| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 汾酒的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2 汾酒勾兑相关技术和理论 | 第10-13页 |
| 1.2.1 汾酒勾兑的原理 | 第10-11页 |
| 1.2.2 汾酒勾兑的具体流程 | 第11-12页 |
| 1.2.3 勾兑自控技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究的意义及目标 | 第13-14页 |
| 1.4 课题研究的内容 | 第14-15页 |
| 第二章 汾酒品质检测的主要方法及其相关性分析 | 第15-28页 |
| 2.1 汾酒品质检测的主要方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 感官品评 | 第15-16页 |
| 2.1.2 气相色谱-质谱联用技术(GC-MS) | 第16页 |
| 2.1.3 电子鼻技术 | 第16-18页 |
| 2.2 材料与方法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 实验材料 | 第18页 |
| 2.2.2 实验设备 | 第18-19页 |
| 2.2.3 实验方法 | 第19页 |
| 2.2.4 数据处理 | 第19页 |
| 2.3 GC-MS与电子鼻检测结果的相关性分析 | 第19-22页 |
| 2.3.1 电子鼻工作原理分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 GC-MS与电子鼻检测的相关性分析 | 第20-22页 |
| 2.4 感官评分值与电子鼻检测结果的相关性分析 | 第22-27页 |
| 2.4.1 多元线性回归(MLR)模型的分析 | 第23-25页 |
| 2.4.2 偏最小二乘回归(PLS)模型的分析 | 第25-26页 |
| 2.4.3 BP神经网络模型的分析 | 第26-27页 |
| 2.4.4 回归模型的比较 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于电子鼻对不同类别成品汾酒品质的差异性分析 | 第28-34页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 材料与方法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 实验材料 | 第28页 |
| 3.2.2 实验设备 | 第28-29页 |
| 3.2.3 实验方法 | 第29页 |
| 3.2.4 数据处理 | 第29页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第29-33页 |
| 3.3.1 不同类别汾酒的图谱 | 第29页 |
| 3.3.2 主成分分析 | 第29-31页 |
| 3.3.3 判别因子分析 | 第31-32页 |
| 3.3.4 概率神经网络 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 同类别成品汾酒及勾兑原料酒品质的差异性分析 | 第34-47页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 材料与方法 | 第34-35页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第34页 |
| 4.2.2 实验设备 | 第34页 |
| 4.2.3 实验方法 | 第34-35页 |
| 4.2.4 数据处理 | 第35页 |
| 4.3 成品汾酒品质的差异性检测结果与讨论 | 第35-39页 |
| 4.3.1 成品汾酒的电子鼻检测结果差异性分析 | 第35-37页 |
| 4.3.2 成品汾酒的感官品质差异性分析 | 第37-38页 |
| 4.3.3 成品汾酒的GC-MS检测结果差异性分析 | 第38-39页 |
| 4.4 勾兑原料酒品质的差异性检测结果与分析 | 第39-46页 |
| 4.4.1 大宗酒品质的差异性分析 | 第40-42页 |
| 4.4.2 搭酒品质的差异性分析 | 第42-44页 |
| 4.4.3 带酒品质的差异性分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 汾酒自动勾兑技术研究 | 第47-61页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 汾酒自动勾兑系统的硬件设计 | 第47-51页 |
| 5.2.1 气味检测控制单元 | 第48-50页 |
| 5.2.2 勾兑控制单元 | 第50-51页 |
| 5.2.3 信号处理单元 | 第51页 |
| 5.3 汾酒自动勾兑系统的软件程序设计 | 第51-56页 |
| 5.3.1 气味信号采集 | 第52页 |
| 5.3.2 气味信号的选择性提取 | 第52-53页 |
| 5.3.3 勾兑算法的选择及流量控制 | 第53-56页 |
| 5.4 自动勾兑系统的验证实验 | 第56-59页 |
| 5.4.1 材料和设备 | 第56页 |
| 5.4.2 数据处理 | 第56-57页 |
| 5.4.3 电子鼻对勾兑酒样检测结果分析 | 第57-58页 |
| 5.4.4 GC-MS对勾兑酒样检测结果分析 | 第58-59页 |
| 5.4.5 BP神经网络回归模型对勾兑酒样感官评分值预测分析 | 第59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 主要结论 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62页 |
| 6.3 论文创新点 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67页 |
