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转基因番茄的可见/近红外光谱快速无损检测方法

致谢第1-8页
摘要第8-11页
Abstract第11-15页
插图清单第15-18页
表格清单第18-22页
符号列表第22-25页
目录第25-29页
第1章 绪论第29-65页
   ·课题背景第29-36页
     ·转基因生物技术发展现状分析第29-32页
     ·转基因生物的安全性问题第32-34页
     ·转基因生物的管理办法第34-36页
   ·转基因生物主要鉴别方法及存在的问题第36-40页
     ·鉴别方法第36-40页
     ·存在的问题第40页
   ·可见/近红外光谱检测转基因生物的可行性第40-47页
     ·近红外光的原理第40-44页
     ·近红外光谱分析的一般流程第44-46页
     ·可见/近红外光谱检测转基因生物的可行性第46-47页
   ·光谱技术检测转基因产品的国内外研究进展第47-51页
   ·近红外光谱分析数学模型的优化与维护方法第51-58页
     ·近红外光谱分析数学模型的优化第51-57页
     ·近红外光谱分析数学模型的维护第57-58页
   ·国内外同类研究中存在的问题及借鉴之处第58-59页
   ·研究对象、目的、内容和技术路线第59-62页
     ·课题来源第59页
     ·研究对象、目的和内容第59-61页
     ·技术路线第61-62页
   ·本章小结第62-65页
第2章 材料与方法第65-93页
   ·可见/近红外光谱采集的软硬件条件第65-69页
     ·实验光谱仪介绍第65-66页
     ·光谱数据分析软件介绍第66-69页
   ·实验样品的制备第69-70页
   ·样品内部品质指标理化分析及差异比较第70-71页
     ·番茄叶叶绿素含量测定及比较第70页
     ·番茄乙烯合成量的测定及比较第70-71页
   ·光谱预处理方法第71-73页
     ·平均第71页
     ·平滑第71-72页
     ·微分第72页
     ·多元散射校正第72-73页
     ·标准归一化第73页
   ·异常样品剔除方法第73-75页
   ·定性分析方法介绍第75-86页
     ·主成分分析第75-77页
     ·判别分析第77-78页
     ·判别偏最小二乘法第78-79页
     ·SIMCA第79-80页
     ·人工神经网络第80-82页
     ·支持向量机第82-86页
   ·定量分析方法介绍第86-89页
     ·主成分回归第86-87页
     ·偏最小二乘回归第87-89页
     ·多元线性回归第89页
   ·可见/近红外光谱特征波长提取第89-90页
   ·本章小结第90-93页
第3章 番茄可见/近红外光谱采集系统的建立和优化第93-107页
   ·检测平台的搭建第93-96页
     ·漫反射光谱技术及检测平台的搭建第93-95页
     ·透射光谱技术及检测平台的搭建第95-96页
   ·仪器参数的选择与优化第96-105页
     ·分辨率对检测结果的影响第98-102页
     ·扫描次数对检测结果的影响第102-105页
   ·本章小结第105-107页
第4章 转基因番茄可见/近红外光谱定性分析第107-177页
   ·转基因番茄叶可见/近红外光谱鉴别第107-127页
     ·光谱分析第107-109页
     ·异常光谱剔除第109-114页
     ·不同仪器和检测方式的鉴别结果比较第114-116页
     ·不同模式识别方法的分析结果第116-127页
   ·转基因番茄果实可见/近红外光谱鉴别第127-147页
     ·同一成熟期转基因番茄果实的可见/近红外光谱鉴别第127-142页
     ·不同成熟期转基因番茄果实的可见/近红外光谱鉴别第142-147页
   ·转基因番茄汁近红外光谱鉴别第147-162页
     ·光谱分析第148-151页
     ·不同模式识别方法的结果分析第151-162页
   ·转基因番茄种子近红外光谱鉴别第162-173页
     ·光谱分析第162-164页
     ·异常光谱剔除第164页
     ·不同模式识别方法的结果分析第164-173页
   ·本章小结第173-177页
第5章 转基因番茄可见/近红外光谱定量分析第177-205页
   ·番茄叶的叶绿素含量定量分析第177-188页
     ·异常样本的剔除第177-179页
     ·模型建立及精度分析第179-188页
   ·番茄乙烯合成量定量分析第188-201页
     ·异常样本的剔除第189-191页
     ·模型建立及精度分析第191-201页
   ·本章小结第201-205页
第6章 结论与展望第205-211页
   ·主要研究结论第205-208页
   ·主要创新点第208-209页
   ·进一步研究展望第209-211页
参考文献第211-223页
个人简历第223-225页

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