中期考核表(张德虎)

内蒙古农业大学硕士研究生中期考核表（含开题报告）所在院系机电工程学院学科专业农业机械化工程研究方向农业机械智能化研究研究生姓名张德虎入学时间2011年9月导师姓名田海清2013年3月20日说明1、中期考核、开题报告须按照内蒙古农业大学研究生中期考核有关规定在教研室、学科或学院范围内公开进行。博士生于第三学期末完成。2、本表在开题报告通过论证后填写，一式四份（原件1份，其它可复印），研究生院（原件）、学院、导师、研究生本人各一份，同时将该表的电子版交研究生院存档。3、本表用钢笔填写或打印，要求字迹清晰，语言通顺。导师、学科负责人、学院党政分管领导的评语要亲笔填写并签名。4、本表可根据需要自行编辑加页。一、课程学习学号2011205020姓名张德虎性别男出生年月1989.3.24民族汉政治面貌预备党员导师姓名田海清学科（专业）农业机械化工程研究生类别非定向研究方向农业机械智能化研究课程成绩类别课程名称总学时学分成绩授课学期补考成绩学位课自然辩证法36285第一学期科学社会主义理论与实践18172第一学期工程数学72382第一学期第一外国语（英语-S-1）902.583第一学期第一外国语（英语-S-2）902.572第二学期必修课高等工程力学36278第二学期机械振动学36278第二学期试验设计与分析36275第二学期数值计算方法36260第二学期工程测试技术36285第三学期农业机械化学科研究进展36286第三学期选修课机械机构计算机辅助分析36288第二学期数字图像处理36291第二学期农业流变学（物料学）36282第二学期计算机仿真技术36289第二学期现代农业工程高新技术36285第三学期补修课修课学分合计33是（否）完成培养方案要求是学院教学秘书签字：二、综合素质考核研究生中期考核自我测评表(思想品德、业务学习、外语、实践能力与健康状况自我评定)一转眼研究生阶段的学习已经过半。回首过去的一年多，我觉得还是比较充实且有意义的，其中有收获，当然也有失落。总的来说自己成熟了很多。在这里对自己过去一年多的学习、生活、科研及社会工作等做一个小结，目的是总结经验，发现不足之处，以利于今后继续发扬优点，弥补不足，为将来适应社会做好准备。先从政治思想和道德品质方面谈谈我这一年来的认识和收获。自己在研究生现阶段如愿成为一名光荣的中国预备共产党员，我始终不忘党的宗旨，时刻以共产党员的标准严格要求自己。在研究生学习阶段，用科学发展观来认识世界，认识社会，能清醒的意识到自己所担负的社会责任，对个人的人生理想和发展目标有了相对成熟的认识和定位。在学习方面，我根据自身研究方向的要求，有针对性的认真研读了有关核心课程，为自己的科研工作打下扎实基础，并选修了一部分其他课程，开阔了自己的学术视野。在导师的指导下，积极参与了一些课题的研究。在研究的过程中，认真阅读教材、查阅学术资料和参考书籍，增强自己的实践动手能力，使自己的理论知识与实践水平得到了进一步的增强和提高。通过对研究方向的深入钻研，对专业领域的应用背景、科学前沿以及整个学科的结构都有了宏观、深入的认识，使自己具备了自我学习，认真思考、善于钻研的能力。并认真撰写了研究生毕业论文开题报告，准备在专业领域根据自己的研究成果发表一到两篇学术论文。通过了国家英语四级考试，具备听、说、读、写能力。六级通过本校的校线，达到毕业的学校要求。纵观这已过去的日子我所获颇丰，从学业、科研工作到个人素质都得到了充分的培养和锻炼，是充实且有意义的一段经历。在以后的学习过程中，我要积极总结之前的学习经验，完善自己的不足，协助导师认真完成课题所需要的任务，提高自己科研水平的同时，顺利毕业，也为将来的继续深造做好铺垫。导师对研究生入学以来政治思想品德表现，治学态度，外语与业务能力等方面的评价（明确是否具有从事科研工作的能力、创新能力和继续培养的潜力）该生在这入学以来的一年多的时间里，思想上进，始终对自己有较高的要求，认真学习，努力钻研专业知识。