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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--橄榄油掺伪识别与橄榄调和油检测多光谱融合技术研究
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橄榄油掺伪识别与橄榄调和油检测多光谱融合技术研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题的研究目的和意义第11-13页
    1.2 橄榄油光谱技术检测现状第13-17页
        1.2.1 基于拉曼光谱法的橄榄油检测研究第13-14页
        1.2.2 基于近红外光谱法的橄榄油检测研究第14-15页
        1.2.3 基于中红外光谱法的橄榄油检测研究第15-16页
        1.2.4 基于光谱数据融合的检测研究第16-17页
        1.2.5 总结分析第17页
    1.3 论文研究内容及技术路线第17-19页
        1.3.1 主要研究内容第18页
        1.3.2 技术路线第18-19页
    1.4 本章小结第19-20页
第2章 试验材料和方法第20-31页
    2.1 试验材料第20-23页
        2.1.1 橄榄油纯样和掺伪样本配制第20-22页
        2.1.2 调和橄榄油样本的配制第22-23页
    2.2 试验仪器与设备第23-25页
        2.2.1 激光近红外光谱仪第23-24页
        2.2.2 傅里叶中红外光谱仪第24页
        2.2.3 拉曼光谱仪第24-25页
    2.3 光谱数据预处理第25-27页
        2.3.1 标准正态变量变换和去趋势算法第25页
        2.3.2 平滑算法第25-26页
        2.3.3 多元散射校正第26页
        2.3.4 归一化第26页
        2.3.5 数据求导处理第26页
        2.3.6 基线校正第26页
        2.3.7 直接正交信号校正第26-27页
    2.4 光谱数据特征波长提取第27-28页
        2.4.1 连续投影算法第27页
        2.4.2 竞争性自适应加权采样第27页
        2.4.3 间隔偏最小二乘法第27页
        2.4.4 主成分分析第27-28页
    2.5 数据融合方法第28页
    2.6 建模方法第28-29页
        2.6.1 支持向量机第28-29页
        2.6.2 随机森林第29页
    2.7 参数寻优方法第29-30页
        2.7.1 遗传算法寻优第29页
        2.7.2 网格寻优第29-30页
        2.7.3 粒子群寻优第30页
    2.8 模型评价指标第30页
    2.9 本章小结第30-31页
第3章 近红外和中红外光谱法检测橄榄油掺伪第31-54页
    3.1 橄榄油二元掺伪定性鉴别第31-49页
        3.1.1 样本光谱采集及分析第31页
        3.1.2 光谱数据预处理第31-33页
        3.1.3 光谱数据特征波长提取第33-38页
        3.1.4 橄榄油二元掺伪定性鉴别模型第38-43页
        3.1.5 橄榄油二元掺伪含量定量检测模型第43-49页
    3.2 橄榄油三元掺伪近红外光谱法检测第49-53页
        3.2.1 橄榄油三元掺伪定性鉴别模型第49-52页
        3.2.2 橄榄油三元掺伪含量定量预测模型第52-53页
    3.3 本章小结第53-54页
第4章 多光谱融合法检测橄榄油二元掺伪第54-75页
    4.1 样本光谱采集第54-55页
    4.2 光谱预处理及特征波长提取第55-57页
        4.2.1 光谱数据预处理第55-56页
        4.2.2 光谱特征波长提取第56-57页
    4.3 近红外-中红外光谱融合橄榄油二元掺伪鉴别检测模型第57-64页
        4.3.1 光谱数据层融合SVC鉴别模型第57-58页
        4.3.2 光谱特征层融合SVC鉴别模型第58-60页
        4.3.3 光谱特征层融合SVR预测模型第60-64页
    4.4 近红外-拉曼光谱融合橄榄油二元掺伪鉴别检测模型第64-67页
        4.4.1 光谱特征融合SVC定性鉴别模型第64-66页
        4.4.2 光谱特征融合SVR定量检测模型第66-67页
    4.5 中红外-拉曼光谱融合橄榄油二元掺伪鉴别检测模型第67-73页
        4.5.1 光谱特征融合SVC定性鉴别模型第67-70页
        4.5.2 光谱特征融合SVR定量预测模型第70-73页
    4.6 本章小结第73-75页
第5章 近红外光谱法检测橄榄调和油第75-80页
    5.1 样本光谱采集第75页
    5.2 光谱预处理及特征提取第75-77页
    5.3 含量检测SVR模型第77-78页
    5.4 含量检测SVR融合模型第78-79页
    5.5 本章小结第79-80页
第6章 结论和展望第80-83页
    6.1 主要研究结论第80-81页
    6.2 论文主要创新点第81页
    6.3 展望第81-83页
参考文献第83-89页
致谢第89页

 
 
论文编号BS4734369,这篇论文共89
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