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基于电子鼻的西红柿与黄酒的检测与评价研究

致谢第1-5页
中文摘要第5-7页
 1 利用电子鼻分析番茄的成熟度、贮藏过程和损伤后的气味变化第5-6页
 2 利用电子鼻和吸附解吸附系统来评价黄酒的陈年数和品牌第6-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-20页
 1 研究目的与意义第12-15页
 2 电子鼻芳香特性分析的理论基础第15-17页
 3 国内外研究动态第17-19页
 4 课题来源第19页
 5 研究内容第19-20页
   ·番茄的电子鼻检测研究第19页
   ·黄酒的电子鼻检测研究第19-20页
第二章 试验装置、试验方法与模式识别第20-29页
 1 试验设备第20-22页
   ·电子鼻系统与吸附富集和解吸附系统第20-21页
   ·坚实度测量仪器第21-22页
 2 试验材料、方案、步骤第22-23页
   ·试验材料第22页
   ·试验方案与步骤第22-23页
   ·样品处理第23页
   ·测量参数的设置第23页
 3 模式识别第23-28页
   ·特征值的提取第23-24页
   ·电子鼻信号数据的处理第24-25页
   ·培训样品的分析与识别第25-27页
     ·主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)第25页
     ·判别分析法(Discriminant Analysis,DA)第25页
     ·偏最小二乘法(Partial Least Squares Method,PLS)第25-26页
     ·聚类分析法(Cluster Analysis,CA)第26-27页
     ·人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)第27页
   ·模式文件的建立与对检测样品的识别与预测第27-28页
 4 实验指标第28-29页
第三章 基于电子鼻的番茄检测与分析第29-42页
 1 前言第29页
 2 结果和讨论第29-40页
   ·番茄芳香特征的电子鼻响应第29页
   ·传感器对不同成熟度、贮藏过程和损伤的响应分析第29-33页
     ·不同成熟度番茄的传感器响应分析第30页
     ·贮藏过程中番茄的传感器响应分析第30-32页
     ·损伤番茄在贮藏过程中的传感器响应分析第32-33页
   ·番茄的电子鼻检测分析第33-40页
     ·不同成熟度番茄的电子鼻检测分析第34-35页
     ·成熟期番茄在贮藏过程中的电子鼻检测分析第35-37页
     ·完熟期番茄在贮藏过程中的电子鼻检测分析第37-39页
     ·损伤番茄的电子鼻检测分析第39页
     ·传感器的优化与优化后损伤番茄的电子鼻检测分析第39-40页
 3 本章小结第40-42页
第四章 基于电子鼻的黄酒检测与分析第42-65页
 1 前言第42页
 2 结果与分析第42-64页
   ·古越龙山加饭酒的电子鼻检测分析第42-48页
     ·取不同特征值的分析第42-45页
     ·模式文件和预测模型的建立和对检测样品的识别第45-48页
       ·古越龙山加饭酒的聚类分析与识别第45-47页
       ·古越龙山加饭酒的PLS分析与预测模型的建立第47-48页
   ·会稽山加饭酒的电子鼻检测分析第48-51页
     ·取不同特征值的分析第48-50页
     ·模式文件的建立和对检测样品的识别第50-51页
       ·会稽山加饭酒的聚类分析与识别第50页
       ·会稽山加饭酒的PLS分析与预测模型的建立第50-51页
   ·古越龙山和会稽山加饭酒的电子鼻检测分析第51-64页
     ·取不同特征值的分析第51-55页
     ·模式文件的建立和对检测样品的识别第55-64页
       ·古越龙山与会稽山加饭酒的聚类分析第55-57页
       ·古越龙山与会稽山加饭酒的逐步判别分析第57-58页
       ·古越龙山与会稽山加饭酒的PLS分析与预测模型的建立第58-60页
       ·古越龙山与会稽山加饭酒的BP神经网络分析与预测模型的建立第60-63页
       ·不同模式识别方法的对比与讨论第63-64页
 3 本章小结第64-65页
第五章 总结与展望第65-67页
 1 番茄的试验研究结果第65页
 2 黄酒的试验研究结果第65-66页
 3 不足与展望第66-67页
参考文献第67-69页

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