利用近红外光谱法检测酸奶中蛋白质和脂肪含量
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·问题的提出 | 第8-14页 |
| ·酸奶及其营养价值和保健功能 | 第8-9页 |
| ·酸奶中蛋白质和脂肪的主要检测方法比较 | 第9-12页 |
| ·常规检测方法的应用现状 | 第12-13页 |
| ·用近红外光谱法测定酸奶营养成分的提出 | 第13-14页 |
| ·NIRS在乳品分析中应用的研究现状 | 第14-15页 |
| ·NIRS在乳品分析中的应用情况 | 第14-15页 |
| ·NIRS在酸奶检测中的研究现状 | 第15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第15-17页 |
| ·研究的目的 | 第15-16页 |
| ·研究的意义 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的研究方法 | 第18页 |
| ·本文的研究难点与创新之处 | 第18-20页 |
| 第二章 近红外光谱分析技术在酸奶检测中的特点 | 第20-27页 |
| ·近红外光谱分析技术的测量原理 | 第20-22页 |
| ·酸奶对NIRS的影响研究 | 第22-23页 |
| ·酸奶脂肪球大小对NIRS的影响 | 第22页 |
| ·酸奶蛋白质凝胶对NIRS的影响 | 第22-23页 |
| ·酸奶的质构特性对NIRS的影响 | 第23页 |
| ·模型评价指标 | 第23-24页 |
| ·使用NIRS分析的优势与难点 | 第24-27页 |
| ·NIRS的优势 | 第24-25页 |
| ·NIRS的难点 | 第25-27页 |
| 第三章 化学方法测定酸奶中蛋白质、脂肪的含量 | 第27-34页 |
| ·酸奶样品的采集 | 第27页 |
| ·酸奶中蛋白质含量的测定 | 第27-31页 |
| ·试剂、设备及仪器 | 第27-28页 |
| ·操作步骤 | 第28-31页 |
| ·酸奶中脂肪含量的测定 | 第31-33页 |
| ·试剂、设备及仪器 | 第31-32页 |
| ·操作步骤 | 第32-33页 |
| ·化学测定结果 | 第33-34页 |
| 第四章 酸奶近红外光谱的采集 | 第34-39页 |
| ·获取近红外光谱的测样技术 | 第34-35页 |
| ·仪器系统参数的分析与选择 | 第35-37页 |
| ·光谱扫描区间的选择 | 第35-36页 |
| ·分辨率的选取 | 第36页 |
| ·扫描次数的确定 | 第36-37页 |
| ·其他采集条件 | 第37页 |
| ·样品光谱的采集 | 第37-39页 |
| 第五章 NIR光谱数据优化 | 第39-50页 |
| ·建模波段的优选 | 第39-41页 |
| ·光谱区间的筛选 | 第39-40页 |
| ·波段优化结果 | 第40-41页 |
| ·NIR光谱的预处理 | 第41-46页 |
| ·多点平滑处理 | 第41页 |
| ·导数预处理 | 第41-42页 |
| ·数据规范化(Normalization)预处理 | 第42页 |
| ·光谱基线的校正处理 | 第42-43页 |
| ·最佳预处理方法的选择 | 第43-46页 |
| ·样品奇异点的剔除 | 第46-50页 |
| ·奇异样品的判别 | 第46页 |
| ·奇异样品的检测和选择 | 第46-50页 |
| 第六章 定量预测模型的建立 | 第50-68页 |
| ·样品集数据的划分 | 第50-51页 |
| ·偏最小二乘回归模型的建立 | 第51-56页 |
| ·偏最小二乘法 | 第51-52页 |
| ·蛋白质PLS模型的建立 | 第52-54页 |
| ·脂肪PLS模型的建立 | 第54-56页 |
| ·PLS+ANN模型的建立 | 第56-65页 |
| ·PLS+ANN(BP网络)法 | 第56-57页 |
| ·蛋白质PLS+ANN模型的建立 | 第57-61页 |
| ·脂肪PLS+ANN模型的建立 | 第61-65页 |
| ·模型分析与讨论 | 第65-68页 |
| ·模型的结果分析 | 第65-66页 |
| ·PLS模型与PLS+ANN模型的对比 | 第66-68页 |
| 第七章 结论与展望 | 第68-72页 |
| ·本文主要结论 | 第68-70页 |
| ·前景展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 摘要 | 第77-80页 |
| Abstract | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 导师及作者简介 | 第85页 |
