| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-23页 |
| ·猪肉新鲜度的评价方法及其研究进展 | 第11-16页 |
| ·猪肉新鲜度的传统评价方法 | 第11-14页 |
| ·肉品新鲜度评价方法的新发展 | 第14-16页 |
| ·近红外光谱分析技术 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱分析原理 | 第16页 |
| ·近红外光谱分析技术的特点 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱分析技术在肉与肉制品中的应用 | 第17-21页 |
| ·化学成分 | 第17-18页 |
| ·加工品质 | 第18-19页 |
| ·食用品质 | 第19-20页 |
| ·定性判别 | 第20页 |
| ·新鲜度 | 第20-21页 |
| ·本文的研究意义和内容 | 第21-23页 |
| ·本文的研究意义 | 第21页 |
| ·本文的研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 样品及光谱预处理方法对近红外预测猪肉新鲜度TVB-N指标的影响研究 | 第23-40页 |
| ·材料与仪器 | 第24页 |
| ·实验材料 | 第24页 |
| ·实验仪器 | 第24页 |
| ·实验方法 | 第24-25页 |
| ·实验步骤 | 第24-25页 |
| ·近红外光谱的扫描 | 第25页 |
| ·TVB-N的测定 | 第25页 |
| ·近红外定量预测模型的建立方法 | 第25-30页 |
| ·近红外定量预测模型建立的基本步骤 | 第25-27页 |
| ·光谱预处理方法 | 第27-28页 |
| ·偏最小二乘法 | 第28-29页 |
| ·模型的主要评价指标 | 第29-30页 |
| ·结果与讨论 | 第30-38页 |
| ·建模前数据处理 | 第30-31页 |
| ·肉块预处理TVB-N预测模型的建立 | 第31-33页 |
| ·肉泥预处理TVB-N预测模型的建立 | 第33-35页 |
| ·肉汁预处理TVB-N预测模型的建立 | 第35-37页 |
| ·三种样品预处理方法最优模型的对比 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 近红外光谱融合色差、pH信息预测猪肉新鲜度TVB-N指标 | 第40-48页 |
| ·材料与仪器 | 第40-41页 |
| ·实验材料 | 第40-41页 |
| ·实验仪器 | 第41页 |
| ·实验方法 | 第41页 |
| ·实验步骤 | 第41页 |
| ·近红外光谱的扫描 | 第41页 |
| ·其他指标的测定 | 第41页 |
| ·多传感器信息融合的原理和建模方法 | 第41-43页 |
| ·多传感器信息融合的原理 | 第41-42页 |
| ·径向基函数网络 | 第42-43页 |
| ·结果与讨论 | 第43-47页 |
| ·数据集的分类 | 第43-44页 |
| ·不同信息融合建模结果的对比 | 第44-45页 |
| ·最优模型预测结果与常规分析结果的对比 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 近红外光谱预测猪肉新鲜度指标TVC的模型研究 | 第48-60页 |
| ·材料与仪器 | 第49页 |
| ·实验材料 | 第49页 |
| ·实验仪器 | 第49页 |
| ·实验方法 | 第49-50页 |
| ·实验步骤 | 第49页 |
| ·近红外光谱的扫描 | 第49-50页 |
| ·TVC的测定 | 第50页 |
| ·TVC预测模型优化的步骤及方法 | 第50-53页 |
| ·TVC预测模型优化的步骤 | 第50页 |
| ·相关系数法 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络 | 第51-53页 |
| ·结果与讨论 | 第53-59页 |
| ·不同储藏温度下细菌总数及近红外漫反射光谱的变化 | 第53-55页 |
| ·建模前数据处理 | 第55页 |
| ·光谱预处理对PLS模型的优化 | 第55-56页 |
| ·特征波段提取对PLS模型的优化 | 第56-57页 |
| ·BP网络模型的应用 | 第57-58页 |
| ·不同优化步骤中最优模型的对比 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 近红外光谱技术识别新鲜、冷冻猪肉的初步研究 | 第60-67页 |
| ·材料与仪器 | 第60-61页 |
| ·实验材料 | 第60页 |
| ·实验仪器 | 第60-61页 |
| ·实验方法 | 第61-62页 |
| ·实验步骤 | 第61页 |
| ·近红外光谱的扫描 | 第61页 |
| ·组织切片的制备 | 第61-62页 |
| ·判别模型的建立方法 | 第62-63页 |
| ·主成分分析结合马氏距离判别模型 | 第62页 |
| ·概率神经网络 | 第62-63页 |
| ·结果与讨论 | 第63-66页 |
| ·DA模型对不同冷藏时间猪肉的鉴别 | 第63-64页 |
| ·PNN模型对不同冷藏时间猪肉的鉴别 | 第64页 |
| ·不同冻藏时间猪肉组织结构的比较 | 第64-66页 |
| ·近红外漫反射光谱鉴别冻藏猪肉机理的初步探讨 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结、创新点和展望 | 第67-70页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·创新点 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 硕士期间完成的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
