猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究

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猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究

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猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究

论文目录
摘要	第1-9页
Abstract	第9-12页
1 绪论	第12-21页
· 研究目的及意义	第12页
· 肉品新鲜度的评价方法及其研究现状	第12-15页
· 传统肉品新鲜度检测方法	第12-13页
· 新兴肉品新鲜度检测方法	第13-15页
· 可见/近红外光谱分析技术及其研究现状	第15-19页
· 光谱分析技术简介	第15-16页
· 光谱校正模型传递方法研究现状	第16-17页
· 光谱分析技术在肉品品质检测中的应用	第17-19页
· 研究内容与技术路线	第19-21页
· 研究内容	第19-20页
· 技术路线	第20-21页
2 猪肉近红外和高光谱数据采集及预处理方法研究	第21-36页
· 实验材料与仪器	第21-23页
· 猪肉样品采集与制备	第21页
· 近红外光谱采集仪	第21-22页
· 高光谱图像采集系统	第22-23页
· 样品数据采集	第23-27页
· 猪肉近红外光谱数据采集	第23-24页
· 猪肉高光谱数据采集	第24-27页
· 猪肉TVB-N含量理化测定	第27页
· 猪肉光谱信号消噪预处理	第27-32页
· Savitzky-Golay平滑消噪	第27页
· 基于小波分解重构的光谱信号消噪方法	第27-28页
· 不同消噪方法对光谱定量校正模型的影响	第28-31页
· 猪肉光谱消噪方法优选	第31-32页
· 异常样品检测与剔除	第32-35页
· MCPLS异常样品检测方法	第32-33页
· 检测与剔除结果	第33-35页
· 本章小结	第35-36页
3 猪肉新鲜度光谱定量校正模型的建立	第36-54页
· 光谱定量校正方法与模型评价	第36-38页
· 光谱定量校正方法	第36-37页
· 定量校正模型评价指标	第37-38页
· 样品集划分方法及结果	第38页
· 光谱预处理方法	第38-40页
· 不同品种猪肉新鲜度近红外光谱定量校正模型的建立与优化	第40-44页
· 湖北白猪新鲜度近红外光谱校正模型的优化	第40-41页
· 杜长大新鲜度近红外光谱校正模型的优化	第41-42页
· 恩施山猪新鲜度近红外光谱校正模型的优化	第42-44页
· 猪肉新鲜度高光谱定量校正模型的建立与优化	第44-47页
· 湖北白猪高光谱定量校正模型的优化	第44-45页
· 杜长大新鲜度高光谱定量校正模型优化	第45-46页
· 恩施山猪新鲜度高光谱定量校正模型的优化	第46-47页
· 猪肉新鲜度光谱通用性定量校正模型的可行性研究	第47-52页
· 不同品种猪肉光谱信号的差异分析	第48-49页
· 猪肉TVB-N含量全局模型的建立	第49-52页
· 通用性定量校正模型对各品种猪肉的预测效果	第52页
· 本章小结	第52-54页
4 不同品种猪肉样品之间的模型传递	第54-69页
· 模型传递方法	第54-55页
· S/B算法	第54-55页
· 分段直接标准化PDS算法	第55页
· 基于回归系数的波长筛选法	第55页
· 不同品种猪肉TVB-N模型之间传递过程	第55-56页
· 近红外光谱模型的传递方法	第56-62页
· 基于改进S/B算法的近红外光谱模型传递	第56-58页
· 基于改进PDS算法的近红外光谱模型传递	第58-60页
· 基于波长筛选法的近红外光谱模型传递	第60-62页
· 高光谱模型的传递方法	第62-67页
· 基于改进S/B算法的高光谱模型传递	第62-64页
· 基于改进PDS算法的高光谱模型传递	第64-65页
· 基于波长筛选法的高光谱模型传递	第65-67页
· 本章小结	第67-69页
5 结论与展望	第69-72页
· 主要结论	第69-70页
· 展望	第70-72页
参考文献	第72-79页
致谢	第79-80页
硕士研究生期间科研工作及发表论文情况	第80 页

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