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基于高光谱技术的不同品种猪肉品质检测模型传递方法研究

摘要第7-10页
Abstract第10-13页
1 绪论第14-24页
    1.1 课题来源第14页
    1.2 研究目的及意义第14-15页
    1.3 高光谱成像技术简介及应用第15-16页
        1.3.1 高光谱成像技术简介第15页
        1.3.2 高光谱成像技术在农产品品质检测中的应用第15-16页
    1.4 猪肉品质无损检测的国内外研究现状第16-18页
    1.5 模型传递方法的国内外研究现状第18-20页
        1.5.1 不同仪器间的模型传递第18-19页
        1.5.2 不同品种间的模型传递第19-20页
    1.6 对已有研究的思考与分析第20-21页
    1.7 研究内容与技术路线第21-23页
        1.7.1 研究内容第21-22页
        1.7.2 技术路线第22-23页
    1.8 本章小结第23-24页
2. 猪肉品质高光谱定量检测模型的建立及优化第24-42页
    2.1 概述第24页
    2.2 光谱定量分析方法第24-28页
        2.2.1 样本集划分方法第24-25页
        2.2.2 光谱预处理方法第25-26页
        2.2.3 建模分析方法第26-27页
        2.2.4 模型评价指标第27-28页
    2.3 试验材料与数据采集第28-31页
        2.3.1 试验材料第28-29页
        2.3.2 试验仪器第29页
        2.3.3 猪肉样本光谱数据采集第29-30页
        2.3.4 猪肉品质理化值测定第30页
        2.3.5 猪肉理化值统计与分析第30-31页
    2.4 猪肉pH值检测模型建立及优化第31-35页
        2.4.1 杜长大猪肉pH值模型第31-32页
        2.4.2 茂佳山黑猪肉pH值模型第32-34页
        2.4.3 零号土猪肉pH值模型第34-35页
    2.5 猪肉含水率检测模型建立及优化第35-40页
        2.5.1 杜长大猪肉含水率模型第35-37页
        2.5.2 茂佳山黑猪肉含水率模型第37-38页
        2.5.3 零号土猪肉含水率模型第38-40页
    2.6 本章小结第40-42页
3. 不同品种猪肉pH值高光谱检测模型传递方法研究第42-59页
    3.1 概述第42页
    3.2 试验材料第42页
    3.3 猪肉pH值模型适用性检验第42-45页
        3.3.1 平均光谱法 (Mean Spectrum)第42-43页
        3.3.2 主成分得分空间分布法 (PCs Scores Spatial Distribution)第43-44页
        3.3.3 马氏距离法(Mahalanobis Distance)第44页
        3.3.4 模型验证法 (Model Verification)第44页
        3.3.5 模型适用性检验结果第44-45页
    3.4 猪肉pH值模型传递方法研究第45-56页
        3.4.1 基于模型更新的猪肉pH值模型传递第45-47页
        3.4.2 光谱和预测值同步校正(CSPV)算法第47-48页
        3.4.3 基于CSPV算法的猪肉pH值模型传递第48-49页
        3.4.4 分段直接校正结合线性插值(PDS-LI)算法第49-52页
        3.4.5 基于PDS-LI算法的猪肉pH值模型传递第52-56页
        3.4.6 不同方法模型传递结果比较第56页
    3.5 本章小结第56-59页
4. 不同品种猪肉含水率高光谱检测模型传递方法研究第59-70页
    4.1 概述第59页
    4.2 试验材料第59页
    4.3 猪肉含水率模型适用性检验第59-61页
        4.3.1 平均光谱法 (Mean Spectrum)第59-60页
        4.3.2 主成分得分空间分布法 (PCs Scores Spatial Distribution)第60页
        4.3.3 马氏距离法(Mahalanobis Distance)第60-61页
        4.3.4 模型验证法 (Model Verification)第61页
        4.3.5 模型适用性检验结果第61页
    4.4 猪肉含水率模型传递方法研究第61-68页
        4.4.1 基于模型更新的猪肉含水率模型传递第61-62页
        4.4.2 基于CSPV算法的猪肉含水率模型传递第62-64页
        4.4.3 基于PDS-LI算法的猪肉含水率模型传递第64-67页
        4.4.4 不同方法模型传递结果比较第67-68页
    4.5 本章小结第68-70页
5. 结论与展望第70-74页
    5.1 主要结论第70-72页
    5.2 展望第72-74页
参考文献第74-81页
攻读硕士期间的科研经历及成果第81-82页
致谢第82页

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