| 致谢 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 主要缩略语清单 | 第13-15页 |
| 插图清单 | 第15-17页 |
| 表格清单 | 第17-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-78页 |
| ·食品及食品质量概述 | 第23-25页 |
| ·食品分析概述 | 第25-28页 |
| ·食品分析方法 | 第25-26页 |
| ·食品分析的发展方向 | 第26-28页 |
| ·食品质量检验概述 | 第28-32页 |
| ·食品质量检验方法 | 第28-30页 |
| ·食品质量检验方法的作用比较 | 第30-31页 |
| ·食品质量检验的发展方向 | 第31-32页 |
| ·食品质量控制概述 | 第32-33页 |
| ·人工味觉技术概述 | 第33-74页 |
| ·生物味觉识别机理 | 第33-36页 |
| ·人工味觉系统研究进展 | 第36-42页 |
| ·味觉传感器及传感器阵列研究进展 | 第42-62页 |
| ·人工味觉系统模式识别研究进展 | 第62-65页 |
| ·人工味觉系统在食品质量检验与质量控制中的应用研究进展 | 第65-70页 |
| ·人工味觉系统存在的不足与发展前景 | 第70-74页 |
| ·本课题研究目的和意义 | 第74-76页 |
| ·本课题研究内容 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第二章 试验仪器、试验方法与数据处理方法 | 第78-111页 |
| ·前言 | 第78页 |
| ·试验仪器 | 第78-81页 |
| ·α-ASTREE电子舌系统的构成 | 第78-79页 |
| ·α-ASTREE电子舌的检测原理 | 第79-80页 |
| ·α-ASTREE电子舌的性能 | 第80-81页 |
| ·α-ASTREE电子舌的使用方法 | 第81页 |
| ·α-ASTREE电子舌的测试样品程序 | 第81页 |
| ·试验方法 | 第81-83页 |
| ·样本采集方法 | 第81-82页 |
| ·理化分析方法 | 第82-83页 |
| ·分析方法的质量评价 | 第83页 |
| ·分析方法的质量控制 | 第83-85页 |
| ·数据处理方法 | 第85-91页 |
| ·统计学方法 | 第85-87页 |
| ·化学计量学方法 | 第87-91页 |
| ·模式识别 | 第91-109页 |
| ·模式识别概述 | 第91-92页 |
| ·模式识别过程 | 第92-99页 |
| ·模式识别方法 | 第99-109页 |
| ·本课题所要进行的模式识别具体步骤 | 第109页 |
| ·数据处理与模式识别软件 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第三章 模式识别方法的优化与比较——分类问题：以食醋分类、识别为例 | 第111-133页 |
| ·前言 | 第111-114页 |
| ·样本采集、特征生成与数据初步分析 | 第114-118页 |
| ·样本采集 | 第114-115页 |
| ·特征生成 | 第115-116页 |
| ·数据矩阵和目标矩阵的构成 | 第116页 |
| ·数据集的构成 | 第116-117页 |
| ·数据初步分析 | 第117-118页 |
| ·主成分分析的结果 | 第118-119页 |
| ·模式识别方法的优化与比较 | 第119-132页 |
| ·数据集1——食醋-质量等级数据集 | 第121-123页 |
| ·数据集2——食醋-原料数据集 | 第123-127页 |
| ·数据集3——香醋-品牌数据集 | 第127-129页 |
| ·对三个数据集的总结 | 第129-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 第四章 模式识别方法的优化与比较——回归问题：以橙汁和食醋成分测定为例 | 第133-157页 |
| ·前言 | 第133-134页 |
| ·样本采集、特征生成与数据初步分析 | 第134-136页 |
| ·样本采集 | 第134页 |
| ·特征生成 | 第134页 |
| ·数据矩阵与目标矩阵的构成 | 第134页 |
| ·数据集的构成 | 第134-136页 |
| ·数据初步分析 | 第136页 |
| ·相关分析的结果 | 第136-138页 |
| ·模式识别方法的优化与比较 | 第138-156页 |
| ·数据集1——橙汁-品牌-可溶性总糖含量、总酸含量和氨基酸态氮含量数据集 | 第139-145页 |
| ·数据集2——橙汁-贮藏时间-可溶性总糖含量、总酸含量和氨基酸态氮含量数据集 | 第145-149页 |
| ·数据集3——食醋-质量等级-可溶性总糖含量、总酸含量和盐含量数据集 | 第149-154页 |
| ·对三个数据集的总结 | 第154-156页 |
| ·本章小结 | 第156-157页 |
| 第五章 人工味觉分析结合理化分析在食品质量检验中的应用——传感器响应信号与理化指标相关性分析 | 第157-194页 |
| ·前言 | 第157-158页 |
| ·人工味觉分析结合理化分析在橙汁品牌识别中的应用 | 第158-177页 |
| ·样品采集与数据初步分析 | 第158-167页 |
| ·橙汁品牌识别 | 第167-176页 |
| ·结论 | 第176-177页 |
| ·人工味觉分析结合理化分析在食醋类型识别中的应用 | 第177-192页 |
| ·样品采集与数据初步分析 | 第177-186页 |
| ·食醋类型识别 | 第186-191页 |
| ·结论 | 第191-192页 |
| ·本章小结 | 第192-194页 |
| 第六章 人工味觉分析方法在食品质量检验中的应用 | 第194-215页 |
| ·前言 | 第194-195页 |
| ·人工味觉分析方法在食醋地理来源识别中的应用 | 第195-199页 |
| ·样品采集与数据集的构成 | 第196页 |
| ·数据初步分析 | 第196-198页 |
| ·食醋地理来源识别 | 第198-199页 |
| ·结论 | 第199页 |
| ·人工味觉分析方法在橙汁贮藏条件识别中的应用 | 第199-203页 |
| ·样品采集与数据集的构成 | 第200页 |
| ·数据初步分析 | 第200-202页 |
| ·橙汁贮藏条件识别 | 第202-203页 |
| ·结论 | 第203页 |
| ·人工味觉分析方法在橙汁批次质量稳定性检测中的应用 | 第203-206页 |
| ·样品采集与数据集的构成 | 第204页 |
| ·数据初步分析 | 第204页 |
| ·橙汁批次质量稳定性检测 | 第204-205页 |
| ·结论 | 第205-206页 |
| ·人工味觉分析方法在橙汁货架期内质量稳定性检测及货架期测定中的应用 | 第206-212页 |
| ·样品采集与数据集的构成 | 第206页 |
| ·数据初步分析 | 第206-209页 |
| ·橙汁货架期内质量稳定性检测及货架期测定 | 第209-212页 |
| ·结论 | 第212页 |
| ·人工味觉分析方法在橙汁贮藏时间测定中的应用 | 第212-214页 |
| ·样品采集与数据集的构成 | 第212页 |
| ·橙汁贮藏时间测定 | 第212-214页 |
| ·结论 | 第214页 |
| ·本章小结 | 第214-215页 |
| 第七章 结论与展望 | 第215-218页 |
| ·结论与创新 | 第215-217页 |
| ·不足与展望 | 第217-218页 |
| 参考文献 | 第218-247页 |
| 攻读博士学位期间主要科研成果 | 第247-248页 |
| 作者简历 | 第248-249页 |
| 附表 | 第249-255页 |
