摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 燕麦概述 | 第9-10页 |
1.1.1 燕麦简介 | 第9页 |
1.1.2 我国的燕麦种质资源 | 第9页 |
1.1.3 燕麦的营养成分和功能特性 | 第9-10页 |
1.2 国内外燕麦产品及其掺伪判别和定量检测研究现状 | 第10-11页 |
1.3 色谱指纹图谱的构建及分析 | 第11-12页 |
1.3.1 指纹图谱的概念及特点 | 第11页 |
1.3.2 指纹图谱的构建方法 | 第11页 |
1.3.3 指纹图谱的化学模式识别 | 第11-12页 |
1.3.4 指纹图谱的实用价值及其在食品质量检测中的应用 | 第12页 |
1.4 化学计量学方法及其在食品检测中的应用 | 第12-14页 |
1.4.1 Fisher判别分析 | 第13页 |
1.4.2 SVM支持向量机 | 第13-14页 |
1.4.3 Matlab-BP神经网络模式识别 | 第14页 |
1.5 基于脂肪酸的掺伪鉴别研究进展 | 第14-15页 |
1.6 立题背景和研究意义 | 第15-16页 |
1.7 课题研究内容 | 第16-17页 |
第二章 燕麦中皂苷、β-葡聚糖和脂肪含量的分析 | 第17-23页 |
2.1 前言 | 第17页 |
2.2 实验材料与设备 | 第17-18页 |
2.2.1 实验材料 | 第17-18页 |
2.2.2 实验设备 | 第18页 |
2.3 实验方法 | 第18-20页 |
2.3.1 原料前处理 | 第18页 |
2.3.2 燕麦总皂苷含量的测定 | 第18-19页 |
2.3.3 燕麦 β-葡聚糖含量的测定 | 第19页 |
2.3.4 燕麦脂肪的提取及含量测定 | 第19-20页 |
2.4 结果与讨论 | 第20-22页 |
2.4.1 燕麦总皂苷含量的分析 | 第20页 |
2.4.2 燕麦 β-葡聚糖含量的分析 | 第20-21页 |
2.4.3 燕麦脂肪含量的分析 | 第21-22页 |
2.5 本章小结 | 第22-23页 |
第三章 燕麦及小麦中脂肪酸的分析 | 第23-43页 |
3.1 前言 | 第23页 |
3.2 实验材料与设备 | 第23-24页 |
3.2.1 实验材料 | 第23-24页 |
3.2.2 实验设备 | 第24页 |
3.3 实验方法 | 第24-26页 |
3.3.1 原料前处理 | 第24页 |
3.3.2 脂肪酸组成与含量的测定 | 第24-25页 |
3.3.3 标准指纹图谱的构建及分析方法 | 第25-26页 |
3.4 结果与讨论 | 第26-42页 |
3.4.1 62个燕麦粉样品脂肪酸的PCA分析 | 第26-28页 |
3.4.2 裸燕麦粉脂肪酸标准指纹图谱的建立 | 第28-33页 |
3.4.3 40个小麦面粉样品脂肪酸的PCA分析 | 第33-34页 |
3.4.4 小麦面粉脂肪酸标准指纹图谱的建立 | 第34-39页 |
3.4.5 裸燕麦粉和小麦面粉中脂肪酸的对比 | 第39-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-43页 |
第四章 燕麦-小麦复配粉中燕麦粉添加量定量模型的建立 | 第43-63页 |
4.1 前言 | 第43页 |
4.2 实验材料与设备 | 第43页 |
4.2.1 实验材料 | 第43页 |
4.2.2 实验设备 | 第43页 |
4.3 实验方法 | 第43-46页 |
4.3.1 平衡不完全随机区组的统计学实验设计 | 第43-44页 |
4.3.2 复配粉中脂肪酸含量的测定 | 第44页 |
4.3.3 Fisher判别分析 | 第44页 |
4.3.4 SVM支持向量机 | 第44-45页 |
4.3.5 BP神经网络模式识别 | 第45-46页 |
4.4 数据处理 | 第46页 |
4.5 结果与讨论 | 第46-62页 |
4.5.1 BIBD设计结果 | 第46-48页 |
4.5.2 复配粉中棕榈酸、油酸和亚油酸的分析 | 第48-49页 |
4.5.3 Fisher判别分析 | 第49-53页 |
4.5.4 SVM判别模型 | 第53-57页 |
4.5.5 BP神经网络模式识别 | 第57-59页 |
4.5.6 定量判别模型的建立 | 第59-60页 |
4.5.7 定量模型在燕麦面条中的应用 | 第60-62页 |
4.6 本章小结 | 第62-63页 |
主要结论与展望 | 第63-65页 |
主要结论 | 第63页 |
展望 | 第63-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-71页 |
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |