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名优绿茶品质感官评价的仪器化表征研究

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名优绿茶品质感官评价的仪器化表征研究
论文目录
 
摘要第1-9页
ABSTRACT第9-18页
缩略词索引第18-19页
第一章 绪论第19-35页
  · 我国茶业产业的发展状况第19页
  · 茶叶品质检测方法及研究现状第19-30页
    · 茶叶品质的常规检测方法第20-22页
      · 茶叶品质的感官审评方法第20-21页
      · 茶叶品质的理化检测方法第21页
      · 茶叶品质常规检测方法存在的问题第21-22页
    · 茶叶品质的快速、无损检测新技术研究现状第22-30页
      · 基于计算机视觉技术的茶叶品质检测研究第22-24页
      · 基于电子舌技术的茶叶品质检测研究第24-25页
      · 基于电子鼻技术的茶叶品质检测研究第25-26页
      · 基于测色技术的茶叶品质检测研究第26-28页
      · 基于近红外光谱技术的茶叶品质检测研究第28-30页
      · 基于高光谱成像技术的茶叶品质检测研究第30页
  · 研究的目的和意义第30-31页
  · 论文研究对象确定及研究的主要内容第31-33页
    · 研究对象确定第31页
    · 研究的主要内容第31-33页
  · 小结第33-35页
第二章 名优绿茶外形品质感官评价的仪器表征第35-63页
  · 基于计算机视觉技术的名优绿茶外形品质感官评价的仪器表征第36-51页
    · 试验材料与方法第36-46页
      · 茶叶样本收集第36页
      · 绿茶外形品质的感官审评第36-37页
      · 试验装置及干茶叶的可见光图像采集第37-38页
      · 干茶叶可见光图像特征提取第38-44页
      · 模型建立方法及评价指标第44-46页
    · 结果与讨论第46-51页
      · 茶叶外形品质的感官审评结果分析第46-47页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第47-49页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第49-50页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第50-51页
  · 基于高光谱成像技术的名优绿茶外形品质感官评价的仪器表征第51-59页
    · 材料与方法第52-54页
      · 茶叶样本收集及茶叶外形品质的感官审评第52页
      · 试验装置及干茶叶的高光谱图像采集第52-53页
      · 干茶叶的高光谱图像标定第53-54页
    · 结果与讨论第54-59页
      · 高光谱图像区域的选择第54-55页
      · 特征波长图像的选取第55-56页
      · 特征波长图像的颜色特征和纹理特征提取第56-57页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第57-58页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第58页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第58-59页
  · 名优绿茶外形品质感官评价的不同仪器表征方法比较第59-61页
  · 小结第61-63页
第三章 名优绿茶汤色品质感官评价的仪器表征第63-75页
  · 茶叶汤色品质的测色技术检测原理第63-64页
  · 试验材料与方法第64-66页
    · 试验仪器第64-65页
    · 茶叶样本收集第65页
    · 绿茶汤色品质的感官审评第65页
    · 茶汤的色度值测定第65-66页
  · 结果与讨论第66-72页
    · 茶叶汤色品质的感官审评结果分析第66页
    · 茶汤色差测定值与感官审评结果的相关性分析第66-67页
    · 基于逐步回归方法的特征变量提取及PLS模型建立第67-68页
    · 基于主成分分析方法(PCA)的特征变量提取及PLS模型建立第68-69页
    · 逐步回归方法与PCA方法提取特征变量建立的PLS模型结果比较第69-71页
    · BP神经网络(BP-ANN)模型建立第71页
    · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第71-72页
  · 小结第72-75页
第四章 名优绿茶滋味品质感官评价的仪器表征第75-97页
  · 基于化学分析方法的名优绿茶滋味品质感官评价的仪器表征第76-83页
    · 试验材料与方法第76-79页
      · 试验仪器与材料第76页
      · 茶叶样本收集第76页
      · 绿茶滋味品质的感官审评第76-77页
      · 游离氨基酸总量测定第77页
      · 茶多酚含量测定第77-78页
      · 咖啡因和儿茶素单体含量测定第78-79页
    · 结果与讨论第79-83页
      · 茶叶滋味品质的感官审评结果分析第79-80页
      · 茶叶内滋味化学成分含量分析第80页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第80-81页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第81页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第81-83页
  · 基于近红外光谱技术的名优绿茶滋味品质感官评价的仪器表征第83-89页
