《農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)技術(shù)與數(shù)據(jù)分析方法》
作者：
鄒小波趙杰文
出版日期：
2008-01-01
開本：
32開
分類：
農(nóng)學(xué)
ISBN：
978-7-5019-6132-0/S.015
定價(jià)：
￥35.00
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圖書目錄
前言
第一章 人工嗅覺與人工味覺檢測(cè)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(shí)別
一、人工嗅覺與人工味覺傳感器及傳感器陣列
二、人……前言
第一章 人工嗅覺與人工味覺檢測(cè)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(shí)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(shí)別
第三節(jié) 人工嗅覺與人工味覺技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用
一、人工嗅覺在食品檢測(cè)中的應(yīng)用
二、人工味覺在食品檢測(cè)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
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(shí)現(xiàn)
一、檢測(cè)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(shí)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(xiàn)
第三章 高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)
第一節(jié) 光譜分析技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
一、光與光譜
二、光譜分析技術(shù)
三、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
第二節(jié) 高光譜圖像檢測(cè)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(cè)技術(shù)的前景
第三節(jié) 高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)定中的應(yīng)用
一、高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)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(cè)實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第四章 CT檢測(cè)技術(shù)
第一節(jié) CT檢測(cè)原理
一、概述
二、X射線在所測(cè)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(jī)的工作原理和基本結(jié)構(gòu)
一、CT機(jī)的工作原理
二、CT機(jī)的基本結(jié)構(gòu)
第三節(jié) CT檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中的應(yīng)用
一、在檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷和異物方面的應(yīng)用
二、在檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)指標(biāo)方面的應(yīng)用
三、檢測(cè)水果內(nèi)部品質(zhì)的應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)
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(cè)的實(shí)現(xiàn)
一、磁共振成像機(jī)系統(tǒng)
二、磁共振成像掃描序列
三、成像的主要指標(biāo)
四、生物組織MR信號(hào)特征
第三節(jié) 磁共振成像在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中的應(yīng)用
一、研究農(nóng)產(chǎn)品中水分的分布及其流動(dòng)性
二、研究農(nóng)產(chǎn)品的玻璃態(tài)轉(zhuǎn)變
三、研究果蔬的成熟度和損傷程度
四、研究農(nóng)產(chǎn)品中的油脂
五、面團(tuán)攪拌過程的MR圖像檢測(cè)實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第六章 多傳感器信息融合檢測(cè)技術(shù)
第一節(jié) 多傳感器信息融合檢測(cè)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(cè)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)定中的應(yīng)用
一、基于多傳感器信息融合檢測(cè)技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)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(cè)中應(yīng)用的一般步驟
三、基于計(jì)算機(jī)視覺、電子鼻、近紅外光譜三技術(shù)融合檢測(cè)系統(tǒng)在蘋果品質(zhì)評(píng)定中的研究實(shí)例
參考文獻(xiàn)
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(shí)
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(shí)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(cè)中的應(yīng)用
一、試驗(yàn)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(xiàn)
第八章 小波分析
第一節(jié) 小波分析基礎(chǔ)知識(shí)
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(cè)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(hào)處理中的應(yīng)用
三、小波分析在傳感器信號(hào)處理中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第九章 獨(dú)立分量分析方法
第一節(jié) 獨(dú)立分量分析基礎(chǔ)知識(shí)
一、ICA的概述
二、ICA的學(xué)習(xí)算法概述
三、獨(dú)立分量分析與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的關(guān)系
四、獨(dú)立分量分析算法的研究趨勢(shì)
第二節(jié) 獨(dú)立分量分析在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)信號(hào)處理中的應(yīng)用
一、ICA在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)信號(hào)處理中的應(yīng)用概況
二、FastICA算法及其實(shí)現(xiàn)
三、ICA在近紅外光譜噪聲分離中的應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第十章 支持向量機(jī)
第一節(jié) 支持向量機(jī)的原理
一、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Empirical Risk Minimization)
二、結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Structural Risk Minimization)
三、構(gòu)造支持向量機(jī)
第二節(jié) 支持向量機(jī)在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中的應(yīng)用
一、支持向量機(jī)的模型選擇和應(yīng)用概況
二、支持向量機(jī)的算法實(shí)現(xiàn)與軟件
三、支持向量機(jī)在不同種類蘋果識(shí)別中的應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第十一章 混合遺傳算法
第一節(jié) 標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)
四、遺傳算法研究的新動(dòng)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(xiàn)
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