| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 电子鼻在感官鉴评领域的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电子舌在感官鉴评领域的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 电子鼻/舌融合技术在感官鉴评领域的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 电子鼻/舌信息采集与分析 | 第16-24页 |
| 2.1 电子鼻/舌检测原理 | 第16-18页 |
| 2.2 嗅觉信息获取与分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 嗅觉信息获取 | 第18-19页 |
| 2.2.2 嗅觉信息分析 | 第19-21页 |
| 2.3 味觉信息获取与分析 | 第21-22页 |
| 2.3.1 味觉信息获取 | 第21页 |
| 2.3.2 味觉信息分析 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于电子鼻/舌融合的感官模型构建 | 第24-47页 |
| 3.1 嗅/味信息关联分析与特征变量优化筛选 | 第24-29页 |
| 3.1.1 嗅/味关联分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 基于主成分分析法的特征筛选 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基于偏最小二乘的变量投影重要性方法的多变量优化筛选 | 第27-28页 |
| 3.1.4 基于逐步判别法的特征筛选 | 第28-29页 |
| 3.2 感官辨识模型构建 | 第29-37页 |
| 3.2.1 基于支持向量机方法的感官辨识模型构建 | 第29-34页 |
| 3.2.2 基于极限学习机方法的感官辨识模型构建 | 第34-37页 |
| 3.3 感官评价量化模型构建 | 第37-45页 |
| 3.3.1 偏爱性人工感官鉴评 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于支持向量机方法的感官评价量化模型构建 | 第39-43页 |
| 3.3.3 基于极限学习机方法的感官评价量化模型构建 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于无线网络传输的苹果感官评价查询平台构建 | 第47-55页 |
| 4.1 基于感官评价量化模型的偏爱程度量化 | 第47-48页 |
| 4.2 感官评价查询平台实现 | 第48-53页 |
| 4.2.1 信息无线传输 | 第49-52页 |
| 4.2.2 信息数据库存储 | 第52页 |
| 4.2.3 信息网页查询 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
