| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题来源及研究目的和意义 | 第7页 |
| ·乳及乳制品中蛋白质和脂肪常规检测方法及应用现状 | 第7-10页 |
| ·近红外光谱法用于乳品品质快速检测国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 近红外光谱技术概述 | 第13-19页 |
| ·近红外光谱技术原理 | 第13-14页 |
| ·近红外光谱分析技术的特点 | 第14页 |
| ·近红外光谱分析中的化学计量学方法 | 第14-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 小波变换及人工神经网络基本理论 | 第19-27页 |
| ·小波变换概述及应用于光谱数据压缩 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络概述及发展状况 | 第20-21页 |
| ·常用人工神经网路基本原理 | 第21-25页 |
| ·结合WT和ANN的定量、定性模型建立 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于PLS和ANN建立乳制品中蛋白质和脂肪定量模型 | 第27-38页 |
| ·乳制品中蛋白质和脂肪标准含量测定 | 第27页 |
| ·近红外光谱采集及预处理 | 第27-31页 |
| ·蛋白质和脂肪含量预测模型建立 | 第31-36页 |
| ·预测模型性能分析比较 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于ANN建立乳制品品种鉴别模型 | 第38-44页 |
| ·近红外光谱预处理 | 第38-39页 |
| ·乳制品品种鉴别模型建立 | 第39-41页 |
| ·鉴别模型性能分析比较 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第六章 结束语 | 第44-46页 |
| ·主要结论 | 第44页 |
| ·研究展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录 | 第51-63页 |
| 个人简介 | 第63页 |