| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目次 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-42页 |
| ·电子舌的基本原理 | 第14-17页 |
| ·什么是电子舌 | 第14页 |
| ·电子舌的分类 | 第14-17页 |
| ·电子舌的发展状况和趋势 | 第17-19页 |
| ·电子舌的发展状况 | 第17-18页 |
| ·电子舌的发展渐趋 | 第18-19页 |
| ·电子舌国内外研究动态 | 第19-27页 |
| ·食品 | 第20-24页 |
| ·溯源 | 第20-21页 |
| ·新鲜度 | 第21页 |
| ·质量分级 | 第21-22页 |
| ·掺假检测 | 第22-23页 |
| ·生产工艺监控 | 第23-24页 |
| ·环境监测 | 第24-26页 |
| ·微生物 | 第24页 |
| ·重金属离子 | 第24-25页 |
| ·碱性离子 | 第25-26页 |
| ·医药 | 第26-27页 |
| ·伏安型电子舌技术在检测领域中的研究进展 | 第27-29页 |
| ·在食品储藏与加工中的研究进展 | 第27-28页 |
| ·在饮料(酒精类和非酒精类)品质检测中的应用 | 第28页 |
| ·在制药业中的应用 | 第28-29页 |
| ·研究的目的与意义 | 第29-31页 |
| ·课题来源 | 第31-32页 |
| ·具体研究内容 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33页 |
| 参考文献 | 第33-42页 |
| 第二章 伏安型电子舌系统的研发 | 第42-59页 |
| ·伏安型电子舌系统 | 第42-43页 |
| ·金属电极阵列 | 第43-44页 |
| ·工作原理 | 第43页 |
| ·电极阵列组成 | 第43-44页 |
| ·基于LABVIEW信号采集系统 | 第44-47页 |
| ·硬件部分 | 第44-46页 |
| ·软件部分 | 第46-47页 |
| ·自动进样系统 | 第47页 |
| ·传感器响应分析和电子舌工作条件的确定 | 第47-50页 |
| ·扫描电压和采样频率 | 第47-48页 |
| ·电极清洗方法 | 第48-49页 |
| ·响应信号特征值的提取 | 第49-50页 |
| ·数据分析方法 | 第50-57页 |
| ·主成分分析 | 第51-52页 |
| ·聚类分析 | 第52-53页 |
| ·线性判别分析 | 第53-54页 |
| ·主成分回归 | 第54页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第54-55页 |
| ·人工神经网络 | 第55-56页 |
| ·支持向量机 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 第三章 伏安型电子舌系统在蜂蜜检测中的应用研究 | 第59-91页 |
| ·前言 | 第59-60页 |
| ·不同植物源的蜂蜜的伏安型电子舌检测结果和分析 | 第60-76页 |
| ·实验材料和方法 | 第60-61页 |
| ·蜂蜜的区分结果和分析 | 第61-76页 |
| ·伏安型电子舌电极对蜂蜜的响应信号 | 第61-62页 |
| ·基于单根电极在单个频率扫描电压条件下响应信号的主成分分析(PCA) | 第62-72页 |
| ·基于电极阵列在复频调幅脉冲扫描电压条件下响应信号的主成份分析(PCA) | 第72-74页 |
| ·基于电极阵列在复频调幅脉冲扫描电压条件下响应信号的聚类分析(CA) | 第74-76页 |
| ·基于不同植物源蜂蜜的伏安型电子舌信号预测其流变特性 | 第76-83页 |
| ·实验仪器和方法 | 第76-77页 |
| ·流变仪对蜂蜜的响应信号 | 第77-78页 |
| ·分析结果 | 第78-83页 |
| ·基于流变仪响应信号的主成份分析(PCA)和主成份回归(PCR)预测分析 | 第78-80页 |
| ·基于流变仪响应信号的聚类分析(CA) | 第80-81页 |
| ·基于伏安型电子舌传感器对蜂蜜的响应信号预测蜂蜜的流变特性 | 第81-83页 |
| ·不同植物源蜂蜜的离子选择型电子舌和伏安型电子舌分析的对比 | 第83-88页 |
| ·实验仪器和方法 | 第83-85页 |
| ·分析结果 | 第85-87页 |
