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        當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--食用油種類多特征值鑒別與黃曲霉毒素檢測近紅外光譜法研究
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        食用油種類多特征值鑒別與黃曲霉毒素檢測近紅外光譜法研究
         
             論文目錄
         
        摘要第4-6頁
        ABSTRACT第6-7頁
        第1章 緒論第11-20頁
            1.1 研究背景和意義第11-12頁
            1.2 食用油碘值、酸值、皂化值、脂肪酸檢測方法第12-14頁
            1.3 黃曲霉毒素B1的檢測方法第14頁
            1.4 油脂檢測近紅外光譜技術研究現狀第14-17頁
                1.4.1 國內研究現狀第14-16頁
                1.4.2 國外研究現狀第16-17頁
            1.5 研究內容與技術路線第17-19頁
                1.5.1 研究內容第17-18頁
                1.5.2 技術路線第18-19頁
            1.6 本章小結第19-20頁
        第2章 實驗材料與方法第20-35頁
            2.1 實驗樣本制備第20-22頁
                2.1.1 五種特征成分檢測實驗樣本制備第20-22頁
                2.1.2 黃曲霉毒素B1檢測實驗樣本制備第22頁
            2.2 實驗儀器與設備第22-25頁
            2.3 樣本特征成分真實值測定第25-31頁
                2.3.1 碘值測定第25-27頁
                2.3.2 酸值測定第27-28頁
                2.3.3 皂化值測定第28-29頁
                2.3.4 脂肪酸組成測定第29-30頁
                2.3.5 黃曲霉毒素B1測定第30-31頁
            2.4 光譜處理算法第31-34頁
                2.4.1 預處理方法第31-32頁
                2.4.2 特征波長提取方法第32頁
                2.4.3 參數尋優方法第32-33頁
                2.4.4 建模方法第33-34頁
            2.5 模型效果評價第34頁
                2.5.1 特征成分定量模型評價指標第34頁
                2.5.2 種類鑒別定性模型評價指標第34頁
            2.6 本章小結第34-35頁
        第3章 近紅外光譜食用油特征值定量預測模型第35-60頁
            3.1 油樣樣品及光譜采集第35-36頁
            3.2 碘值定量預測模型第36-43頁
                3.2.1 光譜預處理第36-37頁
                3.2.2 特征波長提取第37-39頁
                3.2.3 碘值定量預測模型第39-43頁
            3.3 四種征值成分值定量預測模型第43-58頁
                3.3.1 光譜預處理第43-45頁
                3.3.2 特征波長提取第45-47頁
                3.3.3 定量預測模型第47-58頁
            3.4 本章小結第58-60頁
        第4章 近紅外光譜黃曲霉毒素B1定量預測及定性鑒別第60-74頁
            4.1 油樣樣品及光譜采集第60-61頁
            4.2 光譜預處理第61-62頁
            4.3 光譜特征波長提取第62-63頁
            4.4 黃曲霉毒素B1含量預測模型第63-70頁
            4.5 黃曲霉毒素B1定性鑒別模型第70-72頁
            4.6 本章小結第72-74頁
        第5章 近紅外光譜五種特征值定性鑒別油脂種類第74-79頁
            5.1 數據整理第74-75頁
            5.2 分類模型建立第75-78頁
            5.3 本章小結第78-79頁
        第6章 結論和展望第79-83頁
            6.1 研究總結第79-81頁
            6.2 創新點第81頁
            6.3 后續展望第81-83頁
        參考文獻第83-87頁
        致謝第87-88頁
        攻讀碩士學位期間的研究成果第88頁

         
         
        論文編號BS4734364,這篇論文共88
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