基于电子鼻及可见—近红外光谱的鸡蛋品种及产地鉴别研究
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 缩略语表 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 植物农产品品种及产地鉴别研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 动物农产品品种及产地鉴别研究 | 第15-17页 |
| 1.2.3 鸡蛋品种及产地鉴别研究 | 第17-18页 |
| 1.3 检测技术介绍 | 第18-21页 |
| 1.3.1 气质联用技术 | 第18-19页 |
| 1.3.2 电子鼻技术 | 第19-20页 |
| 1.3.3 可见-近红外光谱技术 | 第20-21页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第21-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 基于电子鼻结合气质联用仪的鸡蛋品种及产地鉴别 | 第23-40页 |
| 2.1 材料与方法 | 第23-29页 |
| 2.1.1 试验材料 | 第23页 |
| 2.1.2 试验仪器 | 第23-24页 |
| 2.1.3 鸡蛋品质指标测定 | 第24-25页 |
| 2.1.4 挥发性成分的测定 | 第25-26页 |
| 2.1.5 电子鼻数据采集 | 第26-27页 |
| 2.1.6 数据建模方法及处理平台 | 第27-28页 |
| 2.1.7 模型的评价 | 第28-29页 |
| 2.2 结果与分析 | 第29-39页 |
| 2.2.1 鸡蛋品质指标基本参数 | 第29页 |
| 2.2.2 挥发性物质分析 | 第29-32页 |
| 2.2.3 电子鼻数据分析 | 第32-35页 |
| 2.2.4 土洋鸡蛋品种建模分析 | 第35-37页 |
| 2.2.5 土鸡蛋产地建模分析 | 第37-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于可见-近红外光谱的鸡蛋品种鉴别 | 第40-51页 |
| 3.1 材料与方法 | 第40-44页 |
| 3.1.1 试验样本 | 第40页 |
| 3.1.2 可见-近红外光谱采集装置 | 第40-42页 |
| 3.1.3 鸡蛋品质基本参数测定 | 第42页 |
| 3.1.4 光谱数据预处理方法 | 第42-43页 |
| 3.1.5 光谱数据降维方法 | 第43页 |
| 3.1.6 光谱数据建模方法及分析平台 | 第43-44页 |
| 3.2 结果与分析 | 第44-50页 |
| 3.2.1 显著性分析 | 第44-45页 |
| 3.2.2 光谱数据初步分析 | 第45-47页 |
| 3.2.3 光谱数据预处理、降维及模型建立 | 第47-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 基于可见-近红外光谱的鸡蛋产地鉴别 | 第51-65页 |
| 4.1 材料与方法 | 第51-57页 |
| 4.1.1 试验材料 | 第51页 |
| 4.1.2 光谱采集装置的搭建 | 第51页 |
| 4.1.3 光谱采集 | 第51页 |
| 4.1.4 光谱数据预处理方法 | 第51-53页 |
| 4.1.5 光谱数据降维方法 | 第53-55页 |
| 4.1.6 光谱数据建模方法 | 第55-57页 |
| 4.2 结果与分析 | 第57-64页 |
| 4.2.1 鸡蛋样本原始数据 | 第57页 |
| 4.2.2 各产地鸡蛋基本参数 | 第57-59页 |
| 4.2.3 数据初步分析 | 第59页 |
| 4.2.4 预处理与建模方法选择 | 第59-60页 |
| 4.2.5 降维与建模 | 第60-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 鸡蛋品种及产地检测软件设计 | 第65-71页 |
| 5.1 软件开发工具 | 第65页 |
| 5.2 软件设计与实现 | 第65-68页 |
| 5.2.1 软件设计 | 第65-66页 |
| 5.2.2 软件实现 | 第66-68页 |
| 5.3 软件运行及操作方法 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71页 |
| 6.2 主要创新点 | 第71-72页 |
| 6.3 讨论与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录A 硕士就读期间成果 | 第79-80页 |
| 附录B | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
