摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-23页 |
1.1 薰衣草及其精油的研究概述 | 第11-16页 |
1.1.1 薰衣草生态特征及品种 | 第11-12页 |
1.1.1.1 生态学特征 | 第11页 |
1.1.1.2 种类 | 第11-12页 |
1.1.2 化学成分研究 | 第12-14页 |
1.1.2.1 不同产地 | 第12-13页 |
1.1.2.2 不同品种 | 第13页 |
1.1.2.3 不同提取方法 | 第13-14页 |
1.1.3 药理药效研究 | 第14-15页 |
1.1.3.1 降血压 | 第14页 |
1.1.3.2 抑菌性 | 第14页 |
1.1.3.3 烧伤治疗 | 第14-15页 |
1.1.3.4 其他作用 | 第15页 |
1.1.4 薰衣草精油质量控制 | 第15页 |
1.1.5 展望 | 第15-16页 |
1.2 模式识别技术 | 第16-22页 |
1.2.1 主成分分析法 | 第16-18页 |
1.2.2 偏最小二乘法 | 第18-19页 |
1.2.3 支持向量机 | 第19-20页 |
1.2.4 模式识别技术的应用 | 第20-22页 |
1.3 研究现状、意义和内容 | 第22-23页 |
第二章 薰衣草挥发性成分的提取 | 第23-39页 |
2.1 材料和方法 | 第23-26页 |
2.1.1 实验材料 | 第23页 |
2.1.2 实验方法 | 第23-26页 |
2.1.2.1 响应面单因素试验 | 第23-24页 |
2.1.2.2 三种提取方法 | 第24-25页 |
2.1.2.3 得率计算 | 第25页 |
2.1.2.4 GC-MS 条件 | 第25-26页 |
2.2 结果与讨论 | 第26-37页 |
2.2.1 单因素试验结果 | 第26-28页 |
2.2.1.1 微波功率的影响 | 第26页 |
2.2.1.2 提取时间的影响 | 第26-27页 |
2.2.1.3 液料比的影响 | 第27-28页 |
2.2.2 响应面试验设计 | 第28页 |
2.2.3 响应面二次回归方程拟合及方差分析 | 第28-30页 |
2.2.4 响应曲面分析 | 第30-32页 |
2.2.5 最优工艺的确定 | 第32页 |
2.2.6 SDE 法与 MWE 法精油得率对比 | 第32页 |
2.2.7 三种提取方法的 GC-MS 图谱分析 | 第32-37页 |
2.3 小结 | 第37-39页 |
第三章 气相色谱质谱用于薰衣草精油的辨别分析 | 第39-50页 |
3.1 材料和方法 | 第39页 |
3.1.1 仪器与材料 | 第39页 |
3.1.2 实验方法 | 第39页 |
3.2 结果与讨论 | 第39-48页 |
3.2.1 GC-MS 图谱分析 | 第39-41页 |
3.2.2 建模方法选择 | 第41页 |
3.2.3 PCA 分析 | 第41-42页 |
3.2.4 PLS-DA 分析 | 第42-46页 |
3.2.4.1 PLS-DA 得分图 | 第42-43页 |
3.2.4.2 PLS-DA 校正集、验证集的划分 | 第43页 |
3.2.4.3 PLS-DA 模型的建立 | 第43-45页 |
3.2.4.4 PLS-DA 载荷图分析 | 第45页 |
3.2.4.5 PLS-DA 模型的验证 | 第45-46页 |
3.2.5 SVM 分析 | 第46-48页 |
3.2.5.1 SVM 建模主成分的确定 | 第46-47页 |
3.2.5.2 SVM 核函数类型和参量的确定 | 第47页 |
3.2.5.3 SVM 模型的训练和预测 | 第47-48页 |
3.2.6 重复性试验 | 第48页 |
3.3 小结 | 第48-50页 |
第四章 顶空固相微萃取气相色谱用于薰衣草花的辨别分析 | 第50-60页 |
4.1 材料与方法 | 第50-51页 |
4.1.1 材料 | 第50页 |
4.1.2 实验方法 | 第50-51页 |
4.2 结果与讨论 | 第51-59页 |
4.2.1 HS-SPME-GC/FID 图谱分析 | 第51页 |
4.2.2 HS-SPME-GC/MS 图谱分析 | 第51-52页 |
4.2.3 建模方法选择 | 第52页 |
4.2.4 PCA 分析 | 第52-54页 |
4.2.5 PLS-DA 分析 | 第54-57页 |
4.2.5.1 PLS-DA 载荷图分析 | 第54-55页 |
4.2.5.2 PLS-DA 校正集、验证集的划分 | 第55页 |
4.2.5.3 PLS-DA 模型的建立 | 第55-56页 |
4.2.5.4 PLS-DA 模型的验证 | 第56-57页 |
4.2.6 SVM 分析 | 第57-58页 |
4.2.6.1 SVM 建模主成分的确定 | 第57页 |
4.2.6.2 SVM 核函数类型和参量的确定 | 第57-58页 |
4.2.6.3 SVM 模型的训练和预测 | 第58页 |
4.2.7 稳定性试验 | 第58-59页 |
4.3 小结 | 第59-60页 |
第五章 红外光谱用于薰衣草精油的快速辨别分析 | 第60-75页 |
5.1 材料与方法 | 第60-61页 |
5.1.1 材料与仪器 | 第60页 |
5.1.2 样品制备 | 第60页 |
5.1.3 测试条件筛选 | 第60-61页 |
5.2 结果与讨论 | 第61-74页 |
5.2.1 红外测试条件的选择 | 第61-64页 |
5.2.1.1 分辨率 | 第61-62页 |
5.2.1.2 扫描次数 | 第62-64页 |
5.2.2 红外光谱解析 | 第64-65页 |
5.2.3 红外光谱特征提取 | 第65页 |
5.2.4 数据处理 | 第65-66页 |
5.2.5 建模方法选择 | 第66页 |
5.2.6 PCA 分析 | 第66-68页 |
5.2.6.1 PCA 载荷分析 | 第67-68页 |
5.2.7 PLS-DA 分析 | 第68-69页 |
5.2.8 OPLS-DA 分析 | 第69-72页 |
5.2.8.1 OPLS-DA 得分图 | 第69页 |
5.2.8.2 OPLS-DA 模型校正集、验证集的划分 | 第69-70页 |
5.2.8.3 OPLS-DA 模型的建立 | 第70-71页 |
5.2.8.4 OPLS-DA 模型分析及验证 | 第71-72页 |
5.2.9 SVM 分析 | 第72-73页 |
5.2.9.1 SVM 建模主成分的确定 | 第72页 |
5.2.9.2 SVM 核函数类型和参量的确定 | 第72-73页 |
5.2.9.3 SVM 模型的训练和预测 | 第73页 |
5.2.10 重复性试验 | 第73-74页 |
5.3 小结 | 第74-75页 |
第六章 结论 | 第75-78页 |
参考文献 | 第78-86页 |
附录 | 第86-95页 |
硕士在读期间发表论文情况 | 第95-96页 |
致谢 | 第96页 |