| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第8页 |
| 1.2 白酒年份酒分析的研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 特征物质与检测方法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 谱图分析技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国内外研究现状述评 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究目标、研究内容与创新之处 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.3 本文的创新之处 | 第13页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 白酒年份酒Raman光谱特征谱图的建立 | 第15-23页 |
| 2.1 Raman光谱的原理 | 第15-16页 |
| 2.2 Raman光谱分析的特点 | 第16页 |
| 2.3 Raman光谱在白酒检测中的适应性分析 | 第16-19页 |
| 2.4 本文中的实验材料、仪器和分析方法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 实验样品选择 | 第19-20页 |
| 2.4.2 年份酒贮存时间与对应年份指数的转换 | 第20页 |
| 2.4.3 年份酒样品的Raman光谱采集 | 第20-21页 |
| 2.4.4 年份酒样品Raman光谱谱图库的建立 | 第21-23页 |
| 第三章 年份酒鉴别数据分析流程及模型选择 | 第23-40页 |
| 3.0 数据分析流程及模型选择的评价指标 | 第23-24页 |
| 3.1 谱图数据的预处理方法及选择 | 第24-29页 |
| 3.1.1 谱线平滑及其对年份鉴定的影响 | 第24-27页 |
| 3.1.2 数据归一化及其对年份鉴定的影响 | 第27-29页 |
| 3.2 谱图数据特征提取方法与选择 | 第29-31页 |
| 3.2.1 PCA法简述 | 第29页 |
| 3.2.2 SR法简述 | 第29-30页 |
| 3.2.3 特征提取方法的比较和选择 | 第30-31页 |
| 3.3 基于支持向量回归年份鉴别模型 | 第31-33页 |
| 3.4 核函数参数优化方法的选择 | 第33-39页 |
| 3.4.1 网格遍历法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 粒子群优化算法 | 第34-35页 |
| 3.4.3 遗传算法 | 第35-36页 |
| 3.4.4 不同核参数优化方法选择 | 第36-39页 |
| 3.5 白酒年份鉴别模型选择与参数优化小结 | 第39-40页 |
| 第四章 白酒年份鉴定的实证分析 | 第40-50页 |
| 4.1 不同年份白酒的鉴别 | 第40-42页 |
| 4.2 针对库内样本同一年份不同贮存时间的年份酒鉴别 | 第42-45页 |
| 4.3 针对库外盲样的不同贮存时间的年份酒鉴定 | 第45-47页 |
| 4.4 应用PLS法进行的平行实验分析 | 第47-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 附录：关键分析过程的MATLAB源代码 | 第55-68页 |
| 后记 | 第68页 |