| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 文献综述 | 第11-20页 |
| 1.1 石榴概述 | 第11-13页 |
| 1.1.1 石榴的营养特性 | 第11页 |
| 1.1.2 石榴的生产 | 第11-12页 |
| 1.1.3 石榴品种的鉴别方法 | 第12页 |
| 1.1.4 石榴品质的检测技术 | 第12-13页 |
| 1.2 近红外光谱技术 | 第13-15页 |
| 1.2.1 近红外测定原理 | 第13页 |
| 1.2.2 化学计量学 | 第13-15页 |
| 1.2.2.1 样本集划分方法 | 第13页 |
| 1.2.2.2 近红外光谱预处理 | 第13-14页 |
| 1.2.2.3 特征波段选择方法 | 第14页 |
| 1.2.2.4 建模方法 | 第14-15页 |
| 1.3 近红外光谱技术在果品品质检测领域的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 近红外在果品定性检测中的应用 | 第15-16页 |
| 1.3.2 近红外在果品定量检测中的应用 | 第16-17页 |
| 1.3.3 近红外在石榴检测中的应用 | 第17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.1 近红外光谱对石榴品种定性判别 | 第17页 |
| 1.4.2 近红外光谱对石榴品质的无损检测 | 第17-18页 |
| 1.4.3 近红外光谱对石榴营养品质的检测 | 第18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 基于近红外光谱对石榴品种的定性判别 | 第20-29页 |
| 2.1 材料与方法 | 第20-21页 |
| 2.1.1 试验材料 | 第20页 |
| 2.1.2 试验仪器与设备 | 第20页 |
| 2.1.3 光谱采集 | 第20-21页 |
| 2.1.4 光谱及数据处理 | 第21页 |
| 2.2 结果与分析 | 第21-28页 |
| 2.2.1 光谱扫描结果 | 第21页 |
| 2.2.2 主成分分析 | 第21-22页 |
| 2.2.3 主成分分析+多层感知器神经网络判别模型的建立 | 第22-23页 |
| 2.2.4 主成分分析+Fisher线性判别模型的建立 | 第23-24页 |
| 2.2.5 偏最小二乘法判别模型的建立 | 第24-26页 |
| 2.2.6 偏最小二乘法判别模型的优化 | 第26-28页 |
| 2.3 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于近红外光谱对石榴理化品质的无损检测 | 第29-50页 |
| 3.1 材料与方法 | 第29-30页 |
| 3.1.1 试验材料 | 第29页 |
| 3.1.2 光谱采集 | 第29页 |
| 3.1.3 质量指标测定 | 第29-30页 |
| 3.1.4 光谱及数据处理 | 第30页 |
| 3.2 结果与分析 | 第30-48页 |
| 3.2.1 石榴样本的近红外光谱分析 | 第30页 |
| 3.2.2 石榴pH的近红外模型 | 第30-38页 |
| 3.2.2.1 单一品种的pH近红外模型 | 第30-34页 |
| 3.2.2.2 混合品种的pH近红外模型 | 第34-38页 |
| 3.2.3 石榴TA的近红外模型 | 第38-42页 |
| 3.2.3.1 样本集划分 | 第38-39页 |
| 3.2.3.2 近红外光谱预处理 | 第39页 |
| 3.2.3.3 异常值剔除 | 第39-40页 |
| 3.2.3.4 光谱区间的选择 | 第40-41页 |
| 3.2.3.5 TA模型的建立及检测 | 第41-42页 |
| 3.2.4 石榴SSC的近红外模型 | 第42-45页 |
| 3.2.4.1 样本集划分 | 第42页 |
| 3.2.4.2 近红外光谱预处理 | 第42页 |
| 3.2.4.3 异常值剔除 | 第42-43页 |
| 3.2.4.4 光谱区间的选择 | 第43-44页 |
| 3.2.4.5 SSC模型的建立及检测 | 第44-45页 |
| 3.2.5 石榴成熟度的近红外模型 | 第45-48页 |
| 3.2.5.1 样本集划分 | 第45页 |
| 3.2.5.2 近红外光谱预处理 | 第45-46页 |
| 3.2.5.3 异常值剔除 | 第46-47页 |
| 3.2.5.4 光谱区间的选择 | 第47-48页 |
| 3.2.5.5 成熟度模型的建立及检测 | 第48页 |
| 3.3 小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于近红外光谱对石榴酚类物质含量的无损检测 | 第50-68页 |
| 4.1 材料与方法 | 第50-51页 |
| 4.1.1 试验材料 | 第50页 |
| 4.1.2 光谱采集 | 第50页 |
| 4.1.3 营养指标测定 | 第50-51页 |
| 4.1.4 光谱及数据处理 | 第51页 |
| 4.2 结果与分析 | 第51-67页 |
| 4.2.1 石榴营养指标测定结果 | 第51页 |
| 4.2.1.1 石榴籽粒真实测定值分布 | 第51页 |
| 4.2.1.2 石榴果皮真实测定值分布 | 第51页 |
| 4.2.2 样本集划分 | 第51-52页 |
| 4.2.2.1 石榴籽粒样本集划分 | 第51-52页 |
| 4.2.2.2 石榴果皮样本集划分 | 第52页 |
| 4.2.3 石榴多酚的近红外模型 | 第52-58页 |
| 4.2.3.1 近红外光谱预处理 | 第52-53页 |
| 4.2.3.2 异常值剔除 | 第53-54页 |
| 4.2.3.3 光谱区间的选择 | 第54-56页 |
| 4.2.3.4 多酚模型的建立及检测 | 第56-58页 |
| 4.2.4 石榴黄酮的近红外模型 | 第58-64页 |
| 4.2.4.1 近红外光谱预处理 | 第58-59页 |
| 4.2.4.2 异常值剔除 | 第59-60页 |
| 4.2.4.3 光谱区间的选择 | 第60-62页 |
| 4.2.4.4 黄酮模型的建立及检测 | 第62-64页 |
| 4.2.5 石榴花色苷的近红外模型 | 第64-67页 |
| 4.2.5.1 近红外光谱预处理 | 第64页 |
| 4.2.5.2 异常值剔除 | 第64-65页 |
| 4.2.5.3 光谱区间的选择 | 第65-66页 |
| 4.2.5.4 花色苷模型的建立及检测 | 第66-67页 |
| 4.3 小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结论、创新点、展望 | 第68-70页 |
| 5.1 结论 | 第68-69页 |
| 5.2 创新点 | 第69页 |
| 5.3 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
