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1. 研究目的与意义
猪肉是我国居民日常生活不可或缺的副产品。猪肉品质的好坏,直接影响到人们的生活质量和健康安全,同时也影响着整个肉品行业的发展。目前,测定TVB-N常用的方法是半微量定氮法,其前处理操作繁琐、实验时间长等缺点已无法满足现代社会的需要。近红外光谱测量方法具有快速、无损、简单、省时省力等优点,为进一步探索通过可见近红外光谱成像技术对猪肉新鲜度进行可视化检测的方法,日益受到人们的关注并广泛应用于肉及肉制品品质及安全指标的检测中。
2. 国内外研究现状分析
可见/近红外光谱技术是近年发展起来的一种快速无损检测方法。在农产品/食品的定量定性检测中发挥着重要作用,如水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上,除此之外还可以检测土壤水分(详见文献综述)。
3. 研究的基本内容与计划
1-2周:搜集文献,撰写文献综述与开题报告3-4周:学习软件Matlab并模拟生成实验数据5-6周:根据已有数据,划分数据集,从而进行系统训练7-8周:通过NN(神经网络)和PLSR(偏最小二乘)建立回归模型(备战中期检查)9-10周:应用已训练系统进行数据(性能)分析11-12周:界外点处理13周:根据处理结果得出相应结论,从而进行扫尾工作(备战抽查)14-15周:答辩16周:完善、提交论文定稿
4. 研究创新点
对比分析不同兴趣区域提取的特征光谱分别对线性与非线性预测模型的影响。
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