| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第17-21页 |
| 1.2.1 冷鲜肉新鲜度检测现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 冷鲜肉新鲜度传统检测 | 第18页 |
| 1.2.3 冷鲜肉新鲜度无损检测 | 第18-21页 |
| 1.3 高光谱成像检测技术 | 第21-25页 |
| 1.3.1 高光谱成像技术原理及特点 | 第21-24页 |
| 1.3.2 高光谱成像技术在冷鲜肉新鲜度检测方面的研究进展 | 第24页 |
| 1.3.3 冷鲜肉新鲜度检测的发展趋势 | 第24-25页 |
| 1.4 课题研究目标、内容和技术路线 | 第25-27页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第25页 |
| 1.4.2 研究内容和技术路线 | 第25-27页 |
| 1.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 2 冷鲜羊肉新鲜度变化机理及光谱检测机理 | 第28-34页 |
| 2.1 羊肉新鲜度变化机理 | 第28-30页 |
| 2.1.1 冷鲜羊肉新鲜度下降过程中理化成分变化 | 第29页 |
| 2.1.2 冷鲜羊肉新鲜度下降过程中微生物污染变化 | 第29-30页 |
| 2.2 冷鲜羊肉新鲜度评定指标的选取 | 第30-32页 |
| 2.2.1 挥发性盐基氮 | 第30页 |
| 2.2.2 pH值 | 第30-31页 |
| 2.2.3 菌落总数 | 第31页 |
| 2.2.4 大肠菌群近似数 | 第31-32页 |
| 2.3 肉品光谱学无损检测机理 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 试验与数据获取 | 第34-57页 |
| 3.1 试验方案 | 第34页 |
| 3.2 试验样本获取与新鲜度指标测定 | 第34-39页 |
| 3.2.1 冷鲜羊肉挥发性盐基氮测定 | 第35-36页 |
| 3.2.2 冷鲜羊肉pH值测定 | 第36-37页 |
| 3.2.3 冷鲜羊肉菌落总数测定 | 第37-38页 |
| 3.2.4 冷鲜羊肉大肠菌群近似数测定 | 第38-39页 |
| 3.3 冷鲜羊肉常规试验数据分析 | 第39-48页 |
| 3.3.1 冷鲜羊肉TVB-N常规试验数据分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2 冷鲜羊肉pH值常规试验数据分析 | 第41-43页 |
| 3.3.3 冷鲜羊肉TBC常规试验数据分析 | 第43-45页 |
| 3.3.4 冷鲜羊肉MPN常规试验数据分析 | 第45-47页 |
| 3.3.5 新鲜度多指标常规试验结果相关性分析 | 第47-48页 |
| 3.4 高光谱成像数据采集与处理 | 第48-56页 |
| 3.4.1 高光谱成像数据采集系统 | 第48页 |
| 3.4.2 高光谱数据采集 | 第48-51页 |
| 3.4.3 样本光谱数据提取 | 第51-53页 |
| 3.4.4 光谱数据预处理 | 第53-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 冷鲜羊肉高光谱成像数据特征提取 | 第57-81页 |
| 4.1 高维数据特征选择方法 | 第57-58页 |
| 4.2 稀疏表示 | 第58-61页 |
| 4.2.1 稀疏表示理论技术 | 第58-59页 |
| 4.2.2 稀疏表示学习 | 第59-61页 |
| 4.3 图嵌入核化与稀疏化 | 第61-67页 |
| 4.3.1 图嵌入方法 | 第61-65页 |
| 4.3.2 稀疏图嵌入 | 第65-66页 |
| 4.3.3 核稀疏图嵌入 | 第66-67页 |
| 4.4 核稀疏图嵌入典型相关分析 | 第67-73页 |
| 4.4.1 典型相关分析算法 | 第68-69页 |
| 4.4.2 典型相关分析核图嵌入 | 第69-71页 |
| 4.4.3 典型相关分析核稀疏图嵌入 | 第71-73页 |
| 4.5 基于核稀疏图嵌入典型相关的冷鲜羊肉高光谱成像数据特征提取 | 第73-80页 |
| 4.5.1 冷鲜羊肉高光谱数据总体散度计算 | 第73页 |
| 4.5.2 基于核稀疏图嵌入典型相关的冷鲜羊肉高光谱数据特征提取快速求解 | 第73-75页 |
| 4.5.3 冷鲜羊肉光谱图像数据特征提取效果分析 | 第75-80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 基于高光谱成像特征信息的冷鲜羊肉新鲜度分类识别与分析 | 第81-109页 |
| 5.1 冷鲜羊肉高光谱成像特征信息分类方法 | 第81-86页 |
| 5.1.1 谱聚类非监督式分类方法 | 第82-84页 |
| 5.1.2 人工神经网络监督式分类方法 | 第84-86页 |
| 5.2 基于随机采样谱聚类冷鲜羊肉新鲜度分类 | 第86-95页 |
| 5.2.1 基于稀疏表示谱聚类随机采样 | 第86-87页 |
| 5.2.2 基于随机采样的谱聚类法 | 第87-88页 |
| 5.2.3 基于随机采样谱聚类冷鲜羊肉新鲜度评价模型建立 | 第88-89页 |
| 5.2.4 试验结果分析 | 第89-95页 |
| 5.3 基于自适应BP神经网络冷鲜羊肉新鲜度分类 | 第95-108页 |
| 5.3.1 自适应BP神经网络分类法 | 第95-98页 |
| 5.3.2 基于自适应BP神经网络冷鲜羊肉新鲜度评价模型建立 | 第98-99页 |
| 5.3.3 试验结果分析 | 第99-108页 |
| 5.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 6 总结与展望 | 第109-112页 |
| 6.1 结论 | 第109-110页 |
| 6.2 创新点 | 第110-111页 |
| 6.3 展望 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 作者简介 | 第121页 |
