| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-30页 |
| ·食用植物油主要营养成分的现有检测方法和应用现状 | 第13-20页 |
| ·食用植物油主要营养成分 | 第13-15页 |
| ·食用植物油检测技术的研究现状 | 第15-19页 |
| ·食用植物油检测技术存在的问题 | 第19-20页 |
| ·近红外光谱分析技术简介 | 第20-26页 |
| ·近红外光谱分析技术的原理及特点 | 第20-22页 |
| ·近红外光谱分析技术的发展及应用 | 第22-24页 |
| ·近红外光谱分析的一般步骤及化学计量学方法 | 第24-25页 |
| ·模型评价指标 | 第25-26页 |
| ·本课题研究的目的、内容及意义 | 第26-30页 |
| ·食用植物油近红外光谱分析国内外研究现状 | 第26-28页 |
| ·本课题研究的目的、内容及意义 | 第28-30页 |
| 第二章 试验方法与过程 | 第30-39页 |
| ·试验材料 | 第30页 |
| ·样品化学值的测定 | 第30-33页 |
| ·食用植物油的制取 | 第30-31页 |
| ·脂肪酸的化学检测方法 | 第31-33页 |
| ·样品的光谱采集 | 第33-39页 |
| ·光谱区间的选择 | 第34页 |
| ·检测温度和湿度的确定 | 第34页 |
| ·扫描分辨率的选择 | 第34-35页 |
| ·扫描次数的选择 | 第35-37页 |
| ·样品测量次数的选取 | 第37-39页 |
| 第三章 近红外光谱分析食用植物油主要脂肪酸含量研究 | 第39-69页 |
| ·异常样品检测 | 第39-47页 |
| ·异常样品的形成机理及类型 | 第39-40页 |
| ·异常样品的判别方法 | 第40-43页 |
| ·建模样品异常值判别和剔除试验 | 第43-44页 |
| ·剔除异常样品的结果评价 | 第44-46页 |
| ·食用植物油剔除异常样品方法适用性验证 | 第46-47页 |
| ·样品集划分 | 第47-51页 |
| ·聚类分析法 | 第47-49页 |
| ·自适应Kennard-Stone算法(AKS) | 第49-51页 |
| ·近红外光谱的预处理 | 第51-57页 |
| ·平滑预处理 | 第51-52页 |
| ·导数预处理 | 第52-53页 |
| ·标准正态变量变换(SNV)预处理 | 第53-54页 |
| ·多元散射校正(MSC)预处理 | 第54-55页 |
| ·标准化预处理 | 第55页 |
| ·预处理方法结果与分析 | 第55-57页 |
| ·波长选择 | 第57-69页 |
| ·波谱解析法 | 第57-58页 |
| ·相关系数法 | 第58-59页 |
| ·间隔偏最小二乘法(iPLS) | 第59-61页 |
| ·移动窗口偏最小二乘(MWPLS) | 第61-62页 |
| ·无关信息向量消除法(UVE-PLS) | 第62-63页 |
| ·连续投影法(SPA) | 第63-64页 |
| ·遗传算法(GA) | 第64-66页 |
| ·各种波长选择法结果分析 | 第66-69页 |
| 第四章 近红外光谱判定食用植物油生产工艺的研究 | 第69-77页 |
| ·食用植物油的主要制取工艺 | 第69-70页 |
| ·试验材料和方法 | 第70页 |
| ·预处理方法的应用 | 第70-72页 |
| ·净分析物预处理法(NAP) | 第71-72页 |
| ·正交信号校正法(OSC) | 第72页 |
| ·扩展典型变量分析(Extended Canonical Variates, ECVA) | 第72-73页 |
| ·建模与结果分析 | 第73-77页 |
| ·校正集和预测集样品划分 | 第73-74页 |
| ·扩展典型变量分析(ECVA)结合不同预处理方法建模 | 第74-76页 |
| ·结果分析 | 第76-77页 |
| 第五章 近红外光谱判定食用植物油种类和掺伪的研究 | 第77-92页 |
| ·食用植物油种类判定方法的研究 | 第77-87页 |
| ·试验材料和方法 | 第77-78页 |
| ·校正集和预测集样品划分 | 第78页 |
| ·K-最邻近法(KNN) | 第78-80页 |
| ·偏最小二乘分析(PLS)结合K-最邻近法(KNN)建模 | 第80-81页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第81-84页 |
| ·主成分分析(PCA)结合最小二乘支持向量机方法(LS-SVM)建模 | 第84-86页 |
| ·结果分析 | 第86-87页 |
| ·混合食用植物油判定及掺伪量检测方法的研究 | 第87-92页 |
| ·试验材料和方法 | 第87页 |
| ·校正集和预测集样品划分 | 第87页 |
| ·模型转移 | 第87-88页 |
| ·食用植物油光谱模型转移 | 第88-89页 |
| ·偏最小二乘判别分析(PLS-DA) | 第89-90页 |
| ·PLS-DA建模 | 第90-91页 |
| ·结果分析 | 第91-92页 |
| 第六章 结论与展望 | 第92-95页 |
| ·主要结论 | 第92-93页 |
| ·主要创新点 | 第93-94页 |
| ·展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第104-105页 |
| 附录:食用植物油样品的脂肪酸含量化学值 | 第105-111页 |
