基于红外光谱技术的牛奶掺杂判别方法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 食品安全检测的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 食品安全检测的主要方法及研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 食品安全检测中存在的问题及解决方案 | 第10-11页 |
| 1.4 本论文主要研究内容和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 红外光谱测量原理及分析 | 第13-24页 |
| 2.1 红外光谱测量原理 | 第13-16页 |
| 2.1.1 分子振动与红外光谱 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Beer-Lambert 定律 | 第14页 |
| 2.1.3 衰减全反射测量原理 | 第14-16页 |
| 2.2 红外光谱分析技术 | 第16-20页 |
| 2.2.1 光谱预处理方法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 二维相关光谱 | 第18-20页 |
| 2.3 红外光谱的多变量建模方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 多元线性回归（MLR） | 第21页 |
| 2.3.2 主成分分析（PCA） | 第21-22页 |
| 2.3.3 偏最小二乘法（PLS） | 第22页 |
| 2.3.4 校正模型评价指标 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 红外光谱测量牛奶掺杂的基础研究 | 第24-43页 |
| 3.1 牛奶的物理结构 | 第24-25页 |
| 3.2 牛奶的光学特性 | 第25-28页 |
| 3.3 样品的光谱采集 | 第28-30页 |
| 3.3.1 测量仪器 | 第28-29页 |
| 3.3.2 样品选择 | 第29-30页 |
| 3.4 牛奶光谱特征提取及杂质对特征吸收的影响 | 第30-42页 |
| 3.4.1 扣背景法提取牛奶以及掺杂物的特征吸收 | 第30-39页 |
| 3.4.2 二阶导数光谱分析 | 第39-40页 |
| 3.4.3 二维相关红外光谱分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 牛奶掺杂定性判别方法的研究 | 第43-64页 |
| 4.1 定性判别方法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 距离判别法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Bayes 判别 | 第44页 |
| 4.1.3 SIMCA 方法 | 第44-45页 |
| 4.1.4 PLSDA | 第45-47页 |
| 4.2 牛奶掺杂判别模型的建立 | 第47-57页 |
| 4.2.1 主成分分析判别模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 SIMCA 判别模型 | 第49-52页 |
| 4.2.3 Bayes 判别模型 | 第52-53页 |
| 4.2.4 PLSDA 判别模型 | 第53-57页 |
| 4.3 牛奶掺杂判别模型的优化 | 第57-63页 |
| 4.3.1 光谱预处理方法对判别模型的优化 | 第57-59页 |
| 4.3.2 光谱范围选取对判别模型的优化 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结及结论 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和参加科研项目情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
