| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 中英文缩略词 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 中国白酒简介 | 第11页 |
| 1.2 白酒基酒简介 | 第11-14页 |
| 1.2.1 白酒基酒的种类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 白酒基酒中的微量组分 | 第12-14页 |
| 1.3 中国白酒业及基酒业发展现状 | 第14-15页 |
| 1.4 白酒基酒检测方法 | 第15-18页 |
| 1.4.1 感官品评法 | 第15页 |
| 1.4.2 仪器分析法 | 第15-18页 |
| 1.5 数据处理方法 | 第18-20页 |
| 1.5.1 单因素方差分析 | 第18页 |
| 1.5.2 主成分分析 | 第18页 |
| 1.5.3 聚类分析 | 第18-19页 |
| 1.5.4 判别分析 | 第19页 |
| 1.5.5 神经网络分析 | 第19-20页 |
| 1.6 论文的研究目的及主要研究内容 | 第20-23页 |
| 1.6.1 论文研究目的及意义 | 第20页 |
| 1.6.2 论文主要研究内容 | 第20-23页 |
| 2 基于GC的不同等级、香型白酒基酒鉴别分类研究 | 第23-45页 |
| 2.1 前言 | 第23页 |
| 2.2 材料与方法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 实验装置与仪器 | 第23页 |
| 2.2.2 试剂与材料 | 第23-25页 |
| 2.2.3 基酒酒样 | 第25页 |
| 2.2.4 混合组分标准曲线的配制 | 第25页 |
| 2.2.5 气相色谱测定条件 | 第25-26页 |
| 2.3 结果与分析 | 第26-42页 |
| 2.3.1 精密度实验 | 第26页 |
| 2.3.2 回收率实验 | 第26-28页 |
| 2.3.3 显著性分析 | 第28-30页 |
| 2.3.4 不同等级白酒基酒的鉴别分析 | 第30-36页 |
| 2.3.5 不同香型白酒基酒的鉴别分析 | 第36-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-45页 |
| 3 基于GC/Q-TOFMS的不同年份白酒基酒鉴别分类及基酒质量判别模型的建立 | 第45-67页 |
| 3.1 前言 | 第45页 |
| 3.2 实验材料与方法 | 第45-47页 |
| 3.2.1 实验所用标准品与其他试剂 | 第45-46页 |
| 3.2.2 基酒样品 | 第46页 |
| 3.2.3 混合组分标准曲线的配制 | 第46页 |
| 3.2.4 GC/Q-TOFMS分析条件 | 第46-47页 |
| 3.3 结果与分析 | 第47-60页 |
| 3.3.1 定量检测 | 第47-50页 |
| 3.3.2 回收率实验 | 第50-53页 |
| 3.3.3 精密度测定 | 第53-54页 |
| 3.3.4 显著性分析 | 第54-56页 |
| 3.3.5 不同年份白酒基酒的鉴别分析 | 第56-60页 |
| 3.4 基于PCA的浓香型白酒基酒等级评判模型的建立 | 第60-65页 |
| 3.4.1 感官评定 | 第60-61页 |
| 3.4.2 模型建立的步骤 | 第61页 |
| 3.4.3 结果与分析 | 第61-65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 4 基于神经网络的白酒基酒酒龄识别模型的构建 | 第67-79页 |
| 4.1 引言 | 第67页 |
| 4.2 神经网络的基本原理 | 第67-69页 |
| 4.3 实证设计、数据集划分和数据预处理 | 第69-71页 |
| 4.4 神经网络的参数和架构设计 | 第71-74页 |
| 4.4.1 神经网络的参数和架构设计 | 第71-73页 |
| 4.4.2 神经网络的评价体系 | 第73-74页 |
| 4.5 神经网络训练和结果评价 | 第74-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 5 总结与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 总结 | 第79-80页 |
| 5.2 展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-91页 |
| 附录 | 第91-98页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第91页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间申请的专利目录 | 第91页 |
| C.论文中GC和GC/Q-TOFMS相关色谱质谱图 | 第91-98页 |
