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        當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--橄欖油摻偽識別與橄欖調和油檢測多光譜融合技術研究
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        橄欖油摻偽識別與橄欖調和油檢測多光譜融合技術研究
         
             論文目錄
         
        摘要第4-5頁
        ABSTRACT第5-6頁
        第1章 緒論第11-20頁
            1.1 課題的研究目的和意義第11-13頁
            1.2 橄欖油光譜技術檢測現狀第13-17頁
                1.2.1 基于拉曼光譜法的橄欖油檢測研究第13-14頁
                1.2.2 基于近紅外光譜法的橄欖油檢測研究第14-15頁
                1.2.3 基于中紅外光譜法的橄欖油檢測研究第15-16頁
                1.2.4 基于光譜數據融合的檢測研究第16-17頁
                1.2.5 總結分析第17頁
            1.3 論文研究內容及技術路線第17-19頁
                1.3.1 主要研究內容第18頁
                1.3.2 技術路線第18-19頁
            1.4 本章小結第19-20頁
        第2章 試驗材料和方法第20-31頁
            2.1 試驗材料第20-23頁
                2.1.1 橄欖油純樣和摻偽樣本配制第20-22頁
                2.1.2 調和橄欖油樣本的配制第22-23頁
            2.2 試驗儀器與設備第23-25頁
                2.2.1 激光近紅外光譜儀第23-24頁
                2.2.2 傅里葉中紅外光譜儀第24頁
                2.2.3 拉曼光譜儀第24-25頁
            2.3 光譜數據預處理第25-27頁
                2.3.1 標準正態變量變換和去趨勢算法第25頁
                2.3.2 平滑算法第25-26頁
                2.3.3 多元散射校正第26頁
                2.3.4 歸一化第26頁
                2.3.5 數據求導處理第26頁
                2.3.6 基線校正第26頁
                2.3.7 直接正交信號校正第26-27頁
            2.4 光譜數據特征波長提取第27-28頁
                2.4.1 連續投影算法第27頁
                2.4.2 競爭性自適應加權采樣第27頁
                2.4.3 間隔偏最小二乘法第27頁
                2.4.4 主成分分析第27-28頁
            2.5 數據融合方法第28頁
            2.6 建模方法第28-29頁
                2.6.1 支持向量機第28-29頁
                2.6.2 隨機森林第29頁
            2.7 參數尋優方法第29-30頁
                2.7.1 遺傳算法尋優第29頁
                2.7.2 網格尋優第29-30頁
                2.7.3 粒子群尋優第30頁
            2.8 模型評價指標第30頁
            2.9 本章小結第30-31頁
        第3章 近紅外和中紅外光譜法檢測橄欖油摻偽第31-54頁
            3.1 橄欖油二元摻偽定性鑒別第31-49頁
                3.1.1 樣本光譜采集及分析第31頁
                3.1.2 光譜數據預處理第31-33頁
                3.1.3 光譜數據特征波長提取第33-38頁
                3.1.4 橄欖油二元摻偽定性鑒別模型第38-43頁
                3.1.5 橄欖油二元摻偽含量定量檢測模型第43-49頁
            3.2 橄欖油三元摻偽近紅外光譜法檢測第49-53頁
                3.2.1 橄欖油三元摻偽定性鑒別模型第49-52頁
                3.2.2 橄欖油三元摻偽含量定量預測模型第52-53頁
            3.3 本章小結第53-54頁
        第4章 多光譜融合法檢測橄欖油二元摻偽第54-75頁
            4.1 樣本光譜采集第54-55頁
            4.2 光譜預處理及特征波長提取第55-57頁
                4.2.1 光譜數據預處理第55-56頁
                4.2.2 光譜特征波長提取第56-57頁
            4.3 近紅外-中紅外光譜融合橄欖油二元摻偽鑒別檢測模型第57-64頁
                4.3.1 光譜數據層融合SVC鑒別模型第57-58頁
                4.3.2 光譜特征層融合SVC鑒別模型第58-60頁
                4.3.3 光譜特征層融合SVR預測模型第60-64頁
            4.4 近紅外-拉曼光譜融合橄欖油二元摻偽鑒別檢測模型第64-67頁
                4.4.1 光譜特征融合SVC定性鑒別模型第64-66頁
                4.4.2 光譜特征融合SVR定量檢測模型第66-67頁
            4.5 中紅外-拉曼光譜融合橄欖油二元摻偽鑒別檢測模型第67-73頁
                4.5.1 光譜特征融合SVC定性鑒別模型第67-70頁
                4.5.2 光譜特征融合SVR定量預測模型第70-73頁
            4.6 本章小結第73-75頁
        第5章 近紅外光譜法檢測橄欖調和油第75-80頁
            5.1 樣本光譜采集第75頁
            5.2 光譜預處理及特征提取第75-77頁
            5.3 含量檢測SVR模型第77-78頁
            5.4 含量檢測SVR融合模型第78-79頁
            5.5 本章小結第79-80頁
        第6章 結論和展望第80-83頁
            6.1 主要研究結論第80-81頁
            6.2 論文主要創新點第81頁
            6.3 展望第81-83頁
        參考文獻第83-89頁
        致謝第89頁

         
         
        論文編號BS4734369,這篇論文共89
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