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近红外光谱技术在微生物发酵过程中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·固态发酵研究背景及意义第10-12页
     ·研究背景第10-11页
     ·研究意义第11-12页
   ·近红外光谱分析方法第12-14页
     ·近红外光谱分析技术的起源与发展第12页
     ·近红外分析技术特点第12-13页
     ·近红外光谱分析技术的应用第13-14页
   ·近红外光谱技术在发酵过程参数检测中的研究现状第14-16页
     ·液态发酵的研究现状第14-15页
     ·固态发酵的研究现状第15-16页
   ·本文结构第16-18页
第二章 近红外光谱分析技术检测机理与方法第18-24页
   ·近红外光谱产生的原理第18页
   ·朗伯-比尔定律与漫反射理论第18-20页
     ·朗伯-比尔定律第19页
     ·漫反射理论第19-20页
   ·近红外光谱分析仪器介绍第20-21页
   ·化学计量学方法第21页
   ·校正模型的评价指标第21-22页
   ·近红外光谱技术的基本分析流程第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 麸皮基质下水分含量和 pH 的近红外光谱快速检测研究第24-43页
   ·实验材料与方法第24-25页
     ·实验药品与仪器第24页
     ·菌种选取和培养基配制第24-25页
     ·样本制备与发酵培养第25页
   ·近红外光谱仪器及其参数设置第25页
   ·实验数据的采集第25-27页
     ·样本光谱采集第25-26页
     ·样本水分含量和 pH 测定第26-27页
   ·光谱数据和组分浓度的数学描述第27-28页
   ·校正集样本的选择和光谱预处理第28-32页
     ·K-S 方法选取校正样本第28-29页
     ·近红外光谱预处理第29-32页
   ·偏最小二乘定量分析模型建立第32-35页
     ·偏最小二乘基本原理第32-34页
     ·水分含量和 pH 值的 PLS 校正模型建立第34-35页
   ·基于最小二乘支持向量机回归的模型方法第35-39页
     ·LS-SVM 基本原理及参数调整原则第35-37页
     ·基于 siLS-SVM 方法的近红外特征谱区优选第37-39页
   ·最优模型建立及预测第39-41页
   ·本章小结第41-43页
第四章 麸皮基质下生物量的近红外光谱快速检测研究第43-52页
   ·实验材料与方法第43-44页
     ·实验药品与仪器第43页
     ·菌种选取与培养基配置第43-44页
     ·样品制备与发酵培养第44页
   ·光谱仪参数设置及光谱采集第44页
   ·生物量的氨基葡萄糖法测定第44-45页
   ·校正集样本的选择和光谱预处理第45页
   ·特征谱区的选择第45-47页
     ·GA 优选特征谱区原理第45-46页
     ·GA 波段优选过程第46-47页
   ·PLS 最优模型建立及预测第47-49页
   ·谱带归属解析第49页
   ·独立批次样本预测第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 小米基质下水分含量、甘油和生物量的近红外光谱快速检测研究第52-59页
   ·实验材料与方法第52-53页
     ·实验药品与仪器第52页
     ·菌种选取与培养基配置第52-53页
     ·样品制备与发酵培养第53页
   ·光谱仪参数设置及光谱采集第53页
   ·样本水分含量、甘油和生物量的测定第53页
   ·校正集样本的选择和光谱预处理第53-54页
   ·GA 波段优选过程第54-56页
   ·PLS 校正模型建立与预测第56-58页
   ·谱带归属解析第58页
   ·本章小结第58-59页
主要结论与展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-66页
附录 : 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第66页

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