農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)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(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大問(wèn)題。在農(nóng)產(chǎn)品的國(guó)際貿(mào)易中，世界各國(guó)都把品質(zhì)問(wèn)題放在首位，并把品質(zhì)檢測(cè)作為抵御外來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的一種手段?！　”緯?shū)是作者總結(jié)多年來(lái)在本領(lǐng)域的研究成果和工作經(jīng)驗(yàn)，并匯集國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的最新成果所撰寫(xiě)而成的。全書(shū)共分11個(gè)章節(jié)，具體內(nèi)容包括人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)檢測(cè)技術(shù)、嗅覺(jué)可視化技術(shù)、高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)、CT檢測(cè)技術(shù)、磁共振成像技術(shù)、多傳感器信息融合檢測(cè)技術(shù)等。該書(shū)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(shū)使用。

書(shū)籍目錄

前言第一章 人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)檢測(cè)技術(shù)第一節(jié) 概述一、生物嗅覺(jué)與生物味覺(jué)二、人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)第二節(jié) 人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)的傳感器陣列及模式識(shí)別一、人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)傳感器及傳感器陣列二、人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)的模式識(shí)別第三節(jié) 人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用一、人工嗅覺(jué)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用二、人工味覺(jué)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用參考文獻(xiàn)第二章 嗅覺(jué)可視化技術(shù)第一節(jié) 概述一、嗅覺(jué)可視化傳感器材料二、嗅覺(jué)可視化傳感器陣列第二節(jié) 嗅覺(jué)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(jué)可視化技術(shù)的應(yīng)用研究一、嗅覺(jué)可視化技術(shù)在分子識(shí)別中的應(yīng)用研究二、嗅覺(jué)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(jué)技術(shù)一、光與光譜二、光譜分析技術(shù)三、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(wú)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(mén)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(wú)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?nèi)?、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(guò)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(wú)損檢測(cè)中應(yīng)用的一般步驟三、基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、電子鼻、近紅外光譜三技術(shù)融合檢測(cè)系統(tǒng)在蘋(píng)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(píng)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(wú)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(wú)損檢測(cè)信號(hào)處理中的應(yīng)用一、ICA在農(nóng)產(chǎn)品無(wú)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(wú)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(píng)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)

編輯推薦

　　本書(shū)是作者總結(jié)多年來(lái)在本領(lǐng)域的研究成果和工作經(jīng)驗(yàn)，并匯集國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的最新成果所撰寫(xiě)而成的。全書(shū)共分11個(gè)章節(jié)，具體內(nèi)容包括人工嗅覺(jué)與人工味覺(jué)檢測(cè)技術(shù)、嗅覺(jué)可視化技術(shù)、高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)、CT檢測(cè)技術(shù)、磁共振成像技術(shù)、多傳感器信息融合檢測(cè)技術(shù)等。該書(shū)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(shū)使用。

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