農(nóng)產(chǎn)品無損檢測技術(shù)與數(shù)據(jù)分析方法

內(nèi)容概要

　　農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)是關(guān)系到人民生命安全和國民經(jīng)濟發(fā)展的重大問題。在農(nóng)產(chǎn)品的國際貿(mào)易中，世界各國都把品質(zhì)問題放在首位，并把品質(zhì)檢測作為抵御外來競爭的一種手段。　　本書是作者總結(jié)多年來在本領(lǐng)域的研究成果和工作經(jīng)驗，并匯集國內(nèi)外相關(guān)研究的最新成果所撰寫而成的。全書共分11個章節(jié)，具體內(nèi)容包括人工嗅覺與人工味覺檢測技術(shù)、嗅覺可視化技術(shù)、高光譜圖像檢測技術(shù)、CT檢測技術(shù)、磁共振成像技術(shù)、多傳感器信息融合檢測技術(shù)等。該書可供各大院校作為教材使用，也可供從事相關(guān)工作的人員作為參考書使用。

書籍目錄

前言第一章 人工嗅覺與人工味覺檢測技術(shù)第一節(jié) 概述一、生物嗅覺與生物味覺二、人工嗅覺與人工味覺第二節(jié) 人工嗅覺與人工味覺的傳感器陣列及模式識別一、人工嗅覺與人工味覺傳感器及傳感器陣列二、人工嗅覺與人工味覺的模式識別第三節(jié) 人工嗅覺與人工味覺技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用一、人工嗅覺在食品檢測中的應(yīng)用二、人工味覺在食品檢測中的應(yīng)用參考文獻第二章 嗅覺可視化技術(shù)第一節(jié) 概述一、嗅覺可視化傳感器材料二、嗅覺可視化傳感器陣列第二節(jié) 嗅覺可視化系統(tǒng)的實現(xiàn)一、檢測裝置二、數(shù)據(jù)處理第三節(jié) 嗅覺可視化技術(shù)的應(yīng)用研究一、嗅覺可視化技術(shù)在分子識別中的應(yīng)用研究二、嗅覺可視化技術(shù)在酒類區(qū)分中的研究參考文獻第三章 高光譜圖像檢測技術(shù)第一節(jié) 光譜分析技術(shù)和計算機視覺技術(shù)一、光與光譜二、光譜分析技術(shù)三、計算機視覺技術(shù)第二節(jié) 高光譜圖像檢測技術(shù)的基本原理一、概述二、高光譜圖像的獲取三、高光譜圖像的信息處理技術(shù)四、高光譜圖像檢測技術(shù)的前景第三節(jié) 高光譜圖像檢測技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評定中的應(yīng)用一、高光譜圖像檢測技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評定中的應(yīng)用現(xiàn)狀二、基于高光譜圖像的水果表面缺陷、污染檢測實例參考文獻第四章 CT檢測技術(shù)第一節(jié) CT檢測原理一、概述二、X射線在所測物體中的衰減和衰減系數(shù)三、一些基本概念四、CT的成像原理第二節(jié) CT機的工作原理和基本結(jié)構(gòu)一、CT機的工作原理二、CT機的基本結(jié)構(gòu)第三節(jié) CT檢測技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中的應(yīng)用一、在檢測農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷和異物方面的應(yīng)用二、在檢測農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)指標方面的應(yīng)用三、檢測水果內(nèi)部品質(zhì)的應(yīng)用實例參考文獻第五章 磁共振成像技術(shù)第一節(jié) 磁共振成像基本原理一、磁共振成像原理入門二、弛豫三、加權(quán)成像第二節(jié) 磁共振成像檢測的實現(xiàn)一、磁共振成像機系統(tǒng)二、磁共振成像掃描序列三、成像的主要指標四、生物組織MR信號特征第三節(jié) 磁共振成像在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中的應(yīng)用一、研究農(nóng)產(chǎn)品中水分的分布及其流動性二、研究農(nóng)產(chǎn)品的玻璃態(tài)轉(zhuǎn)變?nèi)⒀芯抗叩某墒於群蛽p傷程度四、研究農(nóng)產(chǎn)品中的油脂五、面團攪拌過程的MR圖像檢測實例參考文獻第六章 多傳感器信息融合檢測技術(shù)第一節(jié) 多傳感器信息融合檢測原理一、多傳感器信息融合的一般概念二、多傳感器信息融合的結(jié)構(gòu)三、多傳感器信息融合技術(shù)的不同層次四、多傳感器信息融合技術(shù)研究和發(fā)展的方向第二節(jié) 多傳感器信息融合的數(shù)據(jù)處理一、貝葉斯方法二、D-S證據(jù)推理方法三、模糊集理論四、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法第三節(jié) 多傳感器信息融合檢測技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評定中的應(yīng)用一、基于多傳感器信息融合檢測技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評定研究概況二、多傳感器信息融合方法在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中應(yīng)用的一般步驟三、基于計算機視覺、電子鼻、近紅外光譜三技術(shù)融合檢測系統(tǒng)在蘋果品質(zhì)評定中的研究實例參考文獻第七章 區(qū)間偏最小二乘法第一節(jié) 區(qū)間偏最小二乘法基礎(chǔ)知識一、偏最小二乘法(P15)的一些基本概念二、常用的變量選擇方法三、區(qū)間偏最小二乘法(interval PLS-iPLS)的算法四、軟件的實現(xiàn)第二節(jié) 區(qū)間偏最小二乘篩選法在蘋果糖度近紅外光譜檢測中的應(yīng)用一、試驗數(shù)據(jù)二、常規(guī)區(qū)間偏最小二乘法三、聯(lián)合子區(qū)間法四、向前/向后區(qū)間偏最小二乘篩選法(FiPLS/BiPLS)參考文獻第八章 小波分析第一節(jié) 小波分析基礎(chǔ)知識一、小波和小波變換二、多分辨率分析與Mallat算法三、小波包分析四、常用的小波函數(shù)及小波的選擇第二節(jié) 小波分析在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中的應(yīng)用研究一、基于小波分析的農(nóng)產(chǎn)品圖像處理二、小波分析在近紅外光譜信號處理中的應(yīng)用三、小波分析在傳感器信號處理中的應(yīng)用參考文獻第九章 獨立分量分析方法第一節(jié) 獨立分量分析基礎(chǔ)知識一、ICA的概述二、ICA的學(xué)習(xí)算法概述三、獨立分量分析與傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的關(guān)系四、獨立分量分析算法的研究趨勢第二節(jié) 獨立分量分析在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測信號處理中的應(yīng)用一、ICA在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測信號處理中的應(yīng)用概況二、FastICA算法及其實現(xiàn)三、ICA在近紅外光譜噪聲分離中的應(yīng)用實例參考文獻第十章 支持向量機第一節(jié) 支持向量機的原理一、經(jīng)驗風(fēng)險最小化(Empirical Risk Minimization)二、結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化(Structural Risk Minimization)三、構(gòu)造支持向量機第二節(jié) 支持向量機在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中的應(yīng)用一、支持向量機的模型選擇和應(yīng)用概況二、支持向量機的算法實現(xiàn)與軟件三、支持向量機在不同種類蘋果識別中的應(yīng)用實例參考文獻第十一章 混合遺傳算法第一節(jié) 標準遺傳算法一、遺傳算法概述二、遺傳算法的基本要素三、遺傳算法的特點四、遺傳算法研究的新動向第二節(jié) 混合遺傳算法一、混合遺傳算法(HGA)的概述二、遺傳特征參數(shù)法三、遺傳偏最小二乘方法(GA-PLS)四、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參考文獻

編輯推薦

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