    · 近红外光谱技术预测绿茶滋味感官品质的基本原理第83-84页
    · 近红外光谱技术预测绿茶滋味感官品质步骤第84页
    · 试验材料与方法第84-86页
      · 试验材料第84-85页
      · 绿茶滋味品质的感官审评第85页
      · 近红外光谱采集及光谱预处理第85-86页
    · 结果与讨论第86-89页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第86-87页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第87页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第87-89页
  · 基于电子舌技术的名优绿茶滋味品质感官评价的仪器表征第89-94页
    · 电子舌预测绿茶滋味感官品质的基本原理第89页
    · α-ASTREE电子舌系统第89-90页
    · 试验材料与方法第90-91页
      · 试验材料及绿茶滋味品质的感官审评第90页
      · 电子舌传感器数据采集第90-91页
    · 结果与讨论第91-94页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第91-92页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第92-93页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第93-94页
  · 名优绿茶滋味品质感官评价的不同仪器表征方法的结果比较第94-96页
  · 小结第96-97页
第五章 名优绿茶叶底品质感官评价的仪器表征第97-113页
  · 基于计算机视觉技术的名优绿茶叶底品质感官评价的仪器表征第97-104页
    · 试验材料与方法第98-100页
      · 茶叶样本收集第98页
      · 茶叶底品质的感官审评第98页
      · 试验装置及叶底可见光图像采集第98-99页
      · 叶底可见光图像特征提取第99-100页
    · 结果与讨论第100-104页
      · 茶叶叶底品质感官审评结果分析第100-101页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第101-102页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第102-103页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第103-104页
  · 基于高光谱成像技术的名优绿茶叶底品质感官评价的仪器表征第104-110页
    · 材料与方法第104-105页
      · 茶叶样本收集及叶底品质感官审评第104页
      · 试验装置及叶底高光谱图像采集第104-105页
      · 叶底高光谱图像的标定第105页
    · 结果与讨论第105-110页
      · 高光谱图像波段的筛选第105-106页
      · 高光谱图像的特征波长优选及特征图像提取第106-107页
      · 图像的颜色特征和纹理特征提取第107页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第107-108页
      · BP神经网络(BP-ANN)模型建立及预测第108-109页
      · PLS模型与BP-ANN模型结果比较第109-110页
  · 名优绿茶叶底品质感官评价的不同仪器表征方法比较第110-112页
  · 小结第112-113页
第六章 名优绿茶滋味品质化学评价的的仪器表征第113-127页
  · 基于近红外光谱技术的名优绿茶滋味品质化学评价的仪器表征第113-121页
    · 试验材料与方法第114-117页
      · 茶样准备及茶汤溶液制备第114页
      · 茶汤近红外光谱采集第114-115页
      · 茶汤原始光谱预处理第115页
      · 氨基酸、茶多酚光密度值测量及滋味总得分值计算第115-116页
      · 特征变量筛选方法第116-117页
    · 结果分析与讨论第117-121页
      · 基于siPLS特征光谱区间筛选第117-118页
      · 基于GA特征变量筛选第118-119页
      · siPLS-GA模型结果第119-120页
      · 模型性能比较与讨论第120-121页
  · 基于电子舌技术的名优绿茶滋味品质化学评价的仪器表征第121-126页
    · 试验材料与方法第121-122页
      · 样本收集及茶汤制备第121页
      · 电子舌传感器响应值采集第121页
      · 氨基酸、茶多酚光密度值测量及滋味总得分值计算第121-122页
    · 结果分析与讨论第122-126页
      · 偏最小二乘回归(PLS)模型建立及预测第122-123页
      · 最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立及预测第123-125页
      · PLS模型和LS-SVM模型结果比较第125-126页
  · 本章小结第126-127页
第七章 结论与展望第127-131页
  · 论文的主要结论第127-129页
  · 论文的主要创新点第129页
  · 展望第129-131页
致谢第131-133页
参考文献第133-145页
博士期间发表论文第145页
博士期间申请专利第145页
博士期间参与研究课题第145页
博士期间获得的个人荣誉第145-147页
附录第147-155页

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