大学生创新创业训练项目结题总结报告-THEOL网络教学综合平台.doc

项目编号 石 河 子 大 学 国家大学生 总结报告 项目名称：项目完成人：指导老师：所在学院：联系电话： 研究起止时间：至 石河子大学教务处制 二〇一二年四月 项目总结报告内容要求 1. 项目的研究报告（研究的主要内容及取得的研究成果） 2. 项目的创新点与特色（包括使用了什么样的创新方法、手段、项目的科学意义和应用价值等） 3. 项目成员的组成、特长、分工及成员间相互协调配合的情况，导师指导情况 4. 项目实施过程中的收获与体会 5. 项目成果存在的不足或欠缺，尚需深入研究的问题 新疆牛肉嫩度快速检测与分级的模型优化研究 总结报告 项目背景 牛肉为我国及新疆居民的第二大肉类消费产品，在新疆畜牧业中有着举足轻重的地位。当前牛肉等农畜产品检测及品质评定缺乏高效、快速的实施技术和手段，不能适应畜产品保存期短、易变质的特点，不能满足现代肉产品大批量、快速检测和分级的发展要求，制约了新疆牛肉产业向优质化和标准化的方向发展。 嫩度是消费者及肉产品加工企业评定牛肉品质的最常用指标之一。目前牛肉嫩度的评价主要有主观和客观两种方法，主观评价方法的主观性较强，误差较大；客观评价方法破坏肉品的完整性，测样过程复杂、费时，被检测的样品不能继续应用于生产或销售。 作为一种新兴的光学无损检测技术，融合了机器视觉和光谱分析两项技术的特点，原理上可以同时分析农畜产品的外在特征与内在品质，并具有样品预处理简单、多指标同时测定、快速、无损及绿色等优点。目前国内外已有利用HSI技术对畜产品品质检测的研究报道HSI技术的特点决定了它适合利用信息融合技术进行处理以模型的预测精度和模型的适应性，但目前在HS信息融合相结合评价肉质方面的研究报道较少。 因此，本项目针对具有区域特色的新疆肉，该研究开发具有自主知识产权的肉品质多光谱快速检测和分级设备提供理论依据，且对促进新疆肉品向优质化、标准化发展和提高新疆肉竞争力具有重要意义。 1、查阅和搜集相关资料，进一步分析牛肉嫩度的快速无损检测和分级的方法，熟悉高光谱图像技术分析原理，拟定试验及研究方案 首先，我们查阅和收集了相关资料，进一步分析了牛肉嫩度的快速无损检测和分级的方法，并对新疆牛肉嫩度的高光谱图像特征信息提取方法的文献进行了分析，主要方法有逐步回归方法、相关关系方法、遗传算法（试验中）等不同的特征提取方法；对其他传统化学计量学方法及ANN回归算法（试验中）的文献进行了分析，提出了利用人工神经网络新型回归方法结合多元线性回归、主成分分析、偏小二乘等传统回归算法进行模型的优化研究。 1.2熟悉高光谱图像技术分析原理，拟定试验及研究方案熟悉高光谱图像技术的分析原理后，拟定试验及研究方案可见近红外区域 拟定试验及研究方案 遗传算法（Genetic?Algorithm）“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适应度函数通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适应度高的参数被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中的参数适应度不断提高，直到满足一定的条件。遗传算法的算法简单，可并行处理，并能到全局最优解。 遗传算法的基本操作（如图2-2所示）为：（1）复制，复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生0～140%，则当产生的随机数在0.4～1.02）交叉，复制操作能从旧种群中选择出优秀者，但不能创造新的染色体。而交叉模拟了生物进化过程中的繁殖现象，通过两个染色体的交换组合，来产生新的优良品种；（3）变异，变异运算用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变，它以很小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值。在染色体以二进制编码的系统中，它随机地将染色体的某一个基因由1变为0，或由0变为1。 遗传算法的主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的有哪些信誉好的足球投注网站空间，自适应地调整有哪些信誉好的足球投注网站方向，不需要确定的规则。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型常直接简称为神经网络或类神经网络。人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。神经网络神经元每个代表一种特定的函数，称为激励函数（activation function）依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量之间相互连接的关系，达到处理信息的目的。每两个间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的