型[13]．各波长变量的VIP得分如图6,同样全光谱在780～840 nm、920～970 nm范围内得分较高,说明这部分的波长变量对PLS模型的贡献最大．该结论与图5中前3个潜变量在不同波长上的权重分布曲线是一致的．

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光源发射出的光线进入无花果内部漫射,从无花果内部漫射出的光谱信号经准直镜和光纤传送到光谱仪,透射模式光谱信号经数据线存储于计算机,最后在计算机上显示检测结果．

“在创业最艰难、茶叶最不好卖的时候，税务部门鼓励我坚持下去，还主动帮助购买茶叶，解决公司库存积压问题，随着普洱茶价格逐渐上涨，公司的经营情况也越来越好，期间税务部门一直帮助排忧解难。” 谈到创业艰辛和税务经历，陈升茶厂创始人陈升河十分感慨。

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随着汽车工业的迅猛发展，汽车舒适性已成为当前行业研究的重点之一。发动机的振动与噪声是研究的一个重要方面，飞轮是发动机重要组成部分，对其结构、动态属性的研究分析具有一定的意义[1-2]。本文利用模态函数指示法和多参考点最小二乘复频域法对测量得到的汽车发动机飞轮频响函数矩阵进行模态参数估计，通过二级验证区分汽车飞轮的真实模态和虚假模态并识别密集模态和重根模态，将试验仪器测得的固有频率和振型与理论计算所得进行对比，验证飞轮模型的正确性。

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《治谱》主要依据从政流程与行政事务分门别类进行编排，其条目如：初选门；到任门；堂事门；词讼门；钱粮门；人命门；贼盗门；狱囚门；待人门；(杂事门、补遗)；(宪约、慎刑说)[26](P85)。其中《贼盗门·截杀法》曰：