基于近红外光谱分析的大豆油质量检测方法研究

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基于近红外光谱分析的大豆油质量检测方法研究

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基于近红外光谱分析的大豆油质量检测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-17页
第1章绪论	第17-35页
· 课题研究的背景和意义	第17-18页
· 近红外光谱分析方法	第18-27页
· 近红外光谱的产生及光谱特征	第18-20页
· 近红外光谱采集	第20-21页
· 液体样品近红外光谱分析原理	第21-22页
· 近红外光谱分析流程	第22-25页
· 近红外光谱分析技术的特点	第25-26页
· 近红外光谱分析技术的应用	第26-27页
· 油脂检测技术的国内外现状	第27-33页
· 大豆油质量标准	第27-28页
· 现有的油脂质量检测方法及其改进	第28-30页
· 红外光谱分析技术在油脂检测领域应用现状	第30-33页
· 课题来源及主要研究内容	第33-35页
· 课题来源	第33页
· 主要研究内容	第33-35页
第2章油脂酸价近红外光谱分析	第35-58页
· 引言	第35页
· 样本酸价测定及光谱采集	第35-37页
· 样本酸价测定	第35-36页
· 样本光谱采集	第36-37页
· 基于偏最小二乘的油脂酸价校正模型建立	第37-45页
· 偏最小二乘回归	第37-41页
· 异常样品剔除	第41-43页
· 校正集样品的选择	第43页
· 最佳主因子数的选取	第43-45页
· 特征波段选择	第45页
· 油脂酸价近红外光谱小波去噪	第45-56页
· 基于阈值的小波去噪	第46-48页
· 小波基的选取	第48-50页
· 小波去噪阈值方式和分解尺度的确定	第50-55页
· 小波去噪结果验证	第55-56页
· 本章小结	第56-58页
第3章油脂过氧化值近红外光谱分析	第58-75页
· 引言	第58页
· 样本过氧化值测定及光谱采集	第58-60页
· 样本过氧化值测定	第58-60页
· 样本光谱采集	第60页
· 油脂过氧化值BP 神经网络校正模型建立	第60-67页
· BP 神经网络结构设计	第61-62页
· 建模波段选择	第62页
· 输入和输出变量确定	第62-64页
· 隐含层节点数选择	第64页
· BP 网络模型参数优化	第64-67页
· 油脂过氧化值预测BP 神经网络模型验证	第67页
· 油脂过氧化值近红外光谱小波去噪	第67-73页
· 小波基的选取	第67-69页
· 小波去噪阈值方式和分解尺度的确定	第69-72页
· 小波去噪结果验证	第72-73页
· 本章小结	第73-75页
第4章油脂色泽近红外光谱分析	第75-99页
· 引言	第75页
· 样本色泽测定及光谱采集	第75-77页
· 样本色泽测定	第75-77页
· 样本光谱采集	第77页
· 油脂色泽近红外光谱检测可行性分析	第77-80页
· 支持向量机理论	第80-87页
· 支持向量机线性分类	第80-83页
· 支持向量机非线性分类	第83-85页
· 支持向量机线性回归	第85-86页
· 支持向量机非线性回归	第86页
· SVM 软件工具	第86-87页
· 基于SVM 的油脂色泽近红外光谱识别	第87-93页
· 浅色油和深色油分类	第88-89页
· 一级油和二级油分类	第89-93页
· 基于SVM 的油脂色泽定量分析	第93-98页
· 三级油和四级油色泽定量分析	第93-96页
· 一级油色泽定量分析	第96-97页
· 二级油色泽定量分析	第97-98页
· 本章小结	第98-99页
第5章油脂近红外光谱波长变量优选	第99-118页
· 前言	第99页
· 卡尔曼滤波理论	第99-101页
· 物理系统的数学模型	第100页
· 卡尔曼滤波算法	第100-101页
· 基于卡尔曼滤波器的近红外光谱波长优选算法设计	第101-103页
· 系统方程的建立和滤波方法	第101-102页
· 波长变量选择算法	第102-103页
· 卡尔曼滤波器用于油脂酸价近红外光谱波长优选	第103-112页
· 卡尔曼滤波器有效性验证	第103-104页
· 变量选择过程结果与讨论	第104-112页
· 卡尔曼滤波器用于油脂过氧化值近红外光谱波长优选	第112-116页
· 卡尔曼滤波器有效性验证	第112-113页
· 变量选择过程结果与讨论	第113-116页
· 本章小结	第116-118页
结论	第118-121页
参考文献	第121-131页
攻读学位期间发表的学术论文	第131-132页
攻读学位期间取得的科研成果	第132-133页
致谢	第133页

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