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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 |
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| 論文目錄 |
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| 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 |
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論文編號BS4734369，這篇論文共89頁
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