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公开(公告)号：CN111208113B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202010133719.8
申请日：2020-02-28
Applicant: 中国地质大学(北京) , 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明属于材料化学技术领域，具体涉及一种基于PVDF‑hfp/rGO‑PEI柔性复合压电薄膜负载纳米Ag型自供能SERS基底，并进一步公开其在微量农药残留检测领域中的应用。本发明所述SERS基底，以所述PVDF‑hfp/rGO‑PEI柔性压电复合多孔薄膜为基底材料，并以AgNO3和N2H4·H2O为原料，通过氧化还原反应在其表面上均匀的生成一层Ag纳米粒子层。本发明所述SERS基底将表面增强拉曼技术与柔性发电复合多孔薄膜相结合，实现了电压促进SERS基底的一体化，所得自供能SERS基底有较好的发电和保压性能，应用更加广泛，可以有效地检测微量农药的残留。
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公开(公告)号：CN111208113A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010133719.8
申请日：2020-02-28
Applicant: 中国地质大学(北京) , 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明属于材料化学技术领域，具体涉及一种基于PVDF-hfp/rGO-PEI柔性复合压电薄膜负载纳米Ag型自供能SERS基底，并进一步公开其在微量农药残留检测领域中的应用。本发明所述SERS基底，以所述PVDF-hfp/rGO-PEI柔性压电复合多孔薄膜为基底材料，并以AgNO3和N2H4·H2O为原料，通过氧化还原反应在其表面上均匀的生成一层Ag纳米粒子层。本发明所述SERS基底将表面增强拉曼技术与柔性发电复合多孔薄膜相结合，实现了电压促进SERS基底的一体化，所得自供能SERS基底有较好的发电和保压性能，应用更加广泛，可以有效地检测微量农药的残留。
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公开(公告)号：CN108362782B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201711451100.6
申请日：2017-12-27
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
Abstract: 本发明涉及一种基于超高效液相质谱串联四级杆飞行时间质谱鉴定五常大米真伪的方法，所述方法先对大米进行预处理以提出其中的代谢物，再应用超高效液相色谱串联四级杆飞行时间质谱对大米中的代谢物进行检测，获得不同产地来源大米样品的代谢指纹图谱数据，对所述代谢指纹图谱数据进行分析处理从而得到五常大米的标志性化合物，检测待测五常大米样品中是否含有所述标志性化合物即可对待测样品的真伪进行鉴定。本发明提供的方法从代谢组学的角度出发，在一个宽泛的质量范围内(m/z 50～1200)，实现了对不同产地大米中复杂的差异代谢物的非目标筛查，为实际生产以及大米销售过程中五常大米的真伪鉴定提供了有力手段。
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公开(公告)号：CN110411957A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910803691.1
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N33/02 , G06Q10/04 , G06Q50/28
Abstract: 本发明提供一种水果货架期及新鲜程度的无损快速预测方法及装置。该方法包括获取不同储存时间水果的光谱数据并记录水果储存时间和环境数据；采用回归算法建立水果储存时间模型，基于所建模型预测值结合样本数计算加权修正预测值并计算判别阈值从而判断水果新鲜程度，并提出了根据水果关键变化期数据制定水果货架期的方法。基于上述方法，研制出水果新鲜程度分析仪，包含光路系统、电路系统、控制系统、数据存储与处理系统；可采集水果光谱数据并调用模型预测水果新鲜程度。本方法明显提高了水果新鲜程度和货架期预测的精准度，能够实现水果新鲜程度和货架期的无损、快速、精准预测，为水果新鲜程度快速分析仪的研制提供了技术参考。
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公开(公告)号：CN107655918A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710787729.1
申请日：2017-09-04
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明公开一种土壤重金属能谱范围确定方法及装置，所确定出的土壤重金属能谱范围能够提高土壤重金属的X射线荧光光谱分析过程中建立的模型的预测性能。所述方法包括：S1、利用X射线荧光光谱仪对土壤样品进行检测，得到所述土壤样品的X射线荧光光谱，其中，所述土壤样品的多种重金属的含量值已标定；S2、引入二维相关光谱技术，以所述土壤样品中所述多种重金属的含量值的变化为外扰，利用所述土壤样品的X射线荧光光谱作二维相关同步光谱图，根据所述二维相关同步光谱图的特征峰位置的响应强度和相关系数大小确定所述多种重金属的能谱范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106979998A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710221540.6
申请日：2017-04-06
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
CPC classification number: G01N33/025 , G01N27/12 , G01N27/27
Abstract: 本发明提供一种苹果新鲜度的仿生嗅觉快速无损检测装置，包括管状的壳体、弧形的顶面和侧面形状为梯形的进气口，体，管状壳体的一端连接进气口，另一端连接顶面，顶面内设置有抽气扇；壳体内从进气口向抽气扇方向顺次布置有加热器件和传感器陈列；传感器陈列通过接口电路连接有电源模块和稳压模块。本发明还提出一种苹果新鲜度的快速无损检测方法。本发明选择金属氧化物传感器阵列，通过设计并建立接口电路对传感器响应信号进行采集与分析；由滤波、漂移补偿和特征值提取对特征信息进行预处理；通过主成分分析和线性判别分析对苹果气味信息分析计算；最终通过软件将气味特征信息算法实现，从而由气味特征信息快速准确地判断出苹果的新鲜度情况。
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公开(公告)号：CN106568923A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610997260.X
申请日：2016-11-10
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G01N33/24
CPC classification number: G01N33/24
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属含量影响因子评价方法，该方法包括：布设采样点，采集样品；检测样品中重金属含量；利用随机森林算法，进行特征重要性度量。本发明利用随机森林方法评估特征重要性，以农田土壤样本的重金属含量实测数据为基础，获取多种影响土壤重金属含量的辅助特征数据，进而构建训练数据集，借助随机森林技术原理，对影响土壤中重金属含量的多种因子进行重要性排序。一方面进行特征筛选与降维，有利于构建更加高效的预测算法；另一方面，为影响因子与土壤重金属含量之间相关性判断提供数据支撑。本发明具有重大的应用价值和社会效益，为农田环境重金属污染的生态风险评价、控制、治理与修复等提供科学依据。
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公开(公告)号：CN108681697A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810401774.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00523
Abstract: 本发明实施例公开一种特征选择方法及装置，能实现用于光谱无损检测中目标物测定的特征的选择，具有较好的鲁棒性和稳定性。方法包括：S1、获取样品的光谱数据集；S2、对所述光谱数据集进行第一数量次采样，获得所述第一数量个样本空间，对于每一个样本空间，利用该样本空间构建一个偏最小二乘定量分析模型，并基于该偏最小二乘定量分析模型对该样本空间所对应的特征进行重要性排序；S3、根据所述第一数量个样本空间对应的特征的重要性排序结果对所述第一数量个样本空间对应的特征进行排序，得到特征排序结果，基于所述特征排序结果确定特征选择数量，并按照所述特征排序结果选择前所述特征选择数量个特征作为目标特征。
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公开(公告)号：CN108362782A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201711451100.6
申请日：2017-12-27
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
Abstract: 本发明涉及一种基于超高效液相质谱串联四级杆飞行时间质谱鉴定五常大米真伪的方法，所述方法先对大米进行预处理以提出其中的代谢物，再应用超高效液相色谱串联四级杆飞行时间质谱对大米中的代谢物进行检测，获得不同产地来源大米样品的代谢指纹图谱数据，对所述代谢指纹图谱数据进行分析处理从而得到五常大米的标志性化合物，检测待测五常大米样品中是否含有所述标志性化合物即可对待测样品的真伪进行鉴定。本发明提供的方法从代谢组学的角度出发，在一个宽泛的质量范围内(m/z 50～1200)，实现了对不同产地大米中复杂的差异代谢物的非目标筛查，为实际生产以及大米销售过程中五常大米的真伪鉴定提供了有力手段。
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公开(公告)号：CN110411957B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201910803691.1
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京农业质量标准与检测技术研究中心
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N33/02 , G06Q10/04 , G06Q50/28
Abstract: 本发明提供一种水果货架期及新鲜程度的无损快速预测方法及装置。该方法包括获取不同储存时间水果的光谱数据并记录水果储存时间和环境数据；采用回归算法建立水果储存时间模型，基于所建模型预测值结合样本数计算加权修正预测值并计算判别阈值从而判断水果新鲜程度，并提出了根据水果关键变化期数据制定水果货架期的方法。基于上述方法，研制出水果新鲜程度分析仪，包含光路系统、电路系统、控制系统、数据存储与处理系统；可采集水果光谱数据并调用模型预测水果新鲜程度。本方法明显提高了水果新鲜程度和货架期预测的精准度，能够实现水果新鲜程度和货架期的无损、快速、精准预测，为水果新鲜程度快速分析仪的研制提供了技术参考。
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