| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·农产品产地溯源技术研究现状 | 第11-15页 |
| ·质谱技术 | 第12-13页 |
| ·光谱技术 | 第13-14页 |
| ·分离技术 | 第14-15页 |
| ·其他技术 | 第15页 |
| ·近红外光谱溯源技术研究现状 | 第15-21页 |
| ·近红外光谱技术定性分析原理及优势 | 第15-16页 |
| ·近红外光谱定性分析模式识别种类 | 第16-18页 |
| ·近红外光谱定性分析技术在食品安全领域的应用现状 | 第18-19页 |
| ·近红外光谱技术在农产品产地溯源中的应用现状 | 第19-21页 |
| ·近红外光谱技术溯源机理研究现状 | 第21页 |
| ·课题研究目的及主要内容 | 第21-23页 |
| ·研究目的 | 第21页 |
| ·主要内容 | 第21-22页 |
| ·技术路线 | 第22-23页 |
| 第二章 羊肉近红外光谱库的建立 | 第23-29页 |
| ·样本收集与制备 | 第23页 |
| ·样本收集 | 第23页 |
| ·样本修整 | 第23页 |
| ·样本制备 | 第23页 |
| ·仪器与测试条件 | 第23-24页 |
| ·仪器 | 第23页 |
| ·工作方式选择 | 第23-24页 |
| ·测试条件 | 第24页 |
| ·结果分析 | 第24-28页 |
| ·样本制备方法确定 | 第24-26页 |
| ·筛孔选择 | 第26-27页 |
| ·光谱库建立 | 第27-28页 |
| ·结论 | 第28-29页 |
| 第三章 近红外光谱结合SIMCA 溯源羊肉产地的研究 | 第29-42页 |
| ·材料与方法 | 第29-30页 |
| ·材料 | 第29页 |
| ·主成分分析 | 第29页 |
| ·SIMCA 分析 | 第29-30页 |
| ·结果与分析 | 第30-41页 |
| ·光谱预处理方法筛选 | 第30-31页 |
| ·波长范围筛选 | 第31-32页 |
| ·模型的建立 | 第32-34页 |
| ·校正与验证 | 第34-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 第四章 近红外光谱结合支持向量机溯源羊肉产地的研究 | 第42-50页 |
| ·材料与方法 | 第42-43页 |
| ·材料 | 第42页 |
| ·数据分析 | 第42-43页 |
| ·结果与分析 | 第43-48页 |
| ·输入量为原始光谱 | 第43-45页 |
| ·输入量为一阶导光谱 | 第45-46页 |
| ·输入量为MSC 处理光谱 | 第46-47页 |
| ·输入量为SNV 处理光谱 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第48-50页 |
| 第五章 近红外光谱结合人工神经网络溯源羊肉产地研究 | 第50-55页 |
| ·材料与方法 | 第50-51页 |
| ·材料 | 第50页 |
| ·数据分析 | 第50-51页 |
| ·结果与分析 | 第51-53页 |
| ·PCA 分析 | 第51-52页 |
| ·不同光谱预处理方法的建模效果 | 第52页 |
| ·BP-ANN | 第52-53页 |
| ·SIMCA、SVM 及ANN 三种模式识别方法的建模效果比较 | 第53页 |
| ·结论 | 第53-55页 |
| 第六章 近红外光谱技术溯源羊肉产地的机理初探 | 第55-64页 |
| ·材料与方法 | 第55-56页 |
| ·材料 | 第55页 |
| ·测定方法 | 第55页 |
| ·主要仪器设备 | 第55页 |
| ·分析方法 | 第55-56页 |
| ·结果与分析 | 第56-63页 |
| ·主成分得分分析 | 第56-58页 |
| ·载荷分析 | 第58-59页 |
| ·方差分析 | 第59-63页 |
| ·结论与讨论 | 第63-64页 |
| 第七章 结论及建议 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·创新点 | 第65页 |
| ·建议 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简历 | 第73页 |
