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基于BP人工神经网络的烟熏香肠多元品质预测研究

致谢第7-8页
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第20-30页
    1.1 引言第20-21页
    1.2 烟熏肉制品加工方法第21-24页
        1.2.1 烟熏目的第21-22页
        1.2.2 烟熏方法第22-23页
        1.2.3 烟熏加工设备第23-24页
    1.3 烟熏肉制品品质特征第24-26页
        1.3.1 基础化学特征第24页
        1.3.2 感官特征第24-25页
        1.3.3 工艺特征第25页
        1.3.4 有害物质第25-26页
    1.4 人工神经网络及其在食品工业中的应用第26-28页
        1.4.1 人工神经网络的类型第26-27页
        1.4.2 人工神经网络在食品加工领域中的应用第27-28页
    1.5 研究内容与意义第28-29页
    1.6 本文技术路线框架图第29-30页
第二章 材料与方法第30-43页
    2.1 材料与设备第30-31页
        2.1.1 试验原辅料第30页
        2.1.2 材料与试剂第30-31页
        2.1.3 仪器与设备第31页
    2.2 烟熏香肠的加工工艺第31-32页
    2.3 BP神经网络原理第32-38页
        2.3.1 BP神经网络概述第32页
        2.3.2 BP神经网络模型第32-34页
        2.3.3 BP网络算法学习规则第34-37页
        2.3.4 BP神经网络的改进第37-38页
    2.4 BP神经网络的设计第38-43页
        2.4.1 设计BP网络的基础第38-40页
        2.4.2 BP网络结构的设计第40-41页
        2.4.3 BP神经网络工具箱函数简介第41-43页
第三章 基于BP神经网络的烟熏香肠色泽预测模型第43-65页
    3.1 烟熏香肠制备及其颜色的测定第43-44页
    3.2 BP神经网络的优化设计第44-46页
    3.3 结果与分析第46-63页
        3.3.1 色泽的变化第46-48页
        3.3.2 BP神经网络模型的设计第48-59页
        3.3.3 BP神经网络预测模型性能测试及预测能力检验第59-61页
        3.3.4 灵敏度分析第61-63页
    3.4 本章小结第63-65页
第四章 基于BP神经网络的烟熏香肠质构预测模型第65-88页
    4.1 烟熏香肠制备及其质构的测定第65页
    4.2 BP神经网络的优化设计第65-66页
    4.3 结果与分析第66-86页
        4.3.1 烟熏香肠质构变化第66-68页
        4.3.2 BP神经网络模型的设计第68-81页
        4.3.3 BP神经网络预测模型性能测试及预测能力检验第81-84页
        4.3.4 灵敏度分析第84-86页
    4.4 本章小结第86-88页
第五章 基于BP神经网络的烟熏香肠脂肪氧化的预测模型第88-102页
    5.1 烟熏香肠制备及脂肪氧化值的测定第88-89页
    5.2 BP神经网络模型的建立第89-90页
    5.3 结果与讨论第90-100页
        5.3.1 脂肪氧化的变化第90-92页
        5.3.2 BP神经网络模型的设计第92-98页
        5.3.3 BP神经网络预测模型性能测试及预测能力检验第98-99页
        5.3.4 灵敏度分析第99-100页
    5.4 本章小结第100-102页
第六章 基于BP神经网络的烟熏香肠多环芳烃的预测模型研究第102-121页
    6.1 烟熏香肠制备及其多环芳烃含量的测定第102-105页
    6.2 BP神经网络模型的建立第105-106页
    6.3 结果与分析第106-119页
        6.3.1 多环芳烃含量的变化第106-107页
        6.3.2 BP神经网络模型的设计第107-116页
        6.3.3 BP神经网络预测模型性能测试及预测能力检验第116-118页
        6.3.4 灵敏度分析第118-119页
    6.4 本章小结第119-121页
第七章 结论与展望第121-123页
    7.1 结论第121页
    7.2 展望第121-123页
参考文献第123-131页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第131-132页

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