| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-17页 |
| 1.2.1 大米食味品质影响因素 | 第11-14页 |
| 1.2.2 大米食味品质评价方法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 电化学传感器和食品品质评价 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 大米食味因子的电化学响应 | 第19-37页 |
| 2.1 原理 | 第19-20页 |
| 2.1.1 电化学原理 | 第19页 |
| 2.1.2 方波伏安法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 大米食味形成和米汤 | 第20页 |
| 2.2 样品选择 | 第20页 |
| 2.3 大米食味因子的检测 | 第20-23页 |
| 2.3.1 实验方法 | 第21页 |
| 2.3.2 结果分析 | 第21-23页 |
| 2.4 大米样品聚类分析 | 第23-24页 |
| 2.5 电化学信号采集 | 第24-29页 |
| 2.5.1 仪器及设备 | 第24页 |
| 2.5.2 电极的组成及抛光 | 第24-26页 |
| 2.5.3 电化学特征曲线采集 | 第26-29页 |
| 2.6 基于小波变换的信号消噪 | 第29-32页 |
| 2.6.1 小波变换及去噪 | 第29页 |
| 2.6.2 紧支撑双正交小波下的信号消噪 | 第29-32页 |
| 2.7 电化学信号和大米食味因子的相关性分析 | 第32-35页 |
| 2.8 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 基于单电极的大米类别判别模型 | 第37-53页 |
| 3.1 特征电位筛选 | 第37-46页 |
| 3.1.1 相关系数筛选法 | 第37-40页 |
| 3.1.2 容差筛选法 | 第40-43页 |
| 3.1.3 贡献率筛选法 | 第43-46页 |
| 3.2 基于单电极的大米食味因子预报模型的评价 | 第46-49页 |
| 3.2.1 模型评价参数 | 第46页 |
| 3.2.2 结果分析 | 第46-49页 |
| 3.3 构建大米类别判别模型 | 第49-52页 |
| 3.3.1 贝叶斯判别分析 | 第49-51页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于传感器阵列的大米类别判别模型 | 第53-69页 |
| 4.1 电极分类 | 第53-55页 |
| 4.1.1 金属裸电极的聚类分析 | 第53-55页 |
| 4.2 传感器阵列的建立 | 第55-56页 |
| 4.3 基于传感器阵列的大米食味因子预报模型的构建及评价 | 第56-64页 |
| 4.3.1 特征电位优选 | 第56-64页 |
| 4.4 基于传感器阵列的大米类别判别模型 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-69页 |
| 第5章 基于近红外漫反射的大米类别判别模型 | 第69-81页 |
| 5.1 原理 | 第69页 |
| 5.2 样品选择 | 第69页 |
| 5.3 近红外光谱采集 | 第69-70页 |
| 5.3.1 仪器及设备 | 第69-70页 |
| 5.3.2 样品光谱采集 | 第70页 |
| 5.4 光谱预处理 | 第70-74页 |
| 5.4.1 光谱预处理 | 第71-74页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第74页 |
| 5.5 基于近红外的大米食味因子预报模型的构建及评价 | 第74-79页 |
| 5.5.1 多元线性回归模型 | 第74-76页 |
| 5.5.2 主成分回归 | 第76-79页 |
| 5.6 基于近红外漫反射的大米类别判别模型 | 第79-80页 |
| 5.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91页 |