基于气体传感器阵列的几种农产品品质检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| ·电子鼻的组成及基本原理 | 第11页 |
| ·气体传感器的发展概况和发展方向 | 第11-13页 |
| ·发展概况 | 第12页 |
| ·发展方向 | 第12-13页 |
| ·电子鼻的国内外研究动态 | 第13-15页 |
| ·电子鼻技术发展历史 | 第13页 |
| ·电子鼻技术研究现状与发展趋势 | 第13-15页 |
| ·电子鼻技术应用前景 | 第15页 |
| ·电子鼻技术在农产品检测中的研究进展 | 第15-20页 |
| ·电子鼻在粮食储藏与加工中的研究进展 | 第15-17页 |
| ·在水果检测中的应用 | 第17-19页 |
| ·在植物油检测中的应用 | 第19-20页 |
| ·研究目的与意义 | 第20-21页 |
| ·课题来源 | 第21-22页 |
| ·具体研究内容 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23页 |
| 参考文献 | 第23-29页 |
| 第二章 电子鼻系统的研制 | 第29-42页 |
| ·传感器阵列 | 第29-32页 |
| ·传感器工作原理 | 第30页 |
| ·传感器特性 | 第30-31页 |
| ·传感器阵列组成 | 第31-32页 |
| ·传感器阵列室 | 第32页 |
| ·顶空法取样 | 第32-33页 |
| ·基于 LABVIEW的采集软件设计 | 第33-34页 |
| ·LABVIEW概述 | 第33-34页 |
| ·数据采集 | 第34页 |
| ·数据分析方法 | 第34-40页 |
| ·主成分分析 | 第35-36页 |
| ·线性判别分析 | 第36-37页 |
| ·多元线性回归 | 第37页 |
| ·主成分回归 | 第37-38页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第38页 |
| ·多元线性逐步回归模型 | 第38-39页 |
| ·二次多项式回归分析 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 第三章 传感器响应分析与试验条件的确定 | 第42-55页 |
| ·前言 | 第42-43页 |
| ·不同样本温度的响应特性 | 第43-46页 |
| ·试验材料和方法 | 第43页 |
| ·结果和分析 | 第43-46页 |
| ·不同谷物质量的响应特性 | 第46-49页 |
| ·试验材料和方法 | 第46页 |
| ·结果和分析 | 第46-49页 |
| ·不同样本密封时间的响应特性 | 第49-51页 |
| ·试验材料和方法 | 第49页 |
| ·结果和分析 | 第49-51页 |
| ·正交试验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-55页 |
| 第四章 电子鼻系统在谷物霉变检测中的应用 | 第55-99页 |
| ·前言 | 第55-56页 |
| ·稻谷霉变程度的检测 | 第56-72页 |
| ·试验材料和方法 | 第56-57页 |
| ·稻谷霉变程度的检测结果和分析 | 第57-66页 |
| ·掺入不同百分比霉变稻谷的检测结果和分析 | 第66-72页 |
| ·小麦霉变程度的检测 | 第72-84页 |
| ·试验材料和方法 | 第72页 |
| ·小麦霉变程度的检测结果和分析 | 第72-79页 |
| ·掺入不同百分比霉变小麦的检测结果和分析 | 第79-84页 |
| ·玉米霉变程度的检测 | 第84-96页 |
| ·试验材料和方法 | 第84页 |
| ·玉米霉变程度的检测结果和分析 | 第84-91页 |
| ·掺入不同百分比霉变玉米的检测结果和分析 | 第91-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-99页 |
| 第五章 电子鼻系统在谷物虫害程度检测中的应用 | 第99-119页 |
| ·前言 | 第99页 |
| ·谷物虫害试验过程 | 第99-100页 |
| ·谷物虫害的检测结果和分析 | 第100-117页 |
| ·虫害稻谷的分析 | 第100-106页 |
| ·虫害小麦的分析 | 第106-112页 |
| ·虫害玉米的分析 | 第112-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-119页 |
| 第六章 电子鼻系统在水果检测中的应用 | 第119-141页 |
| ·前言 | 第119-120页 |
| ·水果理化指标的测定仪器和方法 | 第120-121页 |
| ·坚实度的测量 | 第120页 |
| ·糖度的测量 | 第120-121页 |
| ·pH值的测量 | 第121页 |
| ·“大白”桃成熟度的检测 | 第121-129页 |
| ·试验材料和方法 | 第121-122页 |
| ·电子鼻系统对桃子气味的响应 | 第122页 |
| ·桃子的理化指标分析 | 第122-123页 |
| ·三个成熟度桃子的PCA和 LDA分析 | 第123-125页 |
| ·多元线性逐步回归模型 | 第125-126页 |
| ·二次多项式逐步回归 | 第126-128页 |
| ·人工神经网络 | 第128-129页 |
| ·不同采摘期“雪青”梨品质的检测 | 第129-138页 |
| ·试验材料和方法 | 第129-130页 |
| ·雪青梨的理化指标分析 | 第130页 |
| ·电子鼻系统对雪青梨气味的响应 | 第130页 |
| ·PCA和 LDA分析 | 第130-132页 |
| ·多元线性回归模型 | 第132-134页 |
| ·主成分回归模型 | 第134-135页 |
| ·最小二乘回归模型 | 第135-136页 |
| ·二次多项式逐步回归 | 第136-137页 |
| ·人工神经网络 | 第137-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-141页 |
| 第七章 结论和展望 | 第141-145页 |
| ·主要结论 | 第141-143页 |
| ·主要创新点 | 第143页 |
| ·进一步研究展望 | 第143-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 研究期间主要成果 | 第146页 |
