發(fā)布時(shí)間：2024-06-15 05:26

　　哈密大棗是新疆特色干果,個(gè)大肉厚,外觀紫紅有光澤,食之有藥香,是上等的滋補(bǔ)食品和藥用食品。水分含量作為干制哈密大棗重要品質(zhì)參數(shù)之一,干制過(guò)程中若含水量過(guò)少,會(huì)使硬度增加,口感變差;若水分含量過(guò)高,會(huì)使細(xì)菌容易繁殖,在貯藏和運(yùn)輸過(guò)程中易腐爛變質(zhì)。目前對(duì)哈密大棗水分含量的檢測(cè)還采用傳統(tǒng)破壞性檢測(cè)方法,其效率低、耗時(shí)長(zhǎng),不適于大規(guī)模的生產(chǎn)需要;針對(duì)這些問(wèn)題,本文以干制哈密大棗為研究對(duì)象,搭建適用于干制哈密大棗光譜采集裝置,建立水分含量定量預(yù)測(cè)模型,并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)干制哈密大棗水分含量的無(wú)損檢測(cè)研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.搭建適用于干制哈密大棗近紅外光譜采集裝置。主要包括:近紅外光譜儀及配套軟件、漫反射光纖、鹵素?zé)艄庠�、三菱PLC和計(jì)算機(jī)等。采集裝置可實(shí)現(xiàn)光源角度和光纖距離的可調(diào)整,和在0 cm/s、1 cm/s、2 cm/s和3 cm/s速度下干制哈密大棗近紅外光譜信息的采集。2.采集裝置參數(shù)的選擇和優(yōu)化。采集不同掃描次數(shù)、光源角度和光纖距離條件下對(duì)應(yīng)的近紅外光譜數(shù)據(jù),并建立對(duì)應(yīng)的偏最小二乘(PLS)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)水分含量預(yù)測(cè)模型。不同條件下的模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明:掃描次數(shù)為...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的主要問(wèn)題及問(wèn)題分析
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
        1.4.1 研究目標(biāo)
        1.4.2 研究?jī)?nèi)容
        1.4.3 技術(shù)路線
第二章 干制哈密大棗近紅外檢測(cè)裝置總體設(shè)計(jì)與參數(shù)選擇
    2.1 近紅外光譜檢測(cè)裝置
        2.1.1 近紅外光譜采集檢測(cè)裝置總體設(shè)計(jì)
        2.1.2 光源系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.1.3 光譜儀與軟件
    2.2 試驗(yàn)材料與方法
        2.2.1 試驗(yàn)材料
        2.2.2 干制哈密大棗近紅外光譜采集
        2.2.3 干制哈密大棗樣本劃分
        2.2.4 水分含量測(cè)定
        2.2.5 預(yù)測(cè)模型
        2.2.6 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 結(jié)果與討論
        2.3.1 掃描次數(shù)對(duì)干制哈密大棗近紅外光譜的影響
        2.3.2 光源入射角度對(duì)干制哈密大棗近紅外光譜的影響
        2.3.3 光纖距離對(duì)干制哈密大棗近紅外光譜的影響
第三章 不同速度條件下干制哈密大棗近紅外光譜優(yōu)化研究
    3.1 試驗(yàn)材料
    3.2 干制哈密大棗近紅外采集
    3.3 干制哈密大棗水分含量測(cè)定
    3.4 奇異值剔除異常光譜剔除
        3.4.1 異常光譜剔除
        3.4.2 水分異常
        3.4.3 異常樣本剔除結(jié)果分析
        3.4.4 樣品集劃分
    3.5 特征波長(zhǎng)提取
        3.5.1 CARS提取特征波長(zhǎng)
        3.5.2 SAP提取特征波長(zhǎng)
        3.5.3 si-PLS提取特征波長(zhǎng)
        3.5.4 GA提取特征波長(zhǎng)
        3.5.5 特征波長(zhǎng)結(jié)果分析
    3.6 光譜預(yù)處理方法優(yōu)化
        3.6.1 多元散射校正
        3.6.2 矢量歸一化
        3.6.3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換
        3.6.4 預(yù)處理結(jié)果分析
第四章 干制哈密大棗水分含量近紅外光譜模型優(yōu)化研究
    4.1 SVR模型
        4.1.1 SVR模型介紹
        4.1.2 核函數(shù)對(duì)SVR預(yù)測(cè)結(jié)果的影響
        4.1.3 干制哈密大棗近紅外光譜SVR模型懲罰因子和核參數(shù)優(yōu)化研究
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)模型的影響
        4.2.3 干制哈密大棗近紅外光譜BPNN模型權(quán)值和閾值優(yōu)化研究
    4.3 GA-ELM模型
        4.3.1 GA-ELM模型介紹
        4.3.2 參數(shù)選擇
        4.3.3 干制哈密大棗近紅外光譜ELM模型權(quán)值和閾值優(yōu)化研究
    4.4 參數(shù)優(yōu)化模型結(jié)果分析
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
附件



本文編號(hào)：3994994