| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电子鼻与电子舌简介 | 第12-13页 |
| 1.2.1 电子鼻简介 | 第12-13页 |
| 1.2.2 电子舌简介 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 啤酒品质检测技术的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 电子鼻的研究现状 | 第14页 |
| 1.3.3 电子舌的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.4 电子鼻与电子舌融合的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 检测系统的设计和构建 | 第18-26页 |
| 2.1 电子鼻系统的设计 | 第18-24页 |
| 2.1.1 电子鼻系统的结构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 电子鼻硬件系统的设计 | 第19-21页 |
| 2.1.3 电子鼻软件系统的设计 | 第21-24页 |
| 2.2 电子舌系统 | 第24-26页 |
| 第3章 数据处理与分析方法 | 第26-33页 |
| 3.1 数据预处理 | 第26页 |
| 3.2 信息融合 | 第26-28页 |
| 3.2.1 信息融合基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 信息融合分类 | 第27-28页 |
| 3.3 数据分析方法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 主成分分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 层次聚类分析 | 第29页 |
| 3.3.3 支持向量机 | 第29-30页 |
| 3.3.4 云模型 | 第30-31页 |
| 3.3.5 模糊神经网络 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 电子鼻/舌系统对啤酒的分类辨识 | 第33-44页 |
| 4.1 啤酒检测实验 | 第33-35页 |
| 4.1.1 实验样本选取 | 第33页 |
| 4.1.2 电子鼻系统对不同品牌啤酒的检测 | 第33-34页 |
| 4.1.3 电子舌系统对不同品牌啤酒的检测 | 第34-35页 |
| 4.2 信号预处理 | 第35页 |
| 4.3 特征提取 | 第35-37页 |
| 4.4 主成分分析对啤酒的聚类分析 | 第37-39页 |
| 4.5 层次聚类方法对啤酒的聚类分析 | 第39-41页 |
| 4.6 支持向量机预测分类结果 | 第41-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于电子鼻/舌的啤酒感官信息鉴评 | 第44-50页 |
| 5.1 啤酒的人工感官鉴评 | 第44-45页 |
| 5.1.1 实验样品 | 第44页 |
| 5.1.2 感官鉴评实验 | 第44-45页 |
| 5.2 啤酒感官鉴评数据的云模型处理 | 第45-46页 |
| 5.2.1 基于逆向云模型的啤酒感官鉴评结果定性分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 基于正向云模型的啤酒感官鉴评标准转化 | 第46页 |
| 5.3 基于电子鼻/舌的啤酒感官鉴评信息的模糊预测 | 第46-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |