目前我国蜂蜜市场掺假现象严重, 研究一种快速、 准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。 采用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假(掺杂常见糖浆)蜂蜜进行建模识别, 并比较偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)及支持向量机(SVM)对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。 首先, 采集来自中国10个省份、 20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品, 以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量(10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%)配制的112个掺假蜂蜜样品, 共计224个样品; 通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据(波长范围400~2 500 nm); 然后, 分别采用一阶导数(FD)、 二阶导数(SD)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理; 再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型, 比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。 其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法(GS)、 遗传算法(GA)、 粒子群算法(PSO)三种寻优算法进行优化。 分析结果表明: 光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升, 而对于SVM模型, 惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。 在PLS-DA算法中, 经FD光谱预处理后建立的模型效果最好, 最佳PLS-DA模型准确率为87.50%; 在SVM算法中, 经MSC预处理后, 再通过GS寻优, 获得惩罚参数c为3.0314, 核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好, 最佳SVM模型准确率为94.64%。 由此可见, 非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型, 同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。

滚动时域控制(RHC)具有状态约束和输入约束处理、综合多控制目标、适应条件变化等特点，在编队控制领域渐受关注。无人机编队控制涉及队形描述、气动耦合、位置关系描述、控制算法等问题，针对目前应用范围较广的长机-僚机描述的松散编队控制，提出基于二次规划描述的RHC编队控制方法，设计了基于标准RHC的编队控制器。在此基础上，结合不变集理论设计了双模RHC编队控制器，分析了其应用局限性及对控制器参数设计的指导意义。仿真实验验证了控制律的有效性，并分析了控制器参数对闭环性能的影响。