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基于近红外光谱技术实现羊奶新鲜度检测及掺假检测的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 文献综述第11-24页
   ·研究目的与意义第11-12页
   ·鲜奶新鲜度检测研究现状第12-15页
     ·感官分析第12页
     ·理化检验第12-13页
     ·还原酶试验(王树忠等 2011)第13-14页
     ·微生物检验第14页
     ·电子鼻/舌—仿生技术第14-15页
   ·鲜奶掺假检测研究现状第15-18页
     ·感官分析第15页
     ·鲜奶中掺奶油的检测方法第15页
     ·鲜奶中掺还原奶的检测方法第15-16页
     ·鲜奶中掺淀粉的检测方法第16页
     ·鲜羊奶中掺牛奶的检测方法第16-17页
     ·鲜奶中掺尿素的检测方法第17-18页
     ·鲜奶中掺亚硝酸钠的检测方法第18页
   ·近红外光谱技术第18-21页
     ·近红外光谱的原理第18-19页
     ·近红外光谱技术的发展第19页
     ·近红外光谱技术的分析方法第19-20页
     ·近红外光谱技术在鲜奶及其制品品质检测中的应用第20-21页
   ·研究内容及意义第21-24页
     ·研究内容第21-23页
     ·研究的意义第23-24页
第二章 近红外光谱技术用于检测羊奶新鲜度的研究第24-37页
   ·前言第24页
   ·常温奶的新鲜度检测第24-30页
     ·材料与方法第24-27页
     ·结果与分析第27-30页
   ·冷藏奶的新鲜度检测第30-35页
     ·材料与方法第30-31页
     ·结果与分析第31-35页
   ·总结第35-37页
第三章 近红外光谱技术用于快速、无损检测羊奶掺假的研究第37-63页
   ·引言第37页
   ·纯羊奶与掺假羊奶近红外谱库的建立第37-38页
     ·试验材料与仪器第37-38页
     ·纯羊奶与掺假羊奶样品近红外光谱的采集第38页
   ·主成分分析结合两类判别法快速鉴别纯羊奶和掺假羊奶的研究第38-43页
     ·建立校正集和验证集光谱第38-40页
     ·分析方法第40-42页
     ·建立两类判别模型第42-43页
   ·应用近红外光谱技术结合神经网络对6种掺假羊奶进行快速分类判别的研究第43-48页
     ·建立校正集和验证集光谱第44页
     ·分析方法第44-46页
     ·6 种掺假羊奶分类判别模型的建立第46-48页
   ·利用近红外光谱技术结合片小二乘法实现掺假羊奶定量检测的研究第48-62页
     ·建立掺奶油羊奶近的红外光谱定量分析模型第48-51页
     ·建立掺还原奶羊奶近的红外光谱定量分析模型第51-53页
     ·建立掺淀粉羊奶近的红外光谱定量分析模型第53-55页
     ·建立掺牛奶羊奶近的红外光谱定量分析模型第55-57页
     ·建立掺尿素羊奶的近红外光谱定量分析模型第57-60页
     ·建立掺亚硝酸钠羊奶的近红外光谱定量分析模型第60-62页
   ·总结第62-63页
第四章 近红外光谱技术用于检测羊奶复配掺假的探索第63-68页
   ·引言第63页
   ·纯羊奶与掺假羊奶近红外谱库的建立第63-64页
     ·试验材料与仪器第63-64页
     ·纯羊奶与掺假羊奶样品近红外光谱的采集第64页
   ·纯羊奶与掺假羊奶的判别分析第64-67页
     ·建立校正集和验证集光谱第64页
     ·偏最小二乘差别分析(PLS-DA)第64-65页
     ·光谱数据的主成分提取第65-66页
     ·基于 6 个主成分建立 fisher 多类线性判别模型第66页
     ·基于 6 个主成分建立多层感知器(MLP)神经网络分析模型第66-67页
   ·总结第67-68页
第五章 结论与展望第68-70页
   ·结论第68-69页
   ·创新点第69页
   ·展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
作者简介第77页

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