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虾新鲜度的近红外光谱快速检测的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·课题研究背景及意义第11-12页
   ·虾贮藏过程中发生的变化第12页
     ·物理变化第12页
     ·化学变化第12页
     ·色香味的变化第12页
   ·虾新鲜度传统检测方法第12-13页
     ·感官检验第13页
     ·理化检验第13页
     ·微生物检验第13页
   ·近红外光谱技术第13-16页
     ·近红外光谱技术简介第13-14页
     ·近红外光谱分析仪器的技术原理第14-15页
     ·近红外光谱技术的发展历程第15页
     ·近红外光谱技术的应用第15-16页
   ·课题的研究目的及内容第16-17页
     ·课题的研究目的第16-17页
     ·本课题研究的主要内容第17页
   ·本章小节第17-18页
第二章 近红外光谱分析模型的建立及评价标准第18-26页
   ·近红外光谱分析模型的建立第18-22页
     ·样品的收集第18-19页
     ·光谱数据的预处理第19-20页
     ·数学模型的建立第20-22页
   ·采用验证集合对模型的评价第22-24页
     ·均方根误差第22-24页
     ·估计标准误差(Standard Error of Estimate)第24页
     ·相对分析误差(Ratio of Standard deviation to SEP,RPD)第24页
   ·模型的扩充及传递第24-25页
   ·本章小节第25-26页
第三章 材料与方法第26-48页
   ·实验材料第26页
     ·实验原料第26页
     ·主要试剂第26页
     ·主要设备第26页
   ·实验方法第26-30页
     ·样品的制备第26-28页
     ·实验方法第28-29页
     ·感官分析第29-30页
     ·挥发性盐基氮(TVB-N)测定第30页
     ·菌落总数测定第30页
     ·近红外光谱采集第30页
   ·实验结果与分析第30-47页
     ·虾在不同贮藏条件下感官评分的变化第30-32页
     ·虾在不同贮藏条件下 TVB-N 值的变化第32-34页
     ·虾在不同贮藏条件下菌落总数的变化第34-36页
     ·虾在不同贮藏条件下近红外光谱数据变化第36-47页
   ·本章小节第47-48页
第四章 TVB-N 模型的建立与评价第48-62页
   ·完整虾 TVB-N 模型的建立第48-53页
     ·光谱预处理方法和最优波段的确定第48-50页
     ·模型的建立与评价第50-52页
     ·模型的验证第52-53页
   ·虾糜 TVB-N 模型的建立第53-57页
     ·光谱预处理方法和最优波段的确定第53-55页
     ·模型的建立与评价第55-57页
     ·模型的验证第57页
   ·完整虾和虾糜全部样品 TVB-N 模型的建立第57-60页
     ·光谱预处理方法和最优波段的确定第57-58页
     ·模型的建立与评价第58-60页
     ·模型的验证第60页
   ·本章小节第60-62页
第五章 TBC 模型的建立与评价第62-72页
   ·完整虾 TBC 模型的建立第62-65页
     ·光谱预处理方法和最优波段的确定第62-63页
     ·模型的建立与评价第63-64页
     ·模型的验证第64-65页
   ·虾糜 TBC 模型的建立第65-68页
     ·光谱预处理方法和最优波段的确定第65-66页
     ·模型的建立与评价第66-68页
     ·模型的验证第68页
   ·完整虾和虾糜全部样品 TBC 模型的建立第68-70页
     ·光谱预处理方法和最优波段的确定第68页
     ·模型的建立与评价第68-70页
     ·模型的验证第70页
   ·本章小节第70-72页
第六章 结论与展望第72-74页
   ·结论第72-73页
   ·展望第73-74页
参考文献第74-81页
发表论文及参加科研情况说明第81-82页
致谢第82-83页

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