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    ATR-THz波譜結(jié)合PLS-DA對(duì)陳化小麥快速無損鑒別研究

    2016-07-12 12:51:55潘立剛劉龍海江元卿靳欣欣馬智宏王紀(jì)華
    光譜學(xué)與光譜分析 2016年7期
    關(guān)鍵詞:陳化波譜赫茲

    王 冬, 潘立剛, 劉龍海, 江元卿, 李 安, 靳欣欣, 馬智宏, 王紀(jì)華*

    1. 北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究中心,北京 100097

    2. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)驗(yàn)室(北京),北京 100097

    3. 愛德萬測(cè)試(中國(guó))管理有限公司,上海 201203

    ATR-THz波譜結(jié)合PLS-DA對(duì)陳化小麥快速無損鑒別研究

    王 冬1, 2, 潘立剛1, 2, 劉龍海3, 江元卿3, 李 安1, 2, 靳欣欣1, 2, 馬智宏1, 2, 王紀(jì)華1, 2*

    1. 北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究中心,北京 100097

    2. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)驗(yàn)室(北京),北京 100097

    3. 愛德萬測(cè)試(中國(guó))管理有限公司,上海 201203

    采用ATR附件采集了人工控制條件老化小麥樣品的太赫茲波譜數(shù)據(jù),并在PCA綜合得分基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分集,建立陳化小麥的快速無損鑒別PLS-DA模型,并對(duì)其進(jìn)行外部驗(yàn)證。結(jié)果顯示,針對(duì)吸收系數(shù)譜,所建模型的校正集實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組以及交互驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組正確率分別為84.2%,94.7%,84.2%和81.6%,外部驗(yàn)證集實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組正確率分別為73.7%和100.0%; 針對(duì)折射率譜,所建模型的校正集實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組以及交互驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組正確率分別為84.2%,92%,76.3%和76.3%,外部驗(yàn)證集實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組正確率分別為84.2%和89.5%。研究表明,ATR-THz技術(shù)在陳化小麥無損鑒別方面具有一定的應(yīng)用潛力。

    太赫茲波譜; 衰減全反射; 小麥; 綜合得分; 判別分析

    引 言

    近年來,食品安全事件頻繁發(fā)生,糧食安全是關(guān)系到國(guó)計(jì)民生的大事。糧食經(jīng)過一段時(shí)間儲(chǔ)藏,特別是炎熱的夏季,由于溫度和濕度等條件控制不到位,均極有可能成為陳化糧。

    小麥?zhǔn)俏覈?guó)主要糧食作物之一。小麥質(zhì)量安全影響著廣大消費(fèi)者的飲食健康。陳化小麥不僅營(yíng)養(yǎng)、品質(zhì)有所下降,而且容易滋生有害物質(zhì),食用后對(duì)人體健康非常不利。然而,陳化小麥經(jīng)過研磨過篩等加工后,從外觀上難以辨認(rèn)?,F(xiàn)有的陳化小麥(粉)的鑒別方法多以感官法為主,存在很大的主觀因素。

    小麥在陳化過程中,脂肪酸、碳水化合物、蛋白質(zhì)、酶等多項(xiàng)指標(biāo)皆會(huì)發(fā)生不同程度的變化,有的表現(xiàn)為量的改變,有的表現(xiàn)為質(zhì)的轉(zhuǎn)化,并且各品質(zhì)之間的變化既相互關(guān)聯(lián),又相互影響。由此可見,僅從單一指標(biāo)衡量小麥陳化程度是難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確判斷的。只有全面考慮內(nèi)外因子的變化,才能對(duì)小麥的新陳作出較準(zhǔn)確的判斷。

    太赫茲波譜[1-2]介于紅外和微波之間,是迄今為止人類尚未完全開發(fā)的電磁波譜區(qū)。近年來,太赫茲波譜技術(shù)成為新的研究熱點(diǎn)[3-4],很多學(xué)者圍繞太赫茲波譜應(yīng)用技術(shù)展開了有意義的研究工作。在食品安全方面,張寶月[5]等采用太赫茲波譜針對(duì)小麥粉中摻入滑石粉進(jìn)行檢測(cè)初步研究; 付秀華[6]等將太赫茲波譜數(shù)據(jù)結(jié)合偏最小二乘算法針對(duì)小麥粉中摻入的滑石粉建立定量分析模型,其相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.993 9,均方根誤差為1.48%,檢出限優(yōu)于2.0%; 秦建平[7]等對(duì)面粉和面粉增白劑的太赫茲波譜特征進(jìn)行了初步研究; Gyeongsik Ok[8]等采用太赫茲波譜成像技術(shù)對(duì)食物中的異物進(jìn)行成像研究; 廉飛宇[9]等對(duì)反復(fù)高溫加熱前后的食用油采集太赫茲波譜,在分析波譜特征的基礎(chǔ)上指出,太赫茲波譜可實(shí)現(xiàn)對(duì)上述食用油的鑒別; 梁川[10]等采用太赫茲波譜技術(shù)對(duì)高油玉米中的油分進(jìn)行了初步研究,結(jié)果表明,不同品種玉米的胚乳在太赫茲波譜區(qū)內(nèi)存在差異。