在专业课程的学习上，他根据研究方向的要求，有针对性的认真研究了有关核心课程，打下了扎实的科研基础。这期间，还修了很多其它课程，开阔了视野。对实验室相关研究有了更深刻的认识。他积极参与各项科研活动，在这过程中，认真阅读教材和查阅相关学术资料，还具有较强的动手操作能力，参与了导师的多项课题，使他自己的理论与实践水平得到了很大的提升。在英语学习方面，通过国家四级水平，通过学校的英语校线标准，具备了较强的听说读写能力。查阅和学习了多篇外文文献。具备从事科研工作的能力、创新的能力和具备继续培养的潜力。是一名合格的研究生。导师：年月日学院对研究生入学以来政治思想品德等方面的评价该生自入学以来，政治思想方面表现优异，品德端正，团结同学，乐于助人。思想上积极主动要求进步，学习上更是刻苦努力，也取得了优异的成绩，在科学研究方面态度严谨，善于思考，努力寻求创新。该生是一名比较优秀的研究生。学院负责人：公章年月日三、毕业论文开题报告论文题目河套蜜瓜品质可见近红外光谱检测研究选题依据（包括选题目的、意义、国内外研究现状分析等，并附主要参考文献及出处）1目的与意义蜜瓜是葫芦科的一种古老作物，栽培历史悠久，分为薄皮蜜瓜和厚皮蜜瓜两类。其中厚皮蜜瓜生长势强，耐高温耐寒，果实较大，肉厚等特点一直是我国北方地区具有代表性的蜜瓜品种。内蒙河套地区产的“华莱士”和“金红宝”等河套蜜瓜更是我们西北地区代表性的厚皮蜜瓜品种之一[1]。作为我国西北地区重要的经济作物，近年来，河套蜜瓜的种植面积和产量随着全区实施种植业结构调整工程的完成而不断突破新高，蜜瓜的品质也不断的提高，实现消费者对蜜瓜的要求。全区河套蜜瓜主产地纷纷举办“蜜瓜节”已成为当地重要的节日，对提高当地农产品知名度、促进招商引资发挥了重要作用[2]。虽然近年来我国的蜜瓜产量和种植面积居世界首位，出口市场占有率很低，缺乏市场竞争力，主要原因是蜜瓜的品质和缺乏完善产后加工和分级处理等[3]，主要表现在果实外观整齐度差、果面缺陷多以及产品出口率低等[4]，迫切需要一种快速、不破坏蜜瓜结构的方法来改善目前我国蜜瓜的现状。近年来，运用可见近红外光谱技术对蜜瓜品质的研究已经受到国内外学者的广泛关注，研究的领域和深度也是越来越广。目前，国内基于可见近红外光谱技术在河套蜜瓜品质的研究起步较晚，研究理论尚不成熟，有待于完善。2国内外研究现状在50年的无损检测技术发展中，国外研究人员运用可见近红外光谱分析技术检测水果内部品质的研究取得了可喜的成果。MiyamotoK.等应用可见近红外漫透射光谱技术检测蜜柑的柠檬酸含量，运用PLS算法对二次微分光谱建立定量校正模型，结果表明包含12因子的模型预测准确性最高:相关系数r=0.93[5]。Pkim等应用可见近红外技术对猕猴桃进行无损检测，研究其生长环境和储存时间与成熟度的相关关系，建立线性和非线性模型。结果显示非线性模型更好[6]。BureauS.等应用近红外光谱反射技术快速检测杏的内部品质，同时应用了傅立叶交换中红外光谱技术，近红外光谱对可溶性固形物及可滴定酸的检测效果好[7]。Subedi等人采用可见近红外光谱仪（400-1100nm）检测芒果的成熟度，得出芒果全糖检测精度为绝对系数R2和RMSEP值分别为0.92和0.67OBrix[8]。DelwicheS.R等人应用近红外光谱分析技术在750-1088nm波段对不同成熟时期的芒果中的蔗糖、葡萄糖、果糖及可溶性固形物总含量进行检测，运用PLS方法建立模型，SSC的相关系数r为0.938，而蔗糖、葡萄糖和果糖的相关系数r分别为0.866、0.818和0.836。研究表明对可溶性固形物检测效果最好[9]。ClementA.等应用近红外光谱分析技术对北美不同成熟时期的番茄内部品质进行检测，通过测定其可溶性固形物含量及可滴定酸含量，间接评定番茄的食用风味，从而判断其可食性。研究表明近红外光谱分析可快速检测番茄中的糖度酸度从而间接判断番茄的成熟度[10]。国内有关近红外光谱研究起步比较晚，20世纪60年代开始从国外引进第一台近红外光谱分析仪，20世纪80年代才发表了我国第一批有关的研究论文。