花椒是我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)作物之一,在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中占有重要的地位。本文將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于花椒產(chǎn)地溯源、新陳度及摻偽檢測(cè),探索了國(guó)內(nèi)外缺乏花椒產(chǎn)地溯源和質(zhì)量安全快速檢測(cè)方法,建立了基于近紅外光譜的花椒產(chǎn)地、新陳度及摻偽的快速鑒別方法,成本低、速度快、樣品無(wú)損且綠色環(huán)保,為花椒質(zhì)量安全可追溯體系的建立奠定基礎(chǔ),同時(shí)也對(duì)名優(yōu)花椒品牌保護(hù)、向市場(chǎng)監(jiān)管部門(mén)提供有力執(zhí)法工具、有效維護(hù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者合法利益具有重要的意義。具體的主要研究和結(jié)論如下:（1）開(kāi)展了花椒產(chǎn)地近紅外光譜定性鑒別機(jī)理研究。建立了基于CNN、DPLS、SVM、RBF-NN的花椒產(chǎn)地近紅外光譜鑒別模型。收集了8個(gè)產(chǎn)地的花椒樣品采集近紅外光譜,探討不同激活函數(shù)對(duì)CNN花椒產(chǎn)地鑒別模型的影響;比較多種預(yù)處理對(duì)DPLS花椒產(chǎn)地鑒別模型的影響;比較Grid、GA、PSO三種搜索最佳徑向基核函數(shù)參數(shù)對(duì)SVM花椒產(chǎn)地鑒別模型的影響;比較不同小波預(yù)處理對(duì)RBF-NN花椒產(chǎn)地鑒別模型的影響。使用“小波去噪”預(yù)處理、ReLU激活函數(shù)的CNN模型訓(xùn)練集樣本的留一交叉驗(yàn)證鑒別正確率為98.17%,測(cè)試集樣本的鑒別正確率為95.12%;采用DPLS方法使... 

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 花椒概況
        1.1.1 花椒品種及分布
        1.1.2 花椒的化學(xué)成分與理化指標(biāo)
    1.2 我國(guó)花椒質(zhì)量現(xiàn)狀
    1.3 花椒檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展
        1.3.1 花椒主要化學(xué)成分
        1.3.2 花椒產(chǎn)地鑒別
        1.3.3 花椒真?zhèn)舞b別
    1.4 近紅外光譜技術(shù)
        1.4.1 近紅外光譜的基本原理
        1.4.2 近紅外光譜分析技術(shù)的特點(diǎn)
        1.4.3 近紅外光譜定性分析過(guò)程
    1.5 近紅外光譜應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品、食品定性鑒別的研究進(jìn)展
        1.5.1 酒類近紅外光譜定性鑒別研究進(jìn)展
        1.5.2 食用油近紅外光譜定性鑒別研究進(jìn)展
        1.5.3 中藥近紅外光譜定性鑒別研究進(jìn)展
        1.5.4 其它農(nóng)產(chǎn)品近紅外光譜定性鑒別研究進(jìn)展
    1.6 本文研究的目的和意義
    1.7 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
        1.7.1 研究?jī)?nèi)容
        1.7.2 技術(shù)路線
第2章 近紅外光譜分析方法
    2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        2.1.1 異常數(shù)據(jù)檢測(cè)及不完整數(shù)據(jù)的處理
        2.1.2 噪聲數(shù)據(jù)處理
        2.1.3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
        2.1.4 光散射校正
    2.2 波長(zhǎng)選擇方法
    2.3 數(shù)據(jù)建模方法
        2.3.1 定性分類識(shí)別建模方法
        2.3.2 定量分析建模方法
    2.4 小結(jié)
第3章 花椒樣品收集、光譜采集及圖譜庫(kù)構(gòu)建
    3.1 花椒樣品品種選擇
    3.2 儀器設(shè)備
    3.3 花椒近紅外光譜采集條件
        3.3.1 采集模式
        3.3.2 測(cè)試溫度
        3.3.3 累積次數(shù)
        3.3.4 分辨率
    3.4 花椒樣品收集與近紅外光譜圖譜庫(kù)構(gòu)建
        3.4.1 花椒產(chǎn)地鑒別近紅外光譜圖譜庫(kù)構(gòu)建
        3.4.2 花椒新陳度鑒別近紅外光譜圖譜庫(kù)構(gòu)建
        3.4.3 花椒粉摻假鑒別近紅外光譜圖譜庫(kù)構(gòu)建
    3.5 小結(jié)
第4章 花椒產(chǎn)地近紅外光譜鑒別研究
    4.1 引言
    4.2 材料與方法
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)材料
        4.2.2 方法
    4.3 主成分分析
    4.4 花椒產(chǎn)地CNN鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        4.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及方法
        4.4.2 光譜降維與光譜信息矩陣構(gòu)造
        4.4.3 模型的建立和驗(yàn)證
    4.5 花椒產(chǎn)地DPLS鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        4.5.1 DPLS模型的建立
        4.5.2 DPLS模型的驗(yàn)證
    4.6 花椒產(chǎn)地SVM鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        4.6.1 SVM參數(shù)的尋優(yōu)算法
        4.6.2 SVM模型的建立和驗(yàn)證
    4.7 花椒產(chǎn)地RBF-NN鑒別模型的建立和驗(yàn)證
    4.8 不同建模方法花椒產(chǎn)地鑒別效果比較
    4.9 小結(jié)
第5章 花椒新陳度近紅外光譜鑒別研究
    5.1 引言
    5.2 材料與方法
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)材料
        5.2.2 方法
    5.3 花椒新陳度SRC鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        5.3.1 稀疏表示分類理論及方法
        5.3.2 光譜預(yù)處理及光譜降維
        5.3.3 模型的建立和驗(yàn)證
    5.4 花椒新陳度DPLS鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        5.4.1 DPLS模型的建立
        5.4.2 DPLS模型的驗(yàn)證
    5.5 花椒新陳度SVM鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        5.5.1 網(wǎng)格搜索參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果
        5.5.2 GA搜索參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果
        5.5.3 PSO搜索參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果
    5.6 花椒新陳度RBF-NN鑒別模型的建立和驗(yàn)證
    5.7 不同建模方法的判別效果比較
    5.8 小結(jié)
第6章 花椒粉摻假近紅外光譜鑒別研究
    6.1 引言
    6.2 材料與方法
        6.2.1 實(shí)驗(yàn)材料
        6.2.2 方法
    6.3 主成分分析及波長(zhǎng)選擇
    6.4 摻假花椒粉定性鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        6.4.1 摻假花椒粉DPLS鑒別模型的建立和驗(yàn)證
        6.4.2 摻假花椒粉SVM鑒別模型的建立和驗(yàn)證
    6.5 摻假花椒粉定量分析模型的建立和驗(yàn)證
    6.6 小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
參考文獻(xiàn)
縮略詞表
致謝
在校期間科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]改進(jìn)的修剪隨機(jī)森林算法在煙葉近紅外光譜產(chǎn)地識(shí)別中的應(yīng)用研究[J]. 孔清清,丁香乾,宮會(huì)麗.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(01)
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博士論文
[1]花椒遺傳結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)發(fā)育的研究[D]. 馮世靜.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
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[3]農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)中的模式識(shí)別問(wèn)題研究[D]. 余心杰.浙江大學(xué) 2015
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碩士論文
[1]花椒貯藏過(guò)程中麻味物質(zhì)含量降低機(jī)理的初步研究[D]. 宋瑩瑩.西南大學(xué) 2014
[2]基于紅外光譜的花椒品質(zhì)快速檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 吉卉.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2010



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