几种食用植物油红外光谱数据解析的新型化学计量方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外食用植物油掺假检测研究方法 | 第11-14页 |
| 1.2.1 感官检验法 | 第11页 |
| 1.2.2 经典理化法 | 第11页 |
| 1.2.3 色谱法 | 第11-13页 |
| 1.2.4 核磁共振法 | 第13页 |
| 1.2.5 光谱法 | 第13-14页 |
| 1.3 傅立叶红外光谱法技术简介 | 第14-18页 |
| 1.3.1 红外光谱法技术的原理及特点 | 第14-16页 |
| 1.3.2 傅立叶红外光谱仪 | 第16页 |
| 1.3.3 傅立叶红外光谱仪附件 | 第16-18页 |
| 1.4 红外光谱法与化学计量学相结合 | 第18-21页 |
| 1.4.1 化学计量学简介 | 第18-19页 |
| 1.4.2 红外光谱分析中常用的化学计量学方法 | 第19-20页 |
| 1.4.3 化学计量建模的过程 | 第20-21页 |
| 1.5 MATLAB简介及其特点 | 第21页 |
| 1.6 本论文研究的目的及意义 | 第21-22页 |
| 1.7 本论文的主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 食用植物油新型聚类、判别分析方法的研究 | 第24-33页 |
| 2.1 方法 | 第24-26页 |
| 2.1.1 K均值聚类算法 | 第24页 |
| 2.1.2 粒子群优化 | 第24-25页 |
| 2.1.3 改进的粒子群优化算法 | 第25页 |
| 2.1.4 混合粒子群优化算法优化K均值聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.2 实验部分 | 第26-28页 |
| 2.2.1 实验样本及试剂 | 第26页 |
| 2.2.2 仪器及参数 | 第26-27页 |
| 2.2.3 实验步骤 | 第27-28页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第28-32页 |
| 2.4 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 花生油掺杂的定量判别方法 | 第33-46页 |
| 3.1 方法 | 第33-36页 |
| 3.1.1 高斯混合模型(GMM)的基本概念 | 第33-34页 |
| 3.1.2 GMM的参数估计 | 第34页 |
| 3.1.3 变量筛选 | 第34-35页 |
| 3.1.4 高斯混合回归(GMR) | 第35-36页 |
| 3.2 实验部分 | 第36-39页 |
| 3.2.1 实验样本及试剂 | 第36页 |
| 3.2.2 仪器及参数 | 第36-37页 |
| 3.2.3 实验步骤 | 第37-39页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第39-46页 |
| 3.3.1 分类 | 第39-41页 |
| 3.3.2 回归 | 第41-45页 |
| 3.3.3 小结 | 第45-46页 |
| 第4章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 4.1 创新点 | 第46页 |
| 4.2 结论 | 第46-47页 |
| 4.3 展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第53页 |
