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基于光谱技术的黑果枸杞产地品质区分及茶汤实时监测

摘要第5-8页
abstract第8-10页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 黑果枸杞的概况第14-17页
        1.1.1 黑果枸杞简介第14页
        1.1.2 黑果枸杞的分布第14-15页
        1.1.3 黑果枸杞的主要成分第15-17页
    1.2 黑果枸杞品质常规检测方法第17-20页
        1.2.1 常规检测方法第17-18页
        1.2.2 光谱技术检测方法第18-20页
    1.3 研究意义第20-21页
    1.4 研究内容第21页
    1.5 本章小结第21-22页
第二章 不同产地黑果枸杞的光谱采集与理化指标的测定第22-31页
    2.1 材料与方法第22-24页
        2.1.1 试验样本的收集第22页
        2.1.2 试验仪器及设备第22-23页
        2.1.3 光谱信息的采集第23-24页
            2.1.3.1 近红外光谱的采集第23页
            2.1.3.2 中红外光谱的采集第23-24页
    2.2 黑果枸杞中主要活性成分的测定第24-27页
        2.2.1 黄酮提取物的制备第24-25页
        2.2.2 花青素提取物的制备第25页
        2.2.3 黑果枸杞茶汤的制备第25页
        2.2.4 黑果枸杞中总黄酮含量的测定第25-26页
        2.2.5 黑果枸杞中花青素含量的测定第26-27页
    2.3 结果及分析第27-30页
        2.3.1 近红外、中红外光谱的预处理第27-28页
        2.3.2 黑果枸杞总黄酮含量的测定结果及分析第28-29页
        2.3.3 黑果枸杞花青素含量的测定结果及分析第29页
        2.3.4 黑果枸杞茶汤冲泡温度的优化及含量测定第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 不同产地黑果枸杞的定性判别第31-39页
    3.1 光谱定性模型及评价指标第31-32页
    3.2 近红外光谱对不同产地黑果枸杞的判别分析第32-34页
        3.2.1 主成分分析第32页
        3.2.2 K-近邻分析第32-33页
        3.2.3 反向-人工神经网络分析第33-34页
        3.2.4 最小二乘-支持向量机第34页
    3.3 中红外光谱对不同产地黑果枸杞的判别分析第34-38页
        3.3.1 不同产地黑果枸杞的中红外光谱第34-35页
        3.3.2 主成分分析第35页
        3.3.3 K-近邻分析第35-36页
        3.3.4 反向-人工神经网络分析第36-37页
        3.3.5 最小二乘-支持向量机第37-38页
    3.4 两种光谱对不同产地黑果枸杞判别分析的比较第38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 黑果枸杞活性成分的快速预测第39-51页
    4.1 光谱定量模型的选择及评价指标第39-40页
    4.2 近红外光谱对黑果枸杞活性成分的快速预测第40-43页
        4.2.1 Si-PLS模型对总黄酮含量的快速预测第40-42页
        4.2.2 Si-PLS模型对花青素含量的快速预测第42-43页
    4.3 中红外光谱对黑果枸杞活性成分的快速预测第43-46页
        4.3.1 Si-PLS模型对总黄酮含量的快速预测第43-45页
        4.3.2 Si-PLS模型对花青素含量的快速预测第45-46页
    4.4 融合光谱对黑果枸杞活性成分的快速预测第46-48页
    4.5 不同光谱对黑果枸杞活性成分快速预测的比较第48-49页
    4.6 本章小结第49-51页
第五章 不同产地黑果枸杞茶汤的实时监测第51-63页
    5.1 光谱定量模型的评价指标及化学值结果第51-52页
    5.2 黑果枸杞茶汤实时监测模型的建立与优化第52-59页
        5.2.1 近红外光谱对黑果枸杞茶汤的实时监测第52-54页
        5.2.2 中红外光谱对黑果枸杞茶汤的实时监测第54-56页
        5.2.3 融合光谱对黑果枸杞茶汤的实时监测第56-58页
        5.2.4 不同光谱对黑果枸杞茶汤的实时监测模型比较第58-59页
    5.3 黑果枸杞茶汤模型的预测效果评价第59-61页
    5.4 黑果枸杞茶汤模型的应用第61-62页
    5.5 本章小结第62-63页
第六章 结论与展望第63-66页
    6.1 结论第63-65页
    6.2 展望第65-66页
参考文献第66-71页
致谢第71-72页
在研期间的科研经历第72页

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