| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-25页 |
| ·化学计量学在食品科学中的应用研究 | 第14-15页 |
| ·化学计量学在食品科学分析检测领域中的应用 | 第15-19页 |
| ·化学计量学在食品科学分析中的应用简介 | 第15-16页 |
| ·化学计量学在氨基酸分析检测中的应用 | 第16-17页 |
| ·食品添加剂检测技术发展简介 | 第17-19页 |
| ·定量构效关系的基本介绍和应用 | 第19-21页 |
| ·定量构效关系在食品科学领域的研究和应用 | 第20-21页 |
| ·定量构效关系在预测毒性方面的研究和应用 | 第21页 |
| ·复杂网络的历史及现在的发展趋势和在食品科学方面的应用前景 | 第21-23页 |
| ·复杂网络的历史及发展趋势 | 第21-23页 |
| ·复杂网络在食品科学中应用 | 第23页 |
| ·结语 | 第23-24页 |
| ·本研究的主要研究内容及创新性 | 第24-25页 |
| 第二章 分子结构网络静态参数在食品防腐剂构效关系的研究 | 第25-44页 |
| ·分子结构网络邻接矩阵和距离矩阵的定义和写法 | 第25-27页 |
| ·邻接矩阵的定义 | 第25页 |
| ·分子结构网络邻接矩阵编码规则 | 第25-26页 |
| ·分子结构网络的距离矩阵 | 第26页 |
| ·分子结构网络图示例 | 第26-27页 |
| ·分子结构网络的邻接矩阵、距离矩阵、和矩阵计算网络静态参数结果 | 第27-36页 |
| ·自变量（分子结构网络静态参数）的筛选 | 第36-38页 |
| ·支持向量机回归和BP神经网络回归预测 | 第38-42页 |
| ·结论及其分析 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 极限学习机同时测定三种食品中的苯甲酸钠 | 第44-52页 |
| ·极限学习机概述 | 第44页 |
| ·实验仪器 | 第44-45页 |
| ·实验试剂 | 第45页 |
| ·标准样品测量及光谱扫描 | 第45-46页 |
| ·标准样品的制备 | 第45页 |
| ·光谱扫描 | 第45-46页 |
| ·实验样品的制备 | 第46-47页 |
| ·某普通食用白醋样品的分离提取 | 第46页 |
| ·某碳酸饮料样品的分离提取 | 第46-47页 |
| ·某风味小吃萝卜干样品的分离提取 | 第47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·特征吸收光谱波段的提取 | 第47-48页 |
| ·极限学习机的训练和预测能力分析—标准样品的随机预测 | 第48-49页 |
| ·极限学习机（ELM）同时预测三种食品中的苯甲酸钠含量 | 第49-52页 |
| 第四章 结论 | 第52-53页 |
| ·分子结构网络静态参数用于食品防腐剂构效关系的研究 | 第52页 |
| ·极限学习机同时测定三种食品中的苯甲酸钠 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第61页 |
