| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 我国水果产业现状及发展 | 第14-15页 |
| 1.2 水果品质等级评价必要性分析 | 第15页 |
| 1.3 我国水果品质等级评价现状及问题 | 第15-16页 |
| 1.4 可见/近红外光谱技术对水果品质分析研究 | 第16-19页 |
| 1.4.1 近红外光谱检测水果内部品质原理 | 第16-17页 |
| 1.4.2 水果品质可见/近红外光谱检测研究进展以及现状 | 第17-19页 |
| 1.5 课题来源与研究内容 | 第19-21页 |
| 1.5.1 课题来源 | 第19页 |
| 1.5.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5.3 研究技术路线 | 第20-21页 |
| 第二章 水果建模的特殊性及措施 | 第21-42页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 水果可见/近红外光谱分析的基本步骤 | 第21-41页 |
| 2.2.1 样品信息的获取 | 第23-28页 |
| 2.2.2 样品信息的关联 | 第28-40页 |
| 2.2.3 样品信息的预测 | 第40-41页 |
| 2.3 小结 | 第41-42页 |
| 第三章 通用定量模型的建立与研究 | 第42-61页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 实验材料与方法 | 第43-48页 |
| 3.2.1 实验材料 | 第43页 |
| 3.2.2 实验方法 | 第43-48页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第48-59页 |
| 3.3.1 可见/近红外光谱分析 | 第48-51页 |
| 3.3.2 不同部位通用定量预测模型的比较与分析 | 第51-55页 |
| 3.3.3 基于CARS算法对变量进行选择分析 | 第55-57页 |
| 3.3.4 CARS-PLS模型的外部验证 | 第57-59页 |
| 3.4 小结 | 第59-61页 |
| 第四章 定性预测模型的变量简化与研究 | 第61-73页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 实验材料与方法 | 第62-65页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第62页 |
| 4.2.2 实验方法 | 第62-65页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第65-72页 |
| 4.3.1 光谱特征与褐变机理分析 | 第65-67页 |
| 4.3.2 不同光谱预处理方法对判别模型结果比较 | 第67-68页 |
| 4.3.3 简化定性模型的建立 | 第68-70页 |
| 4.3.4 ADC积分面积作为分类器判别模型的建立 | 第70-72页 |
| 4.4 小结 | 第72-73页 |
| 第五章 综合因子指数模型的建立与研究 | 第73-89页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 实验材料与方法 | 第74-76页 |
| 5.2.1 实验材料 | 第74页 |
| 5.2.2 实验方法 | 第74-76页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第76-88页 |
| 5.3.1 “黑宝石”李贮藏期指标变化分析 | 第76-78页 |
| 5.3.2 “黑宝石”李在低温贮藏过程中可见/近红外光谱特征分析 | 第78-79页 |
| 5.3.3 偏最小二乘法结合可见/近红外光谱对“黑宝石”李低温贮藏条件下指标预测 | 第79-82页 |
| 5.3.4 “黑宝石”李低温贮藏期间多种指标因子分析 | 第82-88页 |
| 5.4 小结 | 第88-89页 |
| 第六章 模型的颜色补偿优化方法研究 | 第89-102页 |
| 6.1 引言 | 第89-90页 |
| 6.2 实验材料与方法 | 第90-95页 |
| 6.2.1 实验材料 | 第90页 |
| 6.2.2 实验方法 | 第90-95页 |
| 6.3 结果与讨论 | 第95-101页 |
| 6.3.1 “黑宝石”李低温贮藏条件下果皮与果肉颜色变化 | 第95-96页 |
| 6.3.2 Person相关性分析结果讨论 | 第96-97页 |
| 6.3.3 颜色指数与指标间相互关系分析 | 第97-98页 |
| 6.3.4 二维相关光谱分析 | 第98-99页 |
| 6.3.5 颜色指数对评价模型准确性分析 | 第99-101页 |
| 6.4 小结 | 第101-102页 |
| 第七章 结论与展望 | 第102-105页 |
| 7.1 主要结论 | 第102-103页 |
| 7.2 创新点 | 第103-104页 |
| 7.3 展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 作者简历 | 第116-117页 |
