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食用油种类多特征值鉴别与黄曲霉毒素检测近红外光谱法研究 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第11-20页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 | | 1.2 食用油碘值、酸值、皂化值、脂肪酸检测方法 | 第12-14页 | | 1.3 黄曲霉毒素B1的检测方法 | 第14页 | | 1.4 油脂检测近红外光谱技术研究现状 | 第14-17页 | | 1.4.1 国内研究现状 | 第14-16页 | | 1.4.2 国外研究现状 | 第16-17页 | | 1.5 研究内容与技术路线 | 第17-19页 | | 1.5.1 研究内容 | 第17-18页 | | 1.5.2 技术路线 | 第18-19页 | | 1.6 本章小结 | 第19-20页 | | 第2章 实验材料与方法 | 第20-35页 | | 2.1 实验样本制备 | 第20-22页 | | 2.1.1 五种特征成分检测实验样本制备 | 第20-22页 | | 2.1.2 黄曲霉毒素B1检测实验样本制备 | 第22页 | | 2.2 实验仪器与设备 | 第22-25页 | | 2.3 样本特征成分真实值测定 | 第25-31页 | | 2.3.1 碘值测定 | 第25-27页 | | 2.3.2 酸值测定 | 第27-28页 | | 2.3.3 皂化值测定 | 第28-29页 | | 2.3.4 脂肪酸组成测定 | 第29-30页 | | 2.3.5 黄曲霉毒素B1测定 | 第30-31页 | | 2.4 光谱处理算法 | 第31-34页 | | 2.4.1 预处理方法 | 第31-32页 | | 2.4.2 特征波长提取方法 | 第32页 | | 2.4.3 参数寻优方法 | 第32-33页 | | 2.4.4 建模方法 | 第33-34页 | | 2.5 模型效果评价 | 第34页 | | 2.5.1 特征成分定量模型评价指标 | 第34页 | | 2.5.2 种类鉴别定性模型评价指标 | 第34页 | | 2.6 本章小结 | 第34-35页 | | 第3章 近红外光谱食用油特征值定量预测模型 | 第35-60页 | | 3.1 油样样品及光谱采集 | 第35-36页 | | 3.2 碘值定量预测模型 | 第36-43页 | | 3.2.1 光谱预处理 | 第36-37页 | | 3.2.2 特征波长提取 | 第37-39页 | | 3.2.3 碘值定量预测模型 | 第39-43页 | | 3.3 四种征值成分值定量预测模型 | 第43-58页 | | 3.3.1 光谱预处理 | 第43-45页 | | 3.3.2 特征波长提取 | 第45-47页 | | 3.3.3 定量预测模型 | 第47-58页 | | 3.4 本章小结 | 第58-60页 | | 第4章 近红外光谱黄曲霉毒素B1定量预测及定性鉴别 | 第60-74页 | | 4.1 油样样品及光谱采集 | 第60-61页 | | 4.2 光谱预处理 | 第61-62页 | | 4.3 光谱特征波长提取 | 第62-63页 | | 4.4 黄曲霉毒素B1含量预测模型 | 第63-70页 | | 4.5 黄曲霉毒素B1定性鉴别模型 | 第70-72页 | | 4.6 本章小结 | 第72-74页 | | 第5章 近红外光谱五种特征值定性鉴别油脂种类 | 第74-79页 | | 5.1 数据整理 | 第74-75页 | | 5.2 分类模型建立 | 第75-78页 | | 5.3 本章小结 | 第78-79页 | | 第6章 结论和展望 | 第79-83页 | | 6.1 研究总结 | 第79-81页 | | 6.2 创新点 | 第81页 | | 6.3 后续展望 | 第81-83页 | | 参考文献 | 第83-87页 | | 致谢 | 第87-88页 | | 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第88页 |
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论文编号BS4734364，这篇论文共88页
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