电子鼻对羊奶中三种抗生素快速检测的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 文献综述 | 第10-23页 |
| ·目的和意义 | 第10-11页 |
| ·电子鼻技术概述 | 第11-15页 |
| ·电子鼻概述 | 第11-13页 |
| ·电子鼻工作原理 | 第13页 |
| ·电子鼻系统工作过程 | 第13页 |
| ·电子鼻技术常用模式识别方法 | 第13-15页 |
| ·电子鼻系统在食品行业的研究现状 | 第15-21页 |
| ·乳品检测 | 第15-17页 |
| ·肉类检测 | 第17-18页 |
| ·水果蔬菜类检测 | 第18-19页 |
| ·软饮料及酒类检测 | 第19-20页 |
| ·粮食油脂类检测 | 第20-21页 |
| ·本课题研究的目的、内容及技术路线 | 第21-23页 |
| ·研究目的 | 第21页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·技术路线图 | 第22-23页 |
| 第二章 电子鼻判定羊奶中青霉素浓度 | 第23-35页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·材料与方法 | 第23-26页 |
| ·样品制备 | 第23页 |
| ·仪器与设备 | 第23-24页 |
| ·电子鼻响应信号采集 | 第24页 |
| ·数据分析方法 | 第24-26页 |
| ·结果与分析 | 第26-34页 |
| ·电子鼻对羊奶挥发性物质的响应 | 第26-29页 |
| ·Loadings 分析 | 第29页 |
| ·线性判别分析（ LDA ） | 第29-30页 |
| ·Fisher 判别分析（ FDA ） | 第30-33页 |
| ·多层感知器神经网络（MLPN ） | 第33-34页 |
| ·FDA 和 MLPN 结果比较 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 电子鼻判定羊奶中庆大霉素浓度 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·材料与方法 | 第35-36页 |
| ·样品制备 | 第35页 |
| ·仪器 | 第35页 |
| ·电子鼻响应信号采集 | 第35-36页 |
| ·数据处理方法 | 第36页 |
| ·结果与分析 | 第36-44页 |
| ·电子鼻系统对样品挥发性物质响应图 | 第36-38页 |
| ·Loadings 分析 | 第38-39页 |
| ·线性判别分析（ LDA ） | 第39-40页 |
| ·Fisher 判别分析（ FDA ） | 第40-42页 |
| ·多层感知器神经网络（MLPN ） | 第42-43页 |
| ·FDA 和 MLPN 结果比较 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第四章 电子鼻判定羊奶中链霉素浓度 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·材料与方法 | 第45-46页 |
| ·样品制备 | 第45页 |
| ·仪器 | 第45页 |
| ·电子鼻响应信号采集 | 第45-46页 |
| ·数据处理方法 | 第46页 |
| ·结果与分析 | 第46-54页 |
| ·电子鼻系统对样品挥发性物质响应图 | 第46-48页 |
| ·Loadings 分析 | 第48-49页 |
| ·线性判别分析（ LDA ） | 第49-50页 |
| ·Fisher 判别分析（ FDA ） | 第50-53页 |
| ·多层感知器神经网络（MLPN ） | 第53页 |
| ·FDA 和 MLPN 结果比较 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·主要结论 | 第55-56页 |
| ·创新点 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
