| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·分子荧光光谱技术 | 第10-12页 |
| ·荧光光谱检测技术的特点 | 第10-11页 |
| ·三维荧光光谱检测技术 | 第11-12页 |
| ·中国白酒检测技术的现状 | 第12-13页 |
| ·品酒师感官鉴定法 | 第12页 |
| ·光谱分析鉴别法 | 第12-13页 |
| ·中国白酒的光谱分析研究现状 | 第13页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 实验光谱仪器介绍 | 第15-16页 |
| ·光谱研究的实验设备 | 第15页 |
| ·实验装置 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 基于三维荧光光谱特性的白酒聚类分析研究 | 第16-27页 |
| ·实验装置和实验方法 | 第16-17页 |
| ·试验装置 | 第16页 |
| ·试验方法 | 第16页 |
| ·数据处理 | 第16-17页 |
| ·结果和讨论 | 第17-23页 |
| ·不同品牌的白酒三维荧光光谱特征数据比较 | 第17-20页 |
| ·同一品牌白酒三维荧光光谱特征比较 | 第20-23页 |
| ·聚类分析 | 第23-25页 |
| ·分析方法的确定 | 第23-24页 |
| ·聚类结果 | 第24-25页 |
| ·结论 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 白酒单体物质紫外荧光光谱研究 | 第27-35页 |
| ·实验装置和实验方法 | 第27-28页 |
| ·结果和讨论 | 第28-33页 |
| ·醇类物的三维荧光光谱分析 | 第28-30页 |
| ·醛类物的三维荧光光谱分析 | 第30-31页 |
| ·酸类物的三维荧光光谱分析 | 第31-33页 |
| ·结论 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于最小二乘支持向量机算法的三维荧光光谱技术在中国白酒分类中的应用 | 第35-42页 |
| ·实验及数据处理 | 第35-36页 |
| ·几种仿真建模算法 | 第36-37页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第36页 |
| ·经典支持向量机（SVM） | 第36-37页 |
| ·概率神经网络(PNN) | 第37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-40页 |
| ·三维荧光光谱的分析 | 第37-38页 |
| ·LS-SVM，SVM,PNN 建模及仿真结果及比较 | 第38-40页 |
| ·结论 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第六章 白酒分类鉴别系统和三维荧光光谱数据库的建立 | 第42-52页 |
| ·本系统开发工具简介 | 第42-43页 |
| ·本系统的运行、窗体界面和使用简介 | 第43-48页 |
| ·本系统的结构和算法 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第七章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
