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公开(公告)号：CN107219181A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710482007.5
申请日：2017-06-22
申请人： 四川农业大学
IPC分类号： G01N21/33
CPC分类号： G01N21/33
摘要： 本发明属于烟叶挥发油测定技术领域，公开了一种用于测定烤烟叶挥发油溶液浓度的线性标准曲线建立方法，以分光光度法测定出不同浓度烤烟挥发油溶液的紫外光谱，找出它们的特征吸收峰所在的波长范围(224nm‑245nm)；再以梯度溶液的浓度作自变量、其在224nm‑245nm内各波长下(以1nm为间隔)对应的紫外吸光度(OD)作因变量求它们各自的线形式拟合模型，从中选出决定系数(R2)最高的作为标准曲线，并明确了建立最佳线性拟合模型的条件。本发明可用于烤烟挥发油快速、准确定量。
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公开(公告)号：CN110837926B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911067164.5
申请日：2019-11-04
申请人： 四川省烟草公司广元市公司 , 中国烟草总公司四川省公司 , 四川农业大学 , 成都淞幸科技有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的烟草主要病虫害预测方法，包括如下步骤：S1.病虫害数据采集；S2.病虫害数据分析；S3.预测模型建模及优化；S4.病虫害预测及验证。本发明基于大数据的采集对烟叶的病虫害的多个影响因子进行数据采集以及预测因子提取，并通过构建模型利用LSTM神经网络进行烟叶病虫害的预测，为种植户提供了防治方向，减少了病虫害对烟草种植造成的损失；同时根据采集的实际值与预测值对该预测模型进行准确性计算，能够对该预测模型进行评价，也为预测模型的优化提供了数据支撑。
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公开(公告)号：CN110837926A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911067164.5
申请日：2019-11-04
申请人： 四川省烟草公司广元市公司 , 中国烟草总公司四川省公司 , 四川农业大学 , 成都淞幸科技有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的烟草主要病虫害预测方法，包括如下步骤：S1.病虫害数据采集；S2.病虫害数据分析；S3.预测模型建模及优化；S4.病虫害预测及验证。本发明基于大数据的采集对烟叶的病虫害的多个影响因子进行数据采集以及预测因子提取，并通过构建模型利用LSTM神经网络进行烟叶病虫害的预测，为种植户提供了防治方向，减少了病虫害对烟草种植造成的损失；同时根据采集的实际值与预测值对该预测模型进行准确性计算，能够对该预测模型进行评价，也为预测模型的优化提供了数据支撑。
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公开(公告)号：CN107290295A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710481976.9
申请日：2017-06-22
申请人： 四川农业大学
CPC分类号： G01N21/33 , G01N1/286 , G01N1/4055 , G01N2001/4061
摘要： 本发明属于烟叶挥发油测定技术领域，公开了一种用于测定烤烟叶挥发油溶液浓度的自然对数标准曲线建立方法，以分光光度法测定出不同浓度烤烟挥发油溶液的紫外光谱，找出特征吸收峰所在的波长范围224nm-245nm；再以梯度溶液的浓度作自变量、其在224nm-245nm内对应的紫外吸光度作因变量求它们的自然对数形式拟合模型，选出决定系数R2最高且大于0.99的自然对数拟合模型作为标准曲线。本发明的方法简单，操作方便，可用于烤烟挥发油快速、准确定量。
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