    針對(duì)陳化小麥鑒別難題,采用太赫茲波譜技術(shù),針對(duì)人工控制條件的不同老化程度小麥樣品采集衰減全反射-太赫茲(attenuated total reflection-Terahertz, ATR-THz)波譜數(shù)據(jù),建立陳化小麥快速無損鑒別模型,并對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證評(píng)價(jià)。為陳化小麥的快速無損鑒別提供新的方法,并且對(duì)劣變農(nóng)產(chǎn)品的快速無損鑒別以及太赫茲波譜在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全方面的應(yīng)用提供一定的參考。

    1 實(shí)驗(yàn)部分

    1.1 材料

    在小麥主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行代表性樣品收集,先后收集小麥樣品共計(jì)57份,品種涵蓋冬小麥(47份)、春小麥(10份); 產(chǎn)地覆蓋北京(34份)、河南(7份)、江蘇(6份)、內(nèi)蒙古(10份)地區(qū)。所收集樣品皆分為對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組。采用人工加速陳化方法,在人工控制溫濕度條件下分別將對(duì)照組、實(shí)驗(yàn)組小麥進(jìn)行處理,共得到小麥樣品114個(gè); 經(jīng)過篩除雜質(zhì)、研磨過篩,制備全麥粉。

    化學(xué)指標(biāo)的測(cè)試: 小麥在陳化過程中,脂肪酸、碳水化合物、蛋白質(zhì)、酶等多項(xiàng)指標(biāo)皆會(huì)發(fā)生不同程度的變化,各品質(zhì)之間的變化既相互關(guān)聯(lián)、又相互影響。選擇了小麥中含量、變化皆較大的成分—蛋白質(zhì)—進(jìn)行了化學(xué)指標(biāo)測(cè)定,即測(cè)定各樣品的濕面筋、干面筋含量,用以對(duì)小麥陳化做出描述。

    1.2 儀器

    采用太赫茲波譜儀(儀器型號(hào): TAS7500SP,日本AdvanTest公司)結(jié)合ATR附件對(duì)各小麥粉樣品采集太赫茲波譜數(shù)據(jù)。儀器光路示意圖如圖1所示。由發(fā)射器發(fā)射的太赫茲波譜經(jīng)過光路反射后,照射在樣品表面,與樣品相互作用后,反射的太赫茲波譜經(jīng)由光路反射,被檢測(cè)器接收。太赫茲波段: 0~2 THz,頻率分辨率: 0.007 6 THz,累加次數(shù): 2 048次。

    圖1 太赫茲光路示意圖

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    針對(duì)太赫茲波譜數(shù)據(jù)的兩種表現(xiàn)形式——吸收系數(shù)譜、折射率譜,采用偏最小二乘-判別分析(partial least square-discriminant analysis, PLS-DA)算法結(jié)合全交互驗(yàn)證算法(full cross validation)建立陳化小麥快速無損鑒別模型,采用外部驗(yàn)證樣品對(duì)模型性能做進(jìn)一步驗(yàn)證; 分別針對(duì)訓(xùn)練樣品和外部驗(yàn)證樣品,通過模型測(cè)定系數(shù)(determination coefficient,R2)、校正集均方根誤差(root mean square error of calibration, RMSEC)、交互驗(yàn)證均方根誤差(root mean square error of cross validation, RMSECV)以及模型的預(yù)測(cè)正確率分別對(duì)模型自身及其預(yù)測(cè)性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 參考值

    對(duì)各小麥樣品的面筋含量進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試按照“GB/T 5506.2—2008”執(zhí)行。將小麥的面筋測(cè)試結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),如表1所示。

