摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第13-20页 |
1.1 引言 | 第13-14页 |
1.2 小麦霉变的传统检测方法 | 第14-15页 |
1.2.1 感官分析法 | 第14页 |
1.2.2 理化检测分析法 | 第14-15页 |
1.2.3 微生物检测分析法 | 第15页 |
1.3 GC-MS与电子鼻分析 | 第15-16页 |
1.4 色敏传感器技术 | 第16-18页 |
1.4.1 色敏传感器检测技术 | 第16-17页 |
1.4.2 色敏传感器技术在食品检测中的应用 | 第17-18页 |
1.5 研究主要目的和内容 | 第18-19页 |
1.5.1 研究主要目的和意义 | 第18页 |
1.5.2 研究的主要内容 | 第18-19页 |
1.6 本章小结 | 第19-20页 |
第二章 小麦霉变过程中挥发性气体成分变化的研究 | 第20-28页 |
2.1 引言 | 第20页 |
2.2 材料与方法 | 第20-21页 |
2.2.1 实验材料 | 第20-21页 |
2.2.2 实验仪器和设备 | 第21页 |
2.2.3 实验方法 | 第21页 |
2.2.4 挥发性气体成分的鉴定及定量 | 第21页 |
2.3 结果与分析 | 第21-27页 |
2.3.1 小麦霉变挥发性气体成分的主成分分析 | 第25-26页 |
2.3.2 小麦霉变过程中特征挥发性气体的筛选 | 第26-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 小麦自然霉变过程的色敏传感器检测研究 | 第28-39页 |
3.1 引言 | 第28页 |
3.2 嗅觉可视化系统 | 第28-29页 |
3.3 色敏材料的筛选 | 第29-33页 |
3.3.1 实验材料 | 第29-31页 |
3.3.2 实验方法 | 第31-32页 |
3.3.3 结果与讨论 | 第32-33页 |
3.4 基于嗅觉可视化技术的霉变小麦检测 | 第33-37页 |
3.4.1 实验材料 | 第33-34页 |
3.4.2 实验方法 | 第34页 |
3.4.3 结果与分析 | 第34-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-39页 |
第四章 小麦自然霉变过程中的色敏传感-光谱分析技术检测研究 | 第39-49页 |
4.1 引言 | 第39页 |
4.2 材料与方法 | 第39-43页 |
4.2.1 实验材料 | 第39页 |
4.2.2 实验装置 | 第39-40页 |
4.2.3 光谱数据的采集 | 第40-41页 |
4.2.4 光谱的预处理 | 第41-42页 |
4.2.5 实验数据的处理 | 第42-43页 |
4.3 结果与分析 | 第43-48页 |
4.3.1 变量筛选 | 第43-45页 |
4.3.2 模式识别 | 第45-48页 |
4.4 本章小结 | 第48-49页 |
第五章 基于色敏传感-光谱分析技术的霉变小麦菌落数定量分析研究 | 第49-64页 |
5.1 引言 | 第49页 |
5.2 材料与方法 | 第49-53页 |
5.2.1 实验材料 | 第49页 |
5.2.2 实验仪器和设备 | 第49-50页 |
5.2.3 霉菌的活化与培养 | 第50页 |
5.2.4 小麦的灭菌及水分的调节 | 第50页 |
5.2.5 小麦霉菌的接种 | 第50页 |
5.2.6 霉菌菌落总数的测定 | 第50-51页 |
5.2.7 光谱数据的采集 | 第51页 |
5.2.8 光谱的预处理 | 第51-52页 |
5.2.9 模型主成分数的确定 | 第52-53页 |
5.3 结果与分析 | 第53-63页 |
5.3.1 感染霉菌小麦菌落总数分析 | 第53-54页 |
5.3.2 菌落总数检测偏最小二乘法(PLS)模型的建立 | 第54-55页 |
5.3.3 菌落总数检测联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)模型的建立 | 第55-60页 |
5.3.4 GA-Si-PLS模型的建立 | 第60-62页 |
5.3.5 结果比较 | 第62-63页 |
5.4 本章小结 | 第63-64页 |
第六章 结论与展望 | 第64-67页 |
6.1 主要结论 | 第64-65页 |
6.2 研究展望 | 第65-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-74页 |
在研期间发表的论文 | 第74-75页 |
附录 | 第75-82页 |