| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 综述 | 第12-19页 |
| ·杨梅概述 | 第12-13页 |
| ·颜色在食品领域中的应用 | 第13-16页 |
| ·颜色空间 | 第13-14页 |
| ·食品颜色信息及其在加工储藏过程中的变化 | 第14-15页 |
| ·颜色在食品分级筛选中的应用 | 第15页 |
| ·颜色在食品质量检测中的应用 | 第15-16页 |
| ·化学计量学在果蔬分类及品质检测中的应用 | 第16-18页 |
| ·偏最小二乘回归模型 | 第16-17页 |
| ·支持向量机模型 | 第17页 |
| ·人工神经网络模型 | 第17-18页 |
| ·小结(本实验的研究目的及意义) | 第18-19页 |
| 第二章 利用分形及颜色空间转换对杨梅进行自动分级的研究 | 第19-30页 |
| ·前言 | 第19-20页 |
| ·材料与方法 | 第20-25页 |
| ·水果样品及图像获得 | 第20页 |
| ·颜色空间 | 第20-23页 |
| ·分形值的获得 | 第23-24页 |
| ·偏最小二乘-支持向量机分类模型 | 第24-25页 |
| ·结果与讨论 | 第25-29页 |
| ·损伤及未损伤杨梅的颜色空间值及分形值 | 第25-26页 |
| ·偏最小二乘-支持向量机分类器 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于颜色空间值对杨梅中可溶性固形物和pH值的检测研究 | 第30-39页 |
| ·前言 | 第30-31页 |
| ·材料与方法 | 第31-34页 |
| ·水果样品及图像获得 | 第31页 |
| ·颜色空间 | 第31-32页 |
| ·偏最小二乘回归模型 | 第32-33页 |
| ·偏最小二乘-支持向量机预测模型 | 第33页 |
| ·聚类分析 | 第33-34页 |
| ·结果与讨论 | 第34-38页 |
| ·基于颜色空间的偏最小二乘回归模型预测可溶性固形物和pH值 | 第34-36页 |
| ·基于颜色空间的偏最小二乘-支持向量机模型预测可溶性固形物和pH值 | 第36-37页 |
| ·模型比对结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于颜色空间值支持向量机模型对杨梅汁储藏过程中营养成分变化监测的研究 | 第39-49页 |
| ·前言 | 第39-40页 |
| ·材料与方法 | 第40-43页 |
| ·果汁样品及图像获得 | 第40页 |
| ·营养成分测定 | 第40-41页 |
| ·颜色空间 | 第41页 |
| ·支持向量机模型及不同优化方法 | 第41-43页 |
| ·结果与讨论 | 第43-48页 |
| ·不同优化方法支持向量机模型的训练 | 第43-46页 |
| ·不同优化方法支持向量机模型的测试 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