    表1 小麥面筋測(cè)試統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    面筋測(cè)試結(jié)果顯示,河南、北京冬小麥陳化組較對(duì)照組干、濕面筋含量皆由不同程度的下降; 江蘇冬小麥的濕面筋含量有所上升,干面筋含量有所下降; 內(nèi)蒙春小麥的干、濕面筋含量皆有小幅下降。測(cè)試結(jié)果表明,陳化過程對(duì)小麥品質(zhì)具有相當(dāng)程度的影響,但影響程度有所不同,僅用面筋變化則難以描述,需要結(jié)合波譜數(shù)據(jù)進(jìn)一步建立鑒別模型。

    2.2 吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)

    針對(duì)太赫茲吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立陳化小麥ATR-THz吸收系數(shù)譜鑒別模型。

    (1)吸收系數(shù)譜主成分分析與數(shù)據(jù)分集

    采用主成分分析(principal component analysis, PCA)對(duì)小麥ATR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,第1—8主成分貢獻(xiàn)率分別為50%,10%,6%,4%,4%,3%,2%,2%,即前8個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到81%。主成分分析PC1和PC2得分散點(diǎn)圖如圖2所示。從圖2可見,難以獲得陳化、非陳化小麥的清晰劃分界限。

    為對(duì)所建模型進(jìn)行有效驗(yàn)證,將上述小麥的ATR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和外部驗(yàn)證集。訓(xùn)練集、外部驗(yàn)證集皆包含實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組小麥樣品,數(shù)據(jù)分集依據(jù)如下: 分別根據(jù)實(shí)驗(yàn)組(A)、對(duì)照組(B)小麥樣品的吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)在第1~8主成分上的得分值以及對(duì)應(yīng)的主成分貢獻(xiàn)率,計(jì)算吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)PCA綜合得分,按照綜合得分升序排列,按照訓(xùn)練集∶外部驗(yàn)證集=2∶1的比例挑選外部驗(yàn)證集和訓(xùn)練集。吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)PCA前8個(gè)主成分的綜合得分計(jì)算公式如下

    其中,TA為系數(shù)譜數(shù)據(jù)PCA綜合得分,ti為第i主成分得分,λi為第i主成分貢獻(xiàn)率。

    根據(jù)吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)PCA綜合得分選取的訓(xùn)練集、外部驗(yàn)證集樣品,繪制綜合得分-樣品號(hào)散點(diǎn)圖,如圖3所示。由圖3可見,根據(jù)上述綜合得分所選的實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的外部驗(yàn)證集和訓(xùn)練集具有一致的分布趨勢(shì),因此可以避免模型驗(yàn)證出現(xiàn)嚴(yán)重偏差的錯(cuò)誤。

    圖2 小麥ATR-THz吸收系數(shù)譜PCA分解第1和第2主成分得分散點(diǎn)圖

    Fig.2 The scatter plot of PC1 and PC2 scores of ATR-THz absorption coefficient spectra of wheat by PCA

    圖3 實(shí)驗(yàn)組(a)和對(duì)照組(b)吸收系數(shù)譜綜合得分散點(diǎn)圖

    Fig.3 The scatter plots of synthesis scores of absorption coefficient spectra for experiment group (a) and control group (b)

    圖4 陳化小麥ATR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)PLS模型

    (a): Scatter plot of PC1-PC2 scores; (b): Decreasing plot of RMSEC and RMSECV versus factor number; (c): Correlation of the predicted and specified values of the calibration set; (d): Correlation of the predicted and specified values of the cross validation set

    (2)判別模型的建立與預(yù)測(cè)

    針對(duì)小麥ATR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù),結(jié)合全交互驗(yàn)證算法,建立PLS-DA模型,結(jié)果如圖4所示。

    圖4(a)是第1、2主成分得分散點(diǎn)分布圖,其中,實(shí)線區(qū)域表示對(duì)照組樣品得分分布,虛線區(qū)域表示實(shí)驗(yàn)組得分分布??梢姡←淎TR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù)PLS-DA模型的前2個(gè)主成分可以將實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組樣品區(qū)分開。圖4(b)是模型的RMSEC, RMSECV隨模型維數(shù)下降曲線圖,圖4(b)表明,2維是該模型的最佳主成分?jǐn)?shù)。圖4(c)、圖4(d)分別是訓(xùn)練集以及交互驗(yàn)證的預(yù)測(cè)值-化學(xué)值相關(guān)關(guān)系圖,從中可見,以“0”為分界,可以將大多數(shù)樣品正確分開。

    模型結(jié)果的數(shù)據(jù)如表2所示。通過表2數(shù)據(jù)可見,針對(duì)訓(xùn)練集小麥樣品的ATR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù),訓(xùn)練集以及交互驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的正確識(shí)別率皆在81%以上。

