| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 人工嗅觉、味觉系统—电子鼻和电子舌 | 第13-18页 |
| 1.2.1 人工嗅觉系统—电子鼻 | 第13-14页 |
| 1.2.2 人工味觉系统—电子舌 | 第14页 |
| 1.2.3 国内外电子鼻和电子舌研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.4 电子鼻、舌融合应用国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 目前研究不足 | 第18-19页 |
| 1.3.1 电子鼻、舌在果汁品质检测领域研究的不足 | 第18页 |
| 1.3.2 电子鼻、舌应用领域常用数据分析方法的不足 | 第18页 |
| 1.3.3 电子鼻、舌联合应用领域研究的不足 | 第18-19页 |
| 1.4 课题来源 | 第19页 |
| 1.5 主要研究内容和方法 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 试验材料、仪器与方法 | 第21-30页 |
| 2.1 试验材料及处理 | 第21页 |
| 2.2 试验仪器 | 第21-24页 |
| 2.2.1 电子鼻系统 | 第21-23页 |
| 2.2.2 电子舌系统 | 第23-24页 |
| 2.2.3 其它装置 | 第24页 |
| 2.3 试验方法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 试验方案设计 | 第24-25页 |
| 2.3.2 电子鼻检测方法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 电子舌检测方法 | 第26-28页 |
| 2.3.4 理化指标检测方法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 数据分析方法 | 第30-42页 |
| 3.1 传感器数据分析基本步骤 | 第30页 |
| 3.2 统计分析方法和概念 | 第30-32页 |
| 3.2.1 方差分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 多重比较 | 第31-32页 |
| 3.3 无监督学习算法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 主成分分析 | 第32页 |
| 3.3.2 传统聚类算法 | 第32-34页 |
| 3.3.3 谱聚类算法 | 第34页 |
| 3.3.4 聚类有效性评价指标 | 第34-35页 |
| 3.4 有监督学习算法 | 第35-38页 |
| 3.4.1 分类方法 | 第35-37页 |
| 3.4.2 回归方法 | 第37-38页 |
| 3.5 半监督方法—基于多种聚类算法的半监督分类方法 | 第38-39页 |
| 3.6 数据融合方法 | 第39-40页 |
| 3.7 数据集划分和交叉验证方法 | 第40页 |
| 3.8 软件实现 | 第40页 |
| 3.9 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 樱桃番茄汁电子鼻和电子舌数据聚类分析 | 第42-66页 |
| 4.1 前言 | 第42-44页 |
| 4.2 实验方案和数据集 | 第44-45页 |
| 4.2.1 电子鼻数据集1—不同原料新鲜度(4℃储藏)樱桃番茄汁 | 第44页 |
| 4.2.2 电子鼻数据集2—不同混合比例(7组)樱桃番茄汁 | 第44页 |
| 4.2.3 电子鼻数据集3—不同前处理(6组)樱桃番茄汁 | 第44页 |
| 4.2.4 电子舌数据集1—不同混合比例(4组)樱桃番茄汁 | 第44-45页 |
| 4.2.5 电子舌数据集2—不同前处理(6组)樱桃番茄汁 | 第45页 |
| 4.2.6 电子舌数据集3—灭菌后不同放置时间(5组)樱桃番茄汁 | 第45页 |
| 4.3 樱桃番茄汁电子鼻数据结构 | 第45-55页 |
| 4.3.1 电子鼻响应信号 | 第45-46页 |
| 4.3.2 电子鼻数据集1结构探索 | 第46-48页 |
| 4.3.3 电子鼻数据集2结构探索 | 第48-51页 |
