基于化学成分和香气滋味的有机正山小种红茶识别算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 有机茶介绍 | 第12-13页 |
| 1.3 茶叶识别方法研究进展 | 第13-17页 |
| 1.3.1 基于化学成分的茶叶识别方法 | 第13-15页 |
| 1.3.2 基于香气的茶叶识别方法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 基于滋味的茶叶识别方法 | 第16-17页 |
| 1.4 主要工作及论文框架 | 第17-18页 |
| 第2章 有机正山小种红茶化学成分检测与感官审评 | 第18-31页 |
| 2.1 茶叶香气萃取方法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 顶空吸附法(HAS) | 第18页 |
| 2.1.2 常压水蒸汽蒸馏并同时萃取法(SDE) | 第18页 |
| 2.1.3 固相微萃取法(SPME) | 第18-19页 |
| 2.1.4 超临界二氧化碳萃取法(SFE) | 第19页 |
| 2.1.5 减压蒸馏萃取法(VDE) | 第19-20页 |
| 2.2 气相色谱-质谱联用仪工作原理 | 第20页 |
| 2.3 实验材料与仪器 | 第20-21页 |
| 2.3.1 实验材料 | 第20页 |
| 2.3.2 实验主要仪器 | 第20-21页 |
| 2.4 实验方法 | 第21页 |
| 2.4.1 茶叶香气提取方法 | 第21页 |
| 2.4.2 顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用法 | 第21页 |
| 2.4.3 数据处理 | 第21页 |
| 2.5 正山小种红茶香气组分分析 | 第21-28页 |
| 2.5.1 有机正山小种红茶香气成分分析结果 | 第21-23页 |
| 2.5.2 普通一级正山小种红茶香气成分分析结果 | 第23-25页 |
| 2.5.3 普通二级正山小种红茶香气成分分析结果 | 第25-26页 |
| 2.5.4 三种正山小种红茶香气成分对比分析 | 第26-28页 |
| 2.6 感官审评 | 第28-29页 |
| 2.6.1 感官审评法 | 第28-29页 |
| 2.6.2 感官审评结果分析 | 第29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 有机正山小种红茶香气检测与识别研究 | 第31-43页 |
| 3.1 电子鼻系统 | 第31-33页 |
| 3.1.1 电子鼻工作原理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 电子鼻传感器的选择 | 第32页 |
| 3.1.3 电子鼻特征提取与选择 | 第32-33页 |
| 3.1.4 电子鼻模式识别算法选择 | 第33页 |
| 3.2 实验材料与仪器 | 第33-34页 |
| 3.2.1 实验材料 | 第33页 |
| 3.2.2 实验主要仪器 | 第33-34页 |
| 3.3 实验方法 | 第34页 |
| 3.3.1 样品前处理 | 第34页 |
| 3.3.2 电子鼻诊断 | 第34页 |
| 3.3.3 电子鼻参数设置 | 第34页 |
| 3.3.4 数据处理 | 第34页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第34-41页 |
| 3.4.1 雷达图分析 | 第34-35页 |
| 3.4.2 主成分分析 | 第35-36页 |
| 3.4.3 判别因子分析 | 第36-37页 |
| 3.4.4 单类成分分析 | 第37-39页 |
| 3.4.5 聚类分析 | 第39页 |
| 3.4.6 K-最近邻算法 | 第39-40页 |
| 3.4.7 决策树分类算法 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 有机正山小种红茶滋味检测与识别研究 | 第43-52页 |
| 4.1 电子舌系统 | 第43页 |
| 4.1.1 电子舌系统的构成 | 第43页 |
| 4.1.2 α-Astree电子舌介绍 | 第43页 |
| 4.2 实验材料及仪器 | 第43页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第43页 |
| 4.2.2 实验主要仪器 | 第43页 |
| 4.3 实验方法 | 第43-45页 |
| 4.3.1 电子舌样品前处理 | 第43-44页 |
| 4.3.2 电子舌传感器的活化 | 第44页 |
| 4.3.3 电子舌传感器的校准 | 第44页 |
| 4.3.4 电子舌传感器的诊断 | 第44-45页 |
| 4.3.5 数据处理 | 第45页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第45-50页 |
| 4.4.1 雷达图分析 | 第45-46页 |
| 4.4.2 主成分分析 | 第46页 |
| 4.4.3 判别因子分析 | 第46-47页 |
| 4.4.4 聚类分析 | 第47-48页 |
| 4.4.5 径向基函数神经网络 | 第48-49页 |
| 4.4.6 概率神经网络 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 | 第61页 |
