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烟草降亚硝胺技术及致香成分与烟草品质相关性研究

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第11-24页
 1.1 烟草化学成分的研究进展第11-13页
 1.2 烟草中亚硝胺的研究第13-17页
  1.2.1 烟草中亚硝胺的种类第13-14页
  1.2.2 烟草中亚硝胺的形成第14-15页
  1.2.3 烟草中亚硝胺的检测第15-16页
  1.2.4 烟草中亚硝胺的降低方法第16-17页
 1.3 烟草中致香物质的研究进展第17-20页
  1.3.1 影响烟叶中致香成分的因素研究第17-18页
  1.3.2 烟叶中致香成分的分析方法第18-19页
  1.3.3 烟叶中主要致香物质与烟草品质关系第19-20页
 1.4 计算机方法在烟草化学中的应用第20-23页
  1.4.1 模式识别系统原理第20页
  1.4.2 模式识别方法应用于烟草化学第20-23页
 1.5 本文构思第23-24页
第2章 降低卷烟烟气中亚硝胺含量的处理方法第24-30页
 2.1 前言第24页
 2.2 实验部分第24-27页
  2.2.1 仪器与试剂第24-25页
  2.2.2 溶液配置与海泡石处理第25页
  2.2.3 实验材料第25页
  2.2.4 实验方法第25-27页
 2.3 结果与讨论第27-29页
  2.3.1 NaNO_2 浓度——吸光度 A 标准曲线制作第27页
  2.3.2 维生素 C 及维生素 E 添加液浓度对烟草中亚硝胺含量的影响第27-28页
  2.3.3 添加液处理烟丝后储存时间对亚硝胺含量的影响第28页
  2.3.4 海泡石处理卷烟烟气后对亚硝胺含量的影响第28-29页
  2.3.5 添加液处理烟草样品后卷烟烟气中亚硝胺含量的测定第29页
 2.4 小结第29-30页
第3章 基于烟草中性致香物质的聚类分析及模糊聚类方法第30-38页
 3.1 前言第30页
 3.2 实验部分第30-31页
  3.2.1 实验材料第30页
  3.2.2 仪器和试剂第30-31页
  3.2.3 色谱实验方法及条件第31页
 3.3 模糊聚类分析原理第31-32页
 3.4 结果与讨论第32-37页
  3.4.1 色谱数据测定第32-33页
  3.4.2 数据预处理第33页
  3.4.3 聚类数 C 的选择和初始聚类结果第33-35页
  3.4.4 特征峰的提取和选择第35-36页
  3.4.5 特征值权重的调整第36页
  3.4.6 与其他聚类方法的比较第36-37页
 3.5 小结第37-38页
第4章 遗传算法-神经网络用于烟草模式识别第38-47页
 4.1 前言第38页
 4.2 实验部分第38-39页
  4.2.1 实验材料第38页
  4.2.2 实验步骤及实验条件第38-39页
 4.3 遗传算法-BP 神经网络第39-42页
  4.3.1 BP 神经网络模型第39-40页
  4.3.2 遗传算法第40-42页
 4.4 结果与讨论第42-46页
  4.4.1 烟草样本数据第42页
  4.4.2 BP 神经网络结构和参数第42-44页
  4.4.3 遗传算法分析结果第44-45页
  4.4.4 与 BP 神经网络比较第45-46页
 4.5 小结第46-47页
第5章 基于致香物质的计算机辅助配烟系统第47-54页
 5.1 前言第47页
 5.2 辅助配烟系统的构建及香味成分数据库的建立第47-49页
  5.2.1 软件编程应用程序第47页
  5.2.2 专家系统基本功能及设计目标第47-48页
  5.2.3 专家系统结构流程框架图第48页
  5.2.4 烟叶香味成分数据库的建立第48-49页
 5.3 系统运行结果及讨论第49-53页
  5.3.1 烟叶香味物质聚类分析的实现第49-51页
  5.3.2 未知烟草模式识别的实现第51-53页
 5.4 小结第53-54页
结论第54-56页
参考文献第56-65页
致谢第65-66页
附录 (攻读学位期间所发表的学术论文目录)第66页

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