| 摘要 | 第12-14页 |
| 英文摘要 | 第14-15页 |
| 符号说明 | 第16-18页 |
| 1 前言 | 第18-30页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第18-20页 |
| 1.2 产地溯源技术的国内外研究进展 | 第20-26页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第20-23页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第23-26页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第26页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第26-30页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第27-28页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第28-30页 |
| 2 溯源模型理论分析 | 第30-42页 |
| 2.1 判别模型理论方法介绍 | 第30-36页 |
| 2.2 SVM的理论基础 | 第36-42页 |
| 2.2.1 算法的推导 | 第36-41页 |
| 2.2.2 SVM的主要特点 | 第41-42页 |
| 3 基于有机成分含量的大豆产地溯源 | 第42-62页 |
| 3.1 试验条件 | 第42-45页 |
| 3.1.1 试验材料、试剂及设备 | 第42-44页 |
| 3.1.2 试验方法 | 第44-45页 |
| 3.1.3 数据处理 | 第45页 |
| 3.2 结果与分析 | 第45-59页 |
| 3.2.1 不同产地大豆中有机成分含量的差异分析 | 第45-47页 |
| 3.2.2 不同产地大豆中有机成分含量的主成分分析 | 第47-52页 |
| 3.2.3 不同产地大豆中有机成分含量的聚类分析 | 第52-54页 |
| 3.2.4 不同产地大豆中有机成分含量的判别分析 | 第54-58页 |
| 3.2.5 产地、品种和年际对大豆有机成分含量的影响分析 | 第58-59页 |
| 3.3 本章小结 | 第59-62页 |
| 4 基于矿物元素含量的大豆产地溯源 | 第62-98页 |
| 4.1 试验条件 | 第62-67页 |
| 4.1.1 试验主要试剂及仪器 | 第62-63页 |
| 4.1.2 试验方法 | 第63-66页 |
| 4.1.3 数据处理 | 第66-67页 |
| 4.2 结果与分析 | 第67-95页 |
| 4.2.1 不同产地大豆中矿物元素含量的差异分析 | 第67-70页 |
| 4.2.2 不同产地大豆中矿物元素含量的主成分分析 | 第70-77页 |
| 4.2.3 不同产地大豆中矿物元素含量的聚类分析 | 第77-80页 |
| 4.2.4 不同产地大豆中矿物元素含量的判别分析 | 第80-84页 |
| 4.2.5 产地、品种和年际对大豆矿物元素含量的影响分析 | 第84-92页 |
| 4.2.6 土壤矿物元素含量对大豆籽粒矿物元素含量的影响 | 第92-95页 |
| 4.3 本章小结 | 第95-98页 |
| 5 基于有机成分辅助矿物元素含量的大豆产地溯源 | 第98-116页 |
| 5.1 试验设计 | 第98-102页 |
| 5.1.1 试验材料、试剂及仪器 | 第98-100页 |
| 5.1.2 试验方法 | 第100-102页 |
| 5.2 基于Fisher判别分析建立不同产地溯源模型 | 第102-113页 |
| 5.2.1 不同产地大豆样本中矿物元素含量 | 第102页 |
| 5.2.2 不同产地大豆样品有机成分辅助矿物元素含量的聚类分析 | 第102-104页 |
| 5.2.3 不同产地大豆样品有机成分辅助矿物元素含量的判别分析 | 第104-113页 |
| 5.3 本章小结 | 第113-116页 |
| 6 大豆产地判别系统的构建 | 第116-134页 |
| 6.1 系统总体设计 | 第116-118页 |
| 6.1.1 角色功能设计 | 第116-117页 |
| 6.1.2 功能模块设计 | 第117-118页 |
| 6.2 数据库分析与设计 | 第118-121页 |
| 6.2.1 数据库介绍 | 第118页 |
| 6.2.2 用户权限设计 | 第118-119页 |
| 6.2.3 大豆有机成分及微量元素含量数据表设计 | 第119-121页 |
| 6.3 产地判别算法 | 第121-124页 |
| 6.3.1 特征约简 | 第121-123页 |
| 6.3.2 产地判别 | 第123-124页 |
| 6.4 大豆产地机器学习判断方法 | 第124-125页 |
| 6.4.1 SVM的工程实现 | 第124-125页 |
| 6.5 前台及用户界面设计 | 第125-130页 |
| 6.5.1 编程语言选择及架构设计 | 第125-127页 |
| 6.5.2 后台用户界面设计 | 第127-128页 |
| 6.5.3 前台用户界面设计 | 第128-130页 |
| 6.6 系统测试 | 第130-132页 |
| 6.6.1 白盒测试 | 第130页 |
| 6.6.2 黑盒测试 | 第130-131页 |
| 6.6.3 测试结论 | 第131-132页 |
| 6.7 本章小结 | 第132-134页 |
| 7 结论与展望 | 第134-138页 |
| 7.1 结论 | 第134-135页 |
| 7.2 论文创新点 | 第135页 |
| 7.3 展望 | 第135-138页 |
| 参考文献 | 第138-148页 |
| 附录 | 第148-163页 |
| 致谢 | 第163-165页 |
| 个人简历 | 第165-166页 |
