基于NIR技术的面粉BPO定量检测与分析
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 面粉BPO定量检测的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 近红外光谱在定量定性分析中的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 NIR面粉BPO定量检测基础与流程 | 第12-21页 |
| 2.1 近红外光谱分析技术的理论基础 | 第12页 |
| 2.2 样品制备与数据获取 | 第12-18页 |
| 2.2.1 试验样品制备 | 第12-13页 |
| 2.2.2 光谱数据采集 | 第13-15页 |
| 2.2.3 物化指标测定 | 第15-18页 |
| 2.3 定量检测流程与评价 | 第18-20页 |
| 2.3.1 定量检测流程 | 第18页 |
| 2.3.2 检测效果评价 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 样品选择方法的研究分析 | 第21-28页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 面粉样品异常的判别方法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 杠杆值与学生残差T检验的基本原理 | 第21-23页 |
| 3.2.2 剔除异常样品的实验结果分析 | 第23-25页 |
| 3.3 样品集的划分 | 第25-27页 |
| 3.3.1 SPXY的基本原理 | 第25-26页 |
| 3.3.2 SPXY对样品集划分的可行性分析 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 光谱数据预处理方法的研究 | 第28-35页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 光谱数据的预处理方法研究 | 第28-34页 |
| 4.2.1 光谱数据优化方法比较研究 | 第28-30页 |
| 4.2.2 数据压缩降维及特征提取的研究 | 第30-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 面粉BPO定量检测建模研究 | 第35-44页 |
| 5.1 引言 | 第35页 |
| 5.2 定量检测建模的理论研究 | 第35-38页 |
| 5.2.1 RBF模型的理论研究 | 第35-37页 |
| 5.2.2 BP神经网络的理论研究 | 第37-38页 |
| 5.3 不同模型对面粉BPO定量检测的研究与分析 | 第38-43页 |
| 5.3.1 RBF模型的实验结果分析 | 第38-40页 |
| 5.3.2 BP神经网络模型的实验结果分析 | 第40-43页 |
| 5.3.3 不同模型的实验结果对比分析 | 第43页 |
| 5.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