    表2 陳化小麥吸收系數(shù)譜PLS模型結(jié)果

    對(duì)外部驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。通過表3數(shù)據(jù)可見,針對(duì)外部驗(yàn)證集小麥樣品的ATR-THz吸收系數(shù)譜數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的正確識(shí)別率皆在73%以上。

    表3 吸收系數(shù)譜外部驗(yàn)證集預(yù)測(cè)結(jié)果

    Table 3 Prediction result of absorption coefficient spectra for the external validation set

    實(shí)驗(yàn)組正確個(gè)數(shù)實(shí)驗(yàn)組誤判個(gè)數(shù)實(shí)驗(yàn)組正確率/%對(duì)照組正確個(gè)數(shù)對(duì)照組誤判個(gè)數(shù)對(duì)照組正確率/%15473 7190100 0

    2.3 折射率譜數(shù)據(jù)分析

    折射率譜是太赫茲波譜數(shù)據(jù)的另一種重要表現(xiàn)形式,其譜線是以頻率為橫坐標(biāo),以物質(zhì)在對(duì)應(yīng)頻率下對(duì)太赫茲波的折射率為縱坐標(biāo)而繪制的。針對(duì)折射率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立陳化小麥ATR-THz折射率譜鑒別模型。

    (1)主成分分析與數(shù)據(jù)分集

    采用PCA對(duì)小麥ATR-THz折射率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,第1~16主成分貢獻(xiàn)率分別為18%,13%,9%,7%,5%,5%,4%,3%,3%,3%,2%,2%,2%,2%,1%和1%,即前16個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到80%。主成分分析PC1和PC2得分散點(diǎn)圖如圖5所示。從圖5可見,難以獲得陳化、

    圖5 小麥ATR-THz折射率譜PCA分解第1,第2主成分得分散點(diǎn)圖

    Fig.5 The scatter plot of PC1 and PC2 scores of ATR-THz refractive index spectra data of wheat by PCA

    非陳化小麥的清晰劃分界限。

    為對(duì)所建模型進(jìn)行有效驗(yàn)證,將上述小麥的ATR-THz折射率譜數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和外部驗(yàn)證集。訓(xùn)練集、外部驗(yàn)證集皆包含實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組小麥樣品,數(shù)據(jù)分集依據(jù)如下: 分別根據(jù)實(shí)驗(yàn)組(A)、對(duì)照組(B組)小麥樣品在第1~16主成分上的得分值以及對(duì)應(yīng)的主成分貢獻(xiàn)率,計(jì)算綜合得分,按照綜合得分升序排列,按照訓(xùn)練集∶外部驗(yàn)證集=2∶1的比例挑選外部驗(yàn)證集和訓(xùn)練集。前16個(gè)主成分的綜合得分計(jì)算公式如下

    其中,T為綜合得分;ti為第i主成分得分;λi為第i主成分貢獻(xiàn)率。

    根據(jù)綜合得分選取的訓(xùn)練集、外部驗(yàn)證集樣品,繪制綜合得分-樣品號(hào)散點(diǎn)圖,如圖6所示。由圖6可見,根據(jù)綜合得分所選的實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的外部驗(yàn)證集和訓(xùn)練集具有一致的分布趨勢(shì),因此可以保證對(duì)模型的有效驗(yàn)證,而不至發(fā)生模型驗(yàn)證出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。

    圖6 陳化組(a)和非陳化組(b)折射率譜綜合得分散點(diǎn)圖

    Fig.6 The scatter plots of synthesis scores of refractive index spectra for the experimental group (a) and control group (b)

    (2)判別模型的建立與預(yù)測(cè)

    針對(duì)小麥ATR-THz折射率譜數(shù)據(jù),針對(duì)訓(xùn)練集樣品采用全交互驗(yàn)證算法,建立PLS-DA模型,建模結(jié)果如圖7所示。

    圖7(a)是第1和2主成分得分三點(diǎn)分布圖,其中,實(shí)線區(qū)域表示對(duì)照組樣品得分分布,虛線區(qū)域表示實(shí)驗(yàn)組得分分布??梢钥吹剑←淎TR-THz折射率譜數(shù)據(jù)的PLS-DA模型的前2個(gè)主成分可以將實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組樣品區(qū)分開。圖7(b)是模型的RMSEC和RMSECV隨模型維數(shù)下降曲線圖,圖7(b)表明,2維是該模型的最佳主成分?jǐn)?shù)。圖7(c), 圖7(d)分別是訓(xùn)練集以及交互驗(yàn)證的預(yù)測(cè)值-化學(xué)值相關(guān)關(guān)系圖,從中可見,以“0”為分界,可以將大多數(shù)樣品正確分開。

