首页--工业技术论文--轻工业、手工业论文--食品工业论文--饮料冷食制造工业论文--茶论文--产品标准与检验论文

利用近红外光谱分析技术检测绿茶有效成分的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·中国茶叶的行业现状第13-14页
   ·茶叶的常规检测方法第14页
   ·茶叶品质的近红外光谱检测技术第14-19页
     ·近红外光谱技术简介第14-15页
     ·近红外光谱检测茶叶有效成分的基本原理第15-17页
     ·近红外光谱定量分析的统计分析方法第17-18页
     ·国内外研究现状第18-19页
   ·本研究的目的和主要内容第19-20页
     ·本研究的主要目的第19页
     ·本研究的主要内容第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第二章 近红外光谱法定量分析茶叶中的有效成分第21-53页
   ·引言第21-22页
   ·茶叶近红外光谱的采集与预处理第22-27页
     ·茶叶近红外光谱的采集第22-23页
     ·茶叶光谱的预处理第23-27页
   ·茶叶有效成分的理化分析第27-32页
     ·实验材料与仪器第28页
     ·游离氨基酸总量的测定第28-29页
     ·茶多酚测定第29页
     ·咖啡因和儿茶素单体的测定第29-31页
     ·总抗氧化能力的测定第31-32页
   ·茶叶有效成分的NIR定量分析第32-51页
     ·游离氨基酸和茶多酚的定量分析模型第33-39页
     ·咖啡因和儿茶素的定量分析模型第39-49页
     ·茶叶总抗氧化性能的评价模型第49-51页
   ·本章小结第51-53页
第三章 特征谱区筛选在近红外光谱检测茶叶有效成分中的应用第53-74页
   ·引言第53-54页
   ·区间偏最小二乘法第54-56页
     ·常规区间偏最小二乘法第54页
     ·联合区间偏最小二乘法第54-55页
     ·向后区间偏最小二乘法第55-56页
   ·区间偏最小二乘法在茶叶氨基酸含量近红外光谱检测中的应用第56-66页
     ·常规区间偏最小二乘模型第56-60页
     ·联合区间偏最小二乘模型第60-64页
     ·向后区间偏最小二乘模型第64-66页
   ·遗传偏最小二乘方法第66-72页
     ·遗传偏最小二乘法的原理和实现第66-69页
     ·GA-PLS用于筛选茶叶氨基酸含量的近红外特征波长第69-72页
   ·特征谱区筛选方法的比较第72-73页
   ·小结第73-74页
第四章 茶叶有效成分近红外光谱分析模型的简化第74-88页
   ·引言第74页
   ·净分析物预处理法第74-81页
     ·净分析物预处理法算法实现第75-76页
     ·茶叶近红外光谱的净分析物预处理及偏最小二乘回归第76-81页
   ·正交信号校正法第81-86页
     ·正交信号校正法的实现第81-83页
     ·茶叶近红外光谱的正交信号校正及偏最小二乘分析第83-86页
   ·NAP与OSC的比较第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第五章 人工神经网络和支持向量机在茶叶有效成分检测中的应用研究第88-104页
   ·引言第88页
     ·茶叶近红外光谱的主成分分析第88-89页
   ·近红外光谱评价茶叶总抗氧化性能的神经网络模型第89-96页
     ·BP神经网络在近红外评价茶叶总抗氧化性能的应用第90-93页
     ·径向基神经网络在近红外评价茶叶抗氧化性能的应用第93-96页
   ·近红外光谱评价茶叶抗氧化性能的支持向量回归模型第96-101页
     ·支持向量机回归原理第96-98页
     ·最小二乘支持向量机第98-99页
     ·LS-SVM回归模型第99-101页
   ·非线性模型的分析与讨论第101-102页
   ·本章小结第102-104页
第六章 结论与展望第104-108页
   ·论文的主要结论第104-106页
   ·研究展望第106-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-115页
在研期间发表的论文第115页
在读硕士期间申请的专利第115-116页
在读硕士期间参加的课题第116页
在读硕士期间获得的个人荣誉第116-117页
附录第117-121页

论文共121页,点击 下载论文
上一篇:脱脂麦胚发酵工艺及其提取物生物活性研究
下一篇:轴承钢精炼过程非金属夹杂物行为的研究