1983年前后开始在大型傅里叶红外光谱仪上进行近红外光谱分析在农业中的理论和应用研究。之后近红外光谱技术在石油和药物研究上开始出现大量研究报道。随着我国科学技术的发展，目前我国一些高产值的产业已经率先广泛运用近红外光谱分析技术，如我国的石油化学、烟草、乳品、酒类与农业等行业，已经取得了硕果累累的成就[11]。马广、傅霞萍等人应用可见近红外漫反射光谱定量分析对金华大白桃糖度进行检测试验研究，用PLS回归在800-2500nm光谱范围建模，比较果汁和不同部位果肉题依据分别建模效果，建模过程中对原始光谱进行多元散射校正MSC和标准整台变量变换SVN处理，提高了模型的精度和预测性能[12]。田海清等人运用可见近红外光谱漫透射技术进行了西瓜坚实度的无损检测研究。采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型。结果显示采用PLS法可以得到最好的FM建模结果（r=0.974,RMSEP=0.589）[13]。陆辉山等应用可见近红外光谱漫透射技术对柑橘类水果的可溶性固形物含量进行无损快速定量分析，用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立模型，所建立的最好的SSC预测模型相关系数r=0.946，RMSEP=0.538oBrix[14]。刘燕德等应用可见/近红外光谱漫反射技术对南丰蜜桔及其果肉进行可溶性固形物的定量检测，运用PLS方法比较多种预处理光谱所建模型并预测，结果显示在350一800nm波段范围内基于一阶微分光谱的模型效果最佳，预测相关系数:和预测均方根误差RMSEP分别为0.893及0.749oBrix[15]。田海清等人应用近红外漫透射技术检测蜜瓜糖度进行定量分析，运用经典最小二乘法（CLS)、逐步多元线性回归（SMLR)、主成分回归分析（PCR）和偏最小二乘法（PLS）对蜜瓜的糖度进行建模预测，对比知PLS建模效果较好，相关系数r为0.857,均方根标准误差为0.655,均方根预测误差为0.838[16]。2参考文献[l]丁长命.甜瓜的生态特征与栽培技术[J].中国西瓜甜瓜,1998（2）:23-25.[2]王鸣．发展西瓜、甜瓜产业大有可为[J]．果农之友，2000(1):6.[3]傅霞萍.水果内部品质可见/近红外光谱无损检测方法的实验研究[D].：浙江大学，2008.[4]ChenNianlai.Investigationintopostharvestlossofcantaloupes[J].in:Johnson,G.I.,LeVanTo,NguyenDuyDoc,andWebb,M.C.,ed.,Qualityassuranceinagriculturalproduce.Canberra,ACIARProceedingsNo.100：18-40.[5]MiyamotoK.,KawauchiM.,FukudaT.ClassificationofhighacidfruitsbypartialleastsquaresusingthenearinfraredtransmittancespectraofintactSatsumamandarins.JournalofNearInfraredSpectroscopy.1998.[6]PkimJ.,MowatA.,PooleP.&Casabas,N.,Linearandnon-linearpatternrecognitionmodelsforclassificationoffruitfromvisible-nearinfraredspectra[J].ChemometricsandIntelligentLaborarySystems,2000,Vol.51:201–216.[7]BureauS.,ReichM.,MarfisiC.,AudergonJ.M.,AlbagnacG.ApplicationofFou