| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 文献综述 | 第10-23页 |
| ·食用油的质量安全及相关标准现状 | 第10-11页 |
| ·食用油质量安全现状 | 第10页 |
| ·食用油质量安全标准现状 | 第10-11页 |
| ·HACCP技术在食品质量安全分析方面的应用 | 第11-19页 |
| ·HACCP技术应用现状 | 第12页 |
| ·HACCP技术基本知识 | 第12-13页 |
| ·HACCP技术定义 | 第12页 |
| ·HACCP技术基本原理 | 第12-13页 |
| ·HACCP应用于大豆油生产过程中的危害分析 | 第13页 |
| ·有机溶剂残留 | 第13页 |
| ·农药残留 | 第13-14页 |
| ·农药残留现状 | 第13-14页 |
| ·农药残留危害 | 第14页 |
| ·农药残留分析 | 第14-18页 |
| ·样品前处理技术 | 第14-16页 |
| ·样品检测技术 | 第16-18页 |
| ·HACCP与食品安全控制 | 第18-19页 |
| ·HACCP在食用油加工中的应用 | 第19页 |
| ·神经网络在食品中应用的研究进展 | 第19-21页 |
| ·MATLAB神经网络工具 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络在食品中的应用 | 第20-21页 |
| ·本论文的主要研究内容及意义 | 第21-22页 |
| ·创新点 | 第22-23页 |
| 第二章 大豆油生产过程危害分析 | 第23-30页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·研究方法 | 第23-25页 |
| ·危害分析 | 第23-24页 |
| ·判断依据 | 第24-25页 |
| ·定义 | 第24页 |
| ·关键控制点(CCP)的判别 | 第24-25页 |
| ·结果与讨论 | 第25-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 大豆中多种农药残留同时检测的方法建立 | 第30-48页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·农药残留 | 第30-48页 |
| ·实验材料 | 第30-31页 |
| ·试剂与药品 | 第30页 |
| ·试剂配制 | 第30-31页 |
| ·设备与仪器 | 第31页 |
| ·实验方法 | 第31-34页 |
| ·有机氯农药的测定方法 | 第31-34页 |
| ·结果与讨论 | 第34-46页 |
| ·色谱分离条件的建立 | 第34-38页 |
| ·样品前处理方法的优化 | 第38-44页 |
| ·检测方法的可靠性分析 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第四章 显著危害全程监控变化规律 | 第48-54页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·农药残留 | 第48-51页 |
| ·标准的收集 | 第48-49页 |
| ·抽样分析检测方法 | 第49-50页 |
| ·大豆油加工全过程农药残留变化规律 | 第50页 |
| ·结果与讨论 | 第50-51页 |
| ·大豆油加工过程中抽样分析结果 | 第50-51页 |
| ·有机溶剂残留 | 第51-53页 |
| ·标准的收集 | 第51页 |
| ·抽样分析检测方法 | 第51-52页 |
| ·浸出后工艺中有机溶剂残留变化规律 | 第52页 |
| ·结果与讨论 | 第52-53页 |
| ·浸出后工艺中抽样分析结果 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于BP神经网络大豆油加工全过程危害预测模型的建立 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·人工神经网络模型简介 | 第54-55页 |
| ·大豆油加工过程中安全控制人工神经网络的建立 | 第55-62页 |
| ·网络模型的训练和建立 | 第55-56页 |
| ·样本数据预处理 | 第56-57页 |
| ·结果与讨论 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 大豆油加工全过程安全体系的建立 | 第63-67页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·基于神经网络确定关键限值 | 第63-65页 |
| ·原料豆中农药残留量 | 第63-64页 |
| ·浸出工艺的溶剂残留 | 第64-65页 |
| ·HACCP计划表的制定 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第七章 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 参与科研工作及论文发表 | 第74页 |