    模型結(jié)果的數(shù)據(jù)如表4所示。通過表4數(shù)據(jù)可見,針對(duì)訓(xùn)練集小麥樣品的ATR-THz折射率譜數(shù)據(jù),訓(xùn)練集以及交互驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的正確識(shí)別率皆在76%以上。

    圖7 陳化小麥ATR-THz折射率譜數(shù)據(jù)PLS模型

    (a): Scatter plot of PC1-PC2 scores; (b): Decreasing plot of RMSEC and RMSECV versus factor number; (c): Correlation of the predicted and specified values of the calibration set; (d): Correlation of the predicted and specified values of the cross validation set

    表4 陳化小麥折射率譜PLS模型結(jié)果

    表5 折射率譜外部驗(yàn)證集預(yù)測(cè)結(jié)果

    對(duì)外部驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示。通過表5數(shù)據(jù)可見,針對(duì)外部驗(yàn)證集小麥樣品的ATR-THz折射率譜數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的正確識(shí)別率皆在84%以上。

    3 結(jié) 論

    采用太赫茲波譜技術(shù)結(jié)合ATR附件采集了人工控制條件老化小麥樣品的太赫茲波譜數(shù)據(jù),并對(duì)陳化小麥的快速無損鑒別進(jìn)行了探索研究。結(jié)果表明,針對(duì)吸收系數(shù)譜,所建立的PLS-DA模型的正確率皆在81%以上,外部驗(yàn)證樣品的正確識(shí)別率在73%以上; 針對(duì)折射率譜,所建立的PLS-DA模型的正確率皆在76%以上,外部驗(yàn)證樣品的正確識(shí)別率在84%以上。上述結(jié)果表明,ATR-THz技術(shù)在陳化小麥無損鑒別方面具有一定的應(yīng)用潛力。然而,進(jìn)一步提高太赫茲波譜技術(shù)在陳化糧食快速無損鑒別方面的正確率,以及進(jìn)一步擴(kuò)展太赫茲波譜在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全方面的應(yīng)用,還需要進(jìn)一步深入探索。

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    (Received Mar. 11, 2015; accepted Jun. 27, 2015)

    *Corresponding author

    Research on Rapid and Non-Destructive Identification of Aging Wheat Based on ATR-Terahertz Spectroscopy Combined with PLS-DA

    WANG Dong1, 2, PAN Li-gang1, 2, LIU Long-hai3, JIANG Justin3, LI An1, 2, JIN Xin-xin1, 2, MA Zhi-hong1, 2,WANG Ji-hua1, 2*

    1. Beijing Research Center for Agricultural Standards and Testing, Beijing 100097, China

    2. Risk Assessment Lab for Agro-products (Beijing), Ministry of Agriculture, Beijing 100097, China

    3. Advantest (China) Co. Ltd., Shanghai 201203, China

    In this research, the terahertz spectra data of the aging wheat processed under manual control environment by ATR accessory were collected. After the data diversity based on the composite score by PCA, the non-destructive identification models of aging wheat were developed by PLS-DA algorithm. The results showed that for the absorption coefficient spectrum, the accuracy of the experimental group, control group of the calibration set and cross validation set were 84.2%, 94.7%, 84.2% and 81.6% respectively, while the accuracy of the experimental group and control group of the external validation set were 73.7% and 100.0% respectively; for the refractive index spectrum, the accuracy of the experimental group, control group of the calibration set and cross validation set were 84.2%, 92.0%, 76.3% and 76.3% respectively, while the accuracy of the experimental group and control group of the external validation set were 84.2% and 89.5% respectively. The research indicates that ATR-THz technology should be of great potentials in the application in the non-destructive identification of aging wheat.

    Terahertz spectroscopy; Attenuated total reflection; Wheat; Composite score; Discriminant analysis

    2015-03-11,

    2015-06-27

    國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)(2012YQ14000507),北京市農(nóng)林科學(xué)院青年基金項(xiàng)目(QNJJ201431)資助

    王 冬,1982年生,北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究中心副研究員 e-mail: wangd@nercita.org.cn *通訊聯(lián)系人 e-mail: wangjh@nercita.org.cn

    O657.33

    A

    10.3964/j.issn.1000-0593(2016)07-2036-06

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