| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 综述 | 第12-22页 |
| ·芦笋营养价值和药用价值 | 第12页 |
| ·芦笋产品的开发与利用 | 第12-13页 |
| ·热处理在果蔬加工过程中的应用 | 第13-15页 |
| ·热处理对果蔬采后呼吸速率的影响 | 第13页 |
| ·热处理对果蔬采后真菌病害以及虫害的影响 | 第13-14页 |
| ·热处理对果实后熟的影响 | 第14页 |
| ·热处理对果蔬酶活的影响 | 第14-15页 |
| ·热处理对果蔬冷害发生的影响 | 第15页 |
| ·数学模型预测热处理过程中果蔬品质的变化 | 第15-17页 |
| ·果蔬硬度变化的预测 | 第15-16页 |
| ·果蔬颜色变化的预测 | 第16页 |
| ·果蔬营养物质变化的预测 | 第16-17页 |
| ·果蔬酶活变化的预测 | 第17页 |
| ·人工神经网络模型在食品研究领域的应用 | 第17-19页 |
| ·神经网络在食品微生物领域的应用 | 第18页 |
| ·神经网络在食品贮藏领域的应用 | 第18页 |
| ·神经网络在食品质量检测方面的应用 | 第18-19页 |
| ·神经网络在食品加工领域的应用 | 第19页 |
| ·预处理技术在果蔬热处理过程中的应用 | 第19-20页 |
| ·高压处理 | 第19页 |
| ·钙处理 | 第19-20页 |
| ·预热处理 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-22页 |
| 第二章 基于人工神经网络模型预测芦笋温烫过程中营养损失 | 第22-35页 |
| ·前言 | 第22页 |
| ·材料与方法 | 第22-28页 |
| ·样品的准备和温烫处理 | 第23-24页 |
| ·化学试剂及仪器 | 第24页 |
| ·维生素C(AA)含量的测定 | 第24-25页 |
| ·总黄酮(TF)含量的测定 | 第25页 |
| ·总酚(TP)含量的测定 | 第25-26页 |
| ·DPPH自由基清除能力(SA)的测定 | 第26页 |
| ·人工神经网络分析 | 第26-28页 |
| ·结果与讨论 | 第28-34页 |
| ·人工神经网络的训练 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的验证和预测 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于人工神经网络模型预测芦笋温烫过程中维生素C的动力学变化 | 第35-50页 |
| ·前言 | 第35页 |
| ·材料与方法 | 第35-39页 |
| ·芦笋的热处理过程 | 第35-36页 |
| ·化学试剂及仪器 | 第36页 |
| ·维生素C(AA)含量测定 | 第36页 |
| ·动力学模型 | 第36页 |
| ·阿仑尼乌斯方程 | 第36-37页 |
| ·半衰期和D值的计算 | 第37页 |
| ·人工神经网络模型 | 第37-38页 |
| ·最佳神经网络模型的选择 | 第38-39页 |
| ·结果与讨论 | 第39-49页 |
| ·芦笋温烫处理过程中维生素C的降解 | 第39-41页 |
| ·温度对维生素C降解的影响 | 第41-43页 |
| ·人工神经网络模型预测动力学参数 | 第43-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第四章 微波前处理对芦笋温烫过程中维生素C降解以及过氧化物酶钝化的影响 | 第50-62页 |
| ·前言 | 第50页 |
| ·材料与方法 | 第50-53页 |
| ·材料准备和温烫处理 | 第50-51页 |
| ·化学试剂及仪器 | 第51页 |
| ·维生素C(AA)含量测定 | 第51页 |
| ·过氧化物酶(POD)的提取 | 第51页 |
| ·过氧化物酶活测定 | 第51-52页 |
| ·过氧化物酶钝化和维生素C降解的动力学模型 | 第52页 |
| ·统计分析 | 第52-53页 |
| ·结果与讨论 | 第53-61页 |
| ·芦笋在热处理过程中维生素C降解和过氧化物酶钝化的动力学模型 | 第53-58页 |
| ·微波前处理对芦笋热水温烫过程中维生素C降解以及过氧化物酶钝化的影响 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第79-81页 |