| ·基于电势型电子舌响应信号的主成分分析(PCA) | 第85-86页 |
| ·基于电势型电子舌响应信号的聚类分析(CA) | 第86-87页 |
| ·伏安型电子舌和电势型电子舌区分不同植物源蜂蜜的能力对比 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 第四章 伏安型电子舌系统在黄酒年份检测中的应用 | 第91-102页 |
| ·前言 | 第91-92页 |
| ·检测样品与方法 | 第92页 |
| ·黄酒年份检测结果和分析 | 第92-100页 |
| ·特征值提取 | 第92-94页 |
| ·方差分析 | 第94-95页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第95-98页 |
| ·基于单根电极在单个频率扫描电压条件下对黄酒响应信号的PCA分析 | 第95-96页 |
| ·基于电极阵列在复频调幅脉冲扫描电压条件下对黄酒响应信号的PCA分析 | 第96-98页 |
| ·基于电极阵列在复频调幅脉冲扫描条件下对黄酒响应信号的聚类分析(CA) | 第98-99页 |
| ·对黄酒酒龄的预测分析 | 第99-100页 |
| ·偏最小二乘回归(PLSR)预测分析 | 第99页 |
| ·BP人工神经网络(BP-ANN)预测分析 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-102页 |
| 第五章 伏安型电子舌系统在梨成熟度检测中的应用 | 第102-117页 |
| ·前言 | 第102-103页 |
| ·梨的理化指标的测定仪器和方法 | 第103-105页 |
| ·坚实度的测定 | 第103-105页 |
| ·电子舌实验 | 第105页 |
| ·糖度测量实验 | 第105页 |
| ·梨成熟度的检测 | 第105-107页 |
| ·梨的坚实度和含糖量的变化 | 第105页 |
| ·梨的坚实度和含糖量之间的相关性分析 | 第105-107页 |
| ·偏最小二乘回归(PLSR)预测分析 | 第106-107页 |
| ·支持向量机(LS-SVM)预测分析 | 第107页 |
| ·电子舌实验 | 第107-115页 |
| ·特征值提取 | 第107-108页 |
| ·基于伏安型电子舌信号对梨的糖含量的预测分析 | 第108-112页 |
| ·主成份分析(PCA) | 第108-109页 |
| ·主成份回归(PCR)预测分析 | 第109-110页 |
| ·偏最小二乘回归(PLSR)预测分析 | 第110-111页 |
| ·支持向量机(LS-SVM)预测分析 | 第111-112页 |
| ·基于伏安型电子舌信号对梨的坚实度的预测分析 | 第112-115页 |
| ·主成份回归(PCR)预测分析 | 第112-113页 |
| ·偏最小二乘回归(PLSR)预测分析 | 第113-114页 |
| ·支持向量机(LS-SVM)预测分析 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115页 |
| 参考文献 | 第115-117页 |
| 第六章 伏安型电子舌系统在牛奶抗生素残留检测中的应用 | 第117-135页 |
| ·前言 | 第117-118页 |
| ·基于伏安型电子舌的牛奶中抗生素残留检测实验过程 | 第118-119页 |
| ·样品准备 | 第118页 |
| ·实验步骤 | 第118-119页 |
| ·基于伏安型电子舌的牛奶中抗生素残留检测结果和分析 | 第119-131页 |
| ·伏安型电子舌特征值的提取 | 第119-121页 |
| ·基于伏安型电子舌电极对抗生素牛奶溶液响应信号的模式识别分析 | 第121-131页 |
| ·主成份分析(PCA)和主成份回归(PCR)预测分析 | 第121-127页 |
| ·线性判别分析(DFA) | 第127页 |
| ·偏最小二乘回归(PLSR)预测分析 | 第127-129页 |
| ·支持向量机(LS一SVM)预测分析 | 第129-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-135页 |
| 第七章 结论和展望 | 第135-138页 |
| ·主要结论 | 第135-137页 |
| ·主要创新点 | 第137页 |
| ·进一步展望 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 研究生期间主要成果 | 第139页 |
