| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·食用合成红色素的理化性质 | 第7-9页 |
| ·食用合成色素的检测技术 | 第9页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 荧光光谱分析法 | 第11-15页 |
| ·荧光光谱分析法的发展 | 第11页 |
| ·荧光的基本原理 | 第11-12页 |
| ·荧光光谱分析法的特点 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第15-23页 |
| ·人工神经网络概述 | 第15-16页 |
| ·神经元结构模型 | 第16-17页 |
| ·BP 神经网络(BPNN) | 第17-19页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第17页 |
| ·BP 算法 | 第17-19页 |
| ·径向基函数神经网络(RBFNN) | 第19-20页 |
| ·RBF 神经网络的结构 | 第19页 |
| ·RBF 神经网络的算法 | 第19-20页 |
| ·概率神经网络（PNN） | 第20-21页 |
| ·概率神经网络的结构 | 第20页 |
| ·概率神经网络的算法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第四章 食用合成红色素的荧光光谱 | 第23-33页 |
| ·实验仪器、试样 | 第23页 |
| ·食用合成红色素的吸收光谱 | 第23-25页 |
| ·食用合成红色素的荧光光谱 | 第25-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-32页 |
| ·食用合成红色素的分子结构 | 第28-30页 |
| ·荧光饱和与淬灭特性 | 第30-32页 |
| ·荧光峰值波长红移特性 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于神经网络对6 种红色素的种类鉴别和浓度预测 | 第33-41页 |
| ·小波变换的原理 | 第33页 |
| ·6 种红色素的种类鉴别 | 第33-36页 |
| ·实验数据处理 | 第33-34页 |
| ·分类鉴别模型的建立 | 第34-35页 |
| ·结果与讨论 | 第35-36页 |
| ·食用合成红色素的浓度预测 | 第36-38页 |
| ·实验方法 | 第36页 |
| ·实验数据处理 | 第36-37页 |
| ·浓度预测模型的建立 | 第37页 |
| ·结果与讨论 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第六章 牛奶中三聚氰胺的定量检测和无醇啤酒的鉴别 | 第41-49页 |
| ·牛奶中三聚氰胺的定量检测 | 第41-44页 |
| ·三聚氰胺的荧光光谱实验 | 第41-43页 |
| ·三聚氰胺浓度的预测 | 第43-44页 |
| ·无醇啤酒的识别 | 第44-47页 |
| ·无醇啤酒的荧光光谱实验 | 第45-46页 |
| ·无醇啤酒的鉴别 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第七章 总结和展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |