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基于近红外光谱的鲜枣品质检测及其安全判别研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·选题背景和意义第12页
   ·鲜枣品质指标检测方法第12-13页
     ·可溶性固形物检测第12页
     ·水分检测第12-13页
     ·氨基酸总量检测第13页
     ·维生素 C 检测第13页
     ·霉菌和酵母菌检测第13页
   ·近红外光谱检测技术第13-15页
     ·近红外光谱技术理论依据第13-14页
     ·近红外光谱技术分析特点第14-15页
   ·近红外光谱技术在水果检测领域的应用第15-17页
     ·可溶性固形物的检测中的应用第15页
     ·水分检测中的应用第15-16页
     ·维生素 C 检测的应用第16页
     ·氨基酸检测的应用第16页
     ·病虫害检测的应用第16-17页
     ·动力学模型在贮藏品质中的应用第17页
   ·研究目的及内容第17-20页
第二章 近红外光谱技术鉴别鲜枣品种及完整果、裂果研究第20-25页
   ·前言第20页
   ·材料与方法第20-22页
     ·仪器设备及分析软件第20页
     ·样品第20-21页
     ·光谱数据采集第21页
     ·光谱数据分析第21页
     ·人工神经网络建立定性判别模型第21-22页
   ·结果与分析第22-24页
     ·近红外光谱分析第22页
     ·鲜枣品种的鉴别第22-23页
     ·完整果和裂果的鉴别第23-24页
   ·小结第24-25页
第三章 近红外光谱技术检测鲜枣可溶性固形物、水分和氨基酸总量的研究第25-35页
   ·前言第25页
   ·材料与方法第25-27页
     ·仪器设备及分析软件第25页
     ·样品第25-26页
     ·光谱数据采集第26页
     ·可溶性固形物含量测量第26页
     ·水分含量测量第26页
     ·氨基酸总量测量第26页
     ·光谱数据分析第26-27页
   ·结果与分析第27-33页
     ·近红外光谱图分析第27-28页
     ·可溶性固形物含量的近红外光谱检测第28-30页
     ·水分含量的近红外光谱检测第30-32页
     ·氨基酸总量的近红外光谱检测第32-33页
   ·小结第33-35页
第四章 近红外光谱检测鲜枣维生素 C 含量的研究第35-42页
   ·前言第35页
   ·材料与方法第35-36页
     ·仪器设备及分析软件第35页
     ·样品第35页
     ·光谱数据采集第35页
     ·维生素 C 测定第35-36页
     ·光谱数据分析第36页
     ·动力学模型建立第36页
   ·结果与分析第36-40页
     ·近红外光谱模型建立第36-39页
     ·动力学模型建立第39-40页
   ·小结第40-42页
第五章 近红外光谱检测鲜枣霉菌及其安全判别研究第42-49页
   ·前言第42页
   ·材料与方法第42-44页
     ·仪器设备及分析软件第42页
     ·样品第42-43页
     ·光谱数据采集第43页
     ·霉菌菌落总数计数第43页
     ·光谱数据分析第43-44页
     ·动力学模型建立第44页
   ·结果与分析第44-47页
     ·近红外光谱模型建立第44-46页
     ·动力学模型建立第46-47页
   ·小结第47-49页
第六章 近红外光谱检测鲜枣酵母菌及其安全判别研究第49-55页
   ·前言第49页
   ·材料与方法第49-50页
     ·仪器设备及分析软件第49页
     ·样品第49页
     ·光谱数据采集第49-50页
     ·酵母菌菌落总数计数第50页
     ·光谱数据分析第50页
     ·动力学模型建立第50页
   ·结果与分析第50-54页
     ·近红外光谱模型建立第50-52页
     ·动力学模型建立第52-54页
   ·小结第54-55页
第七章 结论、创新点与展望第55-58页
   ·结论第55-56页
   ·创新点第56页
   ·展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页
作者简介第63页

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