| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-14页 |
| ·光谱技术在肉类品质检测中的应用 | 第14-16页 |
| ·近红外光谱技术在肉类品质检测中的应用 | 第14-15页 |
| ·高光谱技术在肉类品质检测中的应用 | 第15-16页 |
| ·光谱分析技术数学模型维护的研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究内容和路线 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| ·技术路线 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 基于高光谱成像技术的猪肉pH值定量检测方法研究 | 第21-35页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·光谱定量分析方法 | 第21-25页 |
| ·样本集划分方法 | 第21-22页 |
| ·光谱预处理方法 | 第22-24页 |
| ·光谱定量分析建模方法 | 第24-25页 |
| ·模型评价指标 | 第25页 |
| ·试验材料与仪器 | 第25-27页 |
| ·试验材料 | 第25-26页 |
| ·试验仪器 | 第26-27页 |
| ·高光谱图像采集及光谱信息提取 | 第27页 |
| ·猪肉pH值的理化测定及结果分析 | 第27页 |
| ·猪肉pH值定量分析模型的建立 | 第27-34页 |
| ·不同样本划分方法对pH值光谱检测模型的影响 | 第28-29页 |
| ·猪肉pH值定量分析模型的建立 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 猪肉pH值定量分析模型的维护方法研究 | 第35-53页 |
| ·概述 | 第35页 |
| ·pH值定量分析模型的适用性检测 | 第35-39页 |
| ·主成分得分空间分布法 | 第35-36页 |
| ·马氏距离法 | 第36-37页 |
| ·Fisher值法 | 第37-38页 |
| ·pH定量分析模型对目标品种样本交叉验证的结果 | 第38-39页 |
| ·pH值模型维护方法研究 | 第39-51页 |
| ·基于模型更新法的模型维护 | 第39-44页 |
| ·基于斜率/截距(S/B)算法的模型维护 | 第44-47页 |
| ·基于光谱值校正传递算法的模型维护 | 第47-50页 |
| ·不同方法的模型维护结果比较 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 猪肉嫩度等级定性识别模型的建立以及识别模型的维护方法研究 | 第53-67页 |
| ·概述 | 第53页 |
| ·猪肉嫩度等级定性识别的方法 | 第53-55页 |
| ·K-最近邻方法(KNN) | 第53-54页 |
| ·支持向量机-判别分析方法(SVMDA) | 第54页 |
| ·偏最小二乘-判别方法(PLSDA) | 第54-55页 |
| ·试验材料与仪器 | 第55-56页 |
| ·试验材料 | 第55页 |
| ·试验仪器 | 第55页 |
| ·高光谱图像采集及处理 | 第55页 |
| ·猪肉嫩度的理化测定 | 第55-56页 |
| ·猪肉嫩度等级定性识别模型的建立 | 第56-60页 |
| ·基于K-最邻近法的嫩度等级识别 | 第56-57页 |
| ·基于支持向量机-判别分析法的嫩度等级识别 | 第57-59页 |
| ·基于偏最小二乘-判别分析法的嫩度等级识别 | 第59-60页 |
| ·不同模式识别方法的比较 | 第60页 |
| ·猪肉嫩度等级识别模型的维护方法研究 | 第60-65页 |
| ·不同品种猪肉样本相同等级嫩度的属性差异分析 | 第60-62页 |
| ·全局混合模型的维护结果 | 第62-63页 |
| ·模型更新方法的维护结果 | 第63-64页 |
| ·光谱信号补正方法的维护结果 | 第64页 |
| ·光谱值校正方法的维护结果 | 第64-65页 |
| ·不同方法的维护结果比较 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-70页 |
| ·主要结论 | 第67-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 攻读硕士期间的科研经历及成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |