| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 前言 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.2.2 研究目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-23页 |
| 1.3.1 影响冷鲜猪肉货架期的因素 | 第16-17页 |
| 1.3.2 食品预测微生物学及货架期预测 | 第17-20页 |
| 1.3.3 高光谱在肉品新鲜度和货架期分析中的应用 | 第20-21页 |
| 1.3.4 当前的食品货架期预测装置研究现状 | 第21-23页 |
| 1.4 研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 基于预测微生物学的冷鲜猪肉货架期预测研究 | 第25-46页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 材料与方法 | 第26-28页 |
| 2.2.1 材料与仪器 | 第26-27页 |
| 2.2.2 试验方法 | 第27页 |
| 2.2.3 数据处理 | 第27页 |
| 2.2.4 模型验证 | 第27-28页 |
| 2.3 结果与分析 | 第28-45页 |
| 2.3.1 细菌总数在0℃、4℃、7℃、10℃、15℃、20℃下的生长曲线 | 第28-32页 |
| 2.3.2 菌总数生长的动力学模型及参数 | 第32-38页 |
| 2.3.3 温度对细菌总数生长动力学参数的影响 | 第38-42页 |
| 2.3.4 菌总数生长动力学模型的验证和评价 | 第42-44页 |
| 2.3.5 剩余货架期的预测 | 第44-45页 |
| 2.4 结论 | 第45-46页 |
| 第3章 基于高光谱技术的冷鲜肉菌落数研究 | 第46-58页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 样品与方法 | 第47-52页 |
| 3.2.1 样品及处理 | 第47页 |
| 3.2.2 仪器设备 | 第47-48页 |
| 3.2.3 试验方法 | 第48-49页 |
| 3.2.4 光谱数据预处理 | 第49-50页 |
| 3.2.5 光谱建模算法 | 第50-51页 |
| 3.2.6 光谱特征波长选择算法 | 第51-52页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第52-57页 |
| 3.3.1 猪肉反射光谱图及细菌总量统计分析 | 第52-53页 |
| 3.3.2 基于预处理全部光谱PLS模型 | 第53-54页 |
| 3.3.3 SPA提取有效波长 | 第54页 |
| 3.3.4 基于特征波长建模 | 第54-57页 |
| 3.4 结论 | 第57-58页 |
| 第4章 冷鲜猪肉环境信息检测与货架期预测系统 | 第58-69页 |
| 4.1 引言 | 第58-59页 |
| 4.2 冷鲜猪肉货架期检测系统架构与功能实现 | 第59-64页 |
| 4.2.1 数据通信协议设计 | 第59-60页 |
| 4.2.2 RS-485接口的监控终端设计 | 第60-64页 |
| 4.3 系统软件设计 | 第64-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论与展望 | 第69-72页 |
| 5.1 主要结论 | 第69-70页 |
| 5.2 创新点 | 第70页 |
| 5.3 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 作者简历 | 第78页 |