| 4.3.4 电子鼻数据集3结构探索 | 第51-54页 |
| 4.3.5 三个电子鼻数据集聚类情况综合比较 | 第54-55页 |
| 4.4 樱桃番茄汁电子舌数据结构探索 | 第55-64页 |
| 4.4.1 电子舌响应信号 | 第55-56页 |
| 4.4.2 电子舌数据集1结构探索 | 第56-58页 |
| 4.4.3 电子舌数据集2结构探索 | 第58-60页 |
| 4.4.4 电子舌数据集3结构探索 | 第60-63页 |
| 4.4.5 三个电子舌数据集聚类情况综合比较 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 基于单独电子鼻或电子舌的樱桃番茄汁品质鉴定方法 | 第66-83页 |
| 5.1 前言 | 第66页 |
| 5.2 实验方案 | 第66-67页 |
| 5.2.1 樱桃番茄汁混合比例的鉴定 | 第66-67页 |
| 5.2.2 樱桃番茄汁原料新鲜度的追溯 | 第67页 |
| 5.3 基于单独电子鼻或电子舌的樱桃番茄汁混合比例鉴定 | 第67-74页 |
| 5.3.0 果汁理化指标结果分析 | 第67页 |
| 5.3.1 电子鼻和电子舌响应信号图 | 第67-69页 |
| 5.3.2 基于两种电子鼻检测方式的樱桃番茄汁掺假鉴定型 | 第69-73页 |
| 5.3.3 基于电子舌的樱桃番茄汁掺假鉴定 | 第73页 |
| 5.3.4 讨论与小结 | 第73-74页 |
| 5.4 基于单独电子鼻或电子舌的樱桃番茄汁原料新鲜度的追溯 | 第74-81页 |
| 5.4.1 新鲜度理化指标结果分析 | 第74-75页 |
| 5.4.2 电子鼻和电子舌响应信号图 | 第75-77页 |
| 5.4.3 不同原料新鲜度樱桃番茄汁的分类分析 | 第77-79页 |
| 5.4.4 基于SVR的榨汁前樱桃番茄品质指标追溯 | 第79-81页 |
| 5.4.5 讨论与小结 | 第81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 基于数据融合的樱桃番茄汁品质鉴定方法 | 第83-93页 |
| 6.1 前言 | 第83页 |
| 6.2 实验设计和数据分析 | 第83-85页 |
| 6.2.1 融合检测—不同原料新鲜度(25℃储藏)的樱桃番茄汁 | 第83页 |
| 6.2.2 数据融合方法介绍 | 第83-85页 |
| 6.2.3 数据集划分和交叉验证 | 第85页 |
| 6.3 比较基于多种数据融合方法的樱桃番茄汁原料新鲜度追溯方法 | 第85-92页 |
| 6.3.1 新鲜度理化指标 | 第85页 |
| 6.3.2 电子鼻和电子舌响应信号图 | 第85-86页 |
| 6.3.3 不同原料新鲜度樱桃番茄汁的分类分析 | 第86-89页 |
| 6.3.4 不同原料新鲜度的樱桃番茄汁理化指标预测模型 | 第89-91页 |
| 6.3.5 讨论和总结 | 第91-92页 |
| 6.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第七章 樱桃番茄汁品质区分模型优化-半监督分类法应用 | 第93-99页 |
| 7.1 前言 | 第93页 |
| 7.2 数据集与交叉验证方法 | 第93-94页 |
| 7.2.1 电子鼻数据集1—不同原料新鲜度的樱桃番茄汁 | 第93页 |
| 7.2.2 电子鼻数据集2—不同混合比例的樱桃番茄汁 | 第93-94页 |
| 7.2.3 交叉验证 | 第94页 |
| 7.3 不同原料新鲜度樱桃番茄汁的分类—半监督和有监督分类器的比较 | 第94-95页 |
| 7.4 不同混合比例樱桃番茄汁的分类—半监督和有监督分类器的比较 | 第95-97页 |
| 7.5 本章小结 | 第97-99页 |
| 第八章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 8.1 主要结论 | 第99-100页 |
| 8.2 主要创新点 | 第100页 |
| 8.3 进一步展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 研究生期间主要成果 | 第111-113页 |
| 插图清单 | 第113-115页 |
| 表格清单 | 第115-117页 |
| 主要缩略语清单 | 第117页 |
