化学计量学结合GC-MS技术在食用油与癌细胞鉴别中的应用

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化学计量学结合GC-MS技术在食用油与癌细胞鉴别中的应用

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化学计量学结合GC-MS技术在食用油与癌细胞鉴别中的应用

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-22页
· 气相色谱 - 质谱联用	第13-14页
· 主成分分析	第14-15页
· 偏最小二乘	第15-16页
· 支持向量机	第16-18页
· 粒子群优化算法	第18-19页
· 食用油类型鉴别	第19页
· 癌细胞类型鉴别	第19-20页
· 卷烟感官品质预测	第20-21页
· 本论文研究的意义及主要内容	第21-22页
第2章基于 PSO-SVM 算法与脂肪酸图谱数据用于食用植物油的分类	第22-34页
· 前言	第22-23页
· 理论部分	第23-26页
· 支持向量机（SVM）	第24-25页
· 基于粒子群算法优化的支持向量机（PSO-SVM）	第25-26页
· 实验部分	第26页
· 试剂和样品	第26页
· 样品前处理	第26页
· 结果与讨论	第26-33页
· 基于 GC-MS 食用油脂肪酸的图谱特征	第26-31页
· PSO 优化的 SVM 模型区分植物油的种类	第31-33页
· 小结	第33-34页
第3章基于细胞膜磷脂构成差异的多种肿瘤细胞分类	第34-42页
· 引言	第34-35页
· 理论部分	第35-36页
· 实验部分	第36-37页
· 仪器及试剂	第36-37页
· 实验方法	第37页
· 结果与讨论	第37-41页
· 基于 GC-MS 分析的不同肿瘤细胞中脂肪酸含量	第37-39页
· 不同种类肿瘤细胞工作曲线的绘制	第39-40页
· 偏最小二乘回归模型对肿瘤细胞的分类结果	第40-41页
· 小结	第41-42页
第4章基于烟气仿生吸收液 GC-MS 数据的卷烟感官品质预测	第42-52页
· 前言	第42-43页
· 理论部分	第43-44页
· 基于离散粒子群优化算法的支持向量机建模	第43-44页
· 数据集	第44页
· 结果与讨论	第44-51页
· 小结	第51-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-63页
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文	第63-64页
致谢	第64 页

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