| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 食用油中皂化值和碘值的检测方法 | 第11-12页 |
| 1.2.1 皂化值检测 | 第11页 |
| 1.2.2 碘值检测 | 第11-12页 |
| 1.3 光谱技术 | 第12页 |
| 1.3.1 近红外光谱技术 | 第12页 |
| 1.3.2 拉曼光谱技术 | 第12页 |
| 1.4 基于光谱技术的皂化值和碘值研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5.1 近红外技术预测皂化值含量 | 第14页 |
| 1.5.2 近红外、拉曼技术预测碘值含量 | 第14页 |
| 1.5.3 碘值、棕榈酸、油酸、亚油酸四种特征值鉴别8种油种类 | 第14页 |
| 1.5.4 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 实验材料与方法 | 第16-26页 |
| 2.1 实验样品 | 第16-17页 |
| 2.2 仪器和软件 | 第17-18页 |
| 2.2.1 近红外光谱仪 | 第17页 |
| 2.2.2 拉曼光谱仪 | 第17-18页 |
| 2.3 皂化值和碘值真实值测定 | 第18-19页 |
| 2.3.1 皂化值测定 | 第18页 |
| 2.3.2 碘值测定 | 第18页 |
| 2.3.3 脂肪酸百分比测定 | 第18-19页 |
| 2.4 预处理算法 | 第19-22页 |
| 2.4.1 标准正态变量变换及去趋势连用算法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 多元散射校正 | 第20-21页 |
| 2.4.3 平滑算法+基线校正方法+归一化 | 第21-22页 |
| 2.5 特征波长提取 | 第22-24页 |
| 2.5.1 CARS变量提取 | 第23页 |
| 2.5.2 SPA变量提取 | 第23页 |
| 2.5.3 iPLS变量提取 | 第23-24页 |
| 2.6 参数寻优方法 | 第24页 |
| 2.6.1 网格搜索算法 | 第24页 |
| 2.6.2 粒子群算法 | 第24页 |
| 2.6.3 遗传算法 | 第24页 |
| 2.7 建模方法 | 第24-25页 |
| 2.8 模型评价指标 | 第25页 |
| 2.8.1 碘值、皂化值定量模型评价指标 | 第25页 |
| 2.8.2 种类鉴别定性模型评价指标 | 第25页 |
| 2.9 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 皂化值近红外定量预测模型 | 第26-36页 |
| 3.1 实验部分 | 第26-29页 |
| 3.1.1 实验样本及光谱数据 | 第26-27页 |
| 3.1.2 奇异样本剔除 | 第27-28页 |
| 3.1.3 光谱数据预处理 | 第28页 |
| 3.1.4 参数优化 | 第28-29页 |
| 3.2 结果与讨论 | 第29-35页 |
| 3.2.1 GS-SVR模型建立 | 第29-30页 |
| 3.2.2 PSO-SVR模型建立 | 第30-32页 |
| 3.2.3 GA-SVR模型建立 | 第32-33页 |
| 3.2.4 模型比较 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 碘值拉曼和近红外定量预测模型 | 第36-53页 |
| 4.1 实验部分 | 第36-37页 |
| 4.1.1 油样样品及光谱 | 第36-37页 |
| 4.1.2 谱图预处理及特征波长提取 | 第37页 |
| 4.1.3 参数优化及建模方法 | 第37页 |
| 4.2 NIR-SVR模型建立及结果讨论 | 第37-44页 |
| 4.2.1 全波段NIR-SVR模型建立 | 第37-38页 |
| 4.2.2 NIR-CARS-SVR模型建立 | 第38-39页 |
| 4.2.3 NIR-SPA-SVR模型建立 | 第39-41页 |
| 4.2.4 NIR-iPLS-SVR模型建立 | 第41-43页 |
| 4.2.5 NIR-SVR模型比较 | 第43-44页 |
| 4.3 Raman-SVR模型建立及结果讨论 | 第44-52页 |
| 4.3.1 全波段Raman-SVR模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 Raman-CARS-SVR模型建立 | 第45-47页 |
| 4.3.3 Raman-SPA-SVR模型建立 | 第47-48页 |
| 4.3.4 Raman-iPLS-SVR模型建立 | 第48-50页 |
| 4.3.5 Raman-SVR模型比较 | 第50-52页 |
| 4.4 结论 | 第52-53页 |
| 第5章 基于油脂中的四种特征值鉴别食用油种类 | 第53-61页 |
| 5.1 特征值的采集 | 第53页 |
| 5.1.1 碘值的采集 | 第53页 |
| 5.1.2 棕榈酸、油酸、亚油酸的获取 | 第53页 |
| 5.2 实验样品 | 第53-54页 |
| 5.3 碘值定量模型验证 | 第54-57页 |
| 5.4 分类模型建立 | 第57-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论和展望 | 第61-65页 |
| 6.1 研究总结 | 第61-64页 |
| 6.2 后续展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72-73页 |