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基于分子光谱技术的浓香型白酒基酒品质检测研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 白酒的概况第11-13页
        1.1.1 白酒的简介第11页
        1.1.2 白酒中主要的香气成分第11-13页
    1.2 白酒质量分析方法的研究进展第13-15页
        1.2.1 感官检测法第13-14页
        1.2.2 理化检测技术第14-15页
        1.2.3 白酒的其他检测方法第15页
    1.3 分子光谱检测技术在白酒中的研究现状第15-18页
        1.3.1 近红外光谱技术第16页
        1.3.2 傅立叶红外光谱技术第16-17页
        1.3.3 紫外-可见光谱技术第17-18页
        1.3.4 拉曼光谱技术第18页
    1.4 研究目的第18-19页
    1.5 研究内容第19-20页
    1.6 小结第20-21页
第二章 不同等级浓香型白酒基酒的光谱采集与理化指标的测定第21-31页
    2.1 试验样本的收集第21页
    2.2 感官等级评定第21-22页
    2.3 样本光谱数据的采集第22-24页
        2.3.1 近红外光谱的采集第22-23页
        2.3.2 傅里叶红外光谱的采集第23页
        2.3.3 紫外-可见光谱的采集第23页
        2.3.4 拉曼光谱的采集第23-24页
    2.4 GC-MS技术对浓香型白酒基酒中酯类物质的分析第24-27页
        2.4.1 主要材料及试剂第24页
        2.4.2 仪器与设备第24页
        2.4.3 实验方法第24-25页
        2.4.4 结果与讨论第25-27页
    2.5 浓香型白酒基酒中主要酯类化合物含量的测定第27-30页
        2.5.1 主要材料及试剂第27页
        2.5.2 实验方法第27页
        2.5.3 结果与讨论第27-30页
    2.6 数据处理第30页
    2.7 小结第30-31页
第三章 分子光谱技术对不同等级浓香型白酒基酒的定性判别第31-50页
    3.1 光谱定性模型及评价指标第31-32页
    3.2 近红外光谱对不同等级浓香型白酒基酒的判别分析第32-36页
        3.2.1 不同等级浓香型白酒基酒的近红外光谱第32-33页
        3.2.2 主成分分析第33-34页
        3.2.3 线性判别分析第34-35页
        3.2.4 人工神经网络分析第35-36页
    3.3 傅里叶红外光谱对不同等级浓香型白酒基酒的判别结果第36-40页
        3.3.1 不同等级浓香型白酒基酒的傅里叶红外光谱第36-38页
        3.3.2 主成分分析第38页
        3.3.3 线性判别分析第38-39页
        3.3.4 人工神经网络分析第39-40页
    3.4 紫外-可见光谱对不同等级浓香型白酒基酒的判别结果第40-44页
        3.4.1 不同等级浓香型白酒基酒的紫外-可见光谱第40-41页
        3.4.2 主成分分析第41-42页
        3.4.3 线性判别分析第42-43页
        3.4.4 人工神经网络分析第43-44页
    3.5 拉曼光谱对不同等级浓香型白酒基酒的判别结果第44-48页
        3.5.1 不同等级浓香型白酒基酒的拉曼光谱第44-45页
        3.5.2 主成分分析第45-46页
        3.5.3 线性判别分析第46-47页
        3.5.4 人工神经网络分析第47-48页
    3.6 四种光谱定性结果比较第48-49页
    3.7 小结第49-50页
第四章 分子光谱技术对浓香型白酒基酒中主要酯类化合物的快速测定第50-66页
    4.1 浓香型白酒基酒中主要酯类化合物的理化测定结果第50-51页
    4.2 基于四种光谱技术的酯类化合物的快速测定第51-64页
        4.2.1 模型建立方法的选择第51-52页
        4.2.2 四种光谱技术对己酸乙酯的定量分析第52-56页
        4.2.3 四种光谱技术对乳酸乙酯的定量分析第56-58页
        4.2.4 四种光谱技术对丁酸乙酯的定量分析第58-62页
        4.2.5 四种光谱技术对乙酸乙酯的定量分析第62-64页
    4.3 四种光谱技术对酯类化合物含量的定量分析比较第64页
    4.4 小结第64-66页
第五章 结论与展望第66-68页
    5.1 结论第66-67页
    5.2 展望第67-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-75页
在研期间发表的论文第75页
在研期间申报的专利第75-76页
附录A第76-79页
附录B第79-82页
附录C第82-84页

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