前言
第一章 人工嗅觉与人工味觉检测技术
第一节 概述
一、生物嗅觉与生物味觉
二、人工嗅觉与人工味觉
第二节 人工嗅觉与人工味觉的传感器阵列及模式识别
一、人工嗅觉与人工味觉传感器及传感器阵列
二、人工嗅觉与人工味觉的模式识别
第三节 人工嗅觉与人工味觉技术在食品检测中的应用
一、人工嗅觉在食品检测中的应用
二、人工味觉在食品检测中的应用
参考文献
第二章 嗅觉可视化技术
第一节 概述
一、嗅觉可视化传感器材料
二、嗅觉可视化传感器阵列
第二节 嗅觉可视化系统的实现
一、检测装置
二、数据处理
第三节 嗅觉可视化技术的应用研究
一、嗅觉可视化技术在分子识别中的应用研究
二、嗅觉可视化技术在酒类区分中的研究
参考文献
第三章 高光谱图像检测技术
第一节 光谱分析技术和计算机视觉技术
一、光与光谱
二、光谱分析技术
三、计算机视觉技术
第二节 高光谱图像检测技术的基本原理
一、概述
二、高光谱图像的获取
三、高光谱图像的信息处理技术
四、高光谱图像检测技术的前景
第三节 高光谱图像检测技术在农产品品质评定中的应用
一、高光谱图像检测技术在农产品品质评定中的应用现状
二、基于高光谱图像的水果表面缺陷、污染检测实例
参考文献
第四章 CT检测技术
第一节 CT检测原理
一、概述
二、X射线在所测物体中的衰减和衰减系数
三、一些基本概念
四、CT的成像原理
第二节 CT机的工作原理和基本结构
一、CT机的工作原理
二、CT机的基本结构
第三节 CT检测技术在农产品无损检测中的应用
一、在检测农产品内部缺陷和异物方面的应用
二、在检测农产品品质指标方面的应用
三、检测水果内部品质的应用实例
参考文献
第五章 磁共振成像技术
第一节 磁共振成像基本原理
一、磁共振成像原理入门
二、弛豫
三、加权成像
第二节 磁共振成像检测的实现
一、磁共振成像机系统
二、磁共振成像扫描序列
三、成像的主要指标
四、生物组织MR信号特征
第三节 磁共振成像在农产品无损检测中的应用
一、研究农产品中水分的分布及其流动性
二、研究农产品的玻璃态转变
三、研究果蔬的成熟度和损伤程度
四、研究农产品中的油脂
五、面团搅拌过程的MR图像检测实例
参考文献
第六章 多传感器信息融合检测技术
第一节 多传感器信息融合检测原理
一、多传感器信息融合的一般概念
二、多传感器信息融合的结构
三、多传感器信息融合技术的不同层次
四、多传感器信息融合技术研究和发展的方向
第二节 多传感器信息融合的数据处理
一、贝叶斯方法
二、D-S证据推理方法
三、模糊集理论
四、神经网络法
第三节 多传感器信息融合检测技术在农产品品质评定中的应用
一、基于多传感器信息融合检测技术的农产品品质评定研究概况
二、多传感器信息融合方法在农产品品质无损检测中应用的一般步骤
三、基于计算机视觉、电子鼻、近红外光谱三技术融合检测系统在苹果品质评定中的研究实例
参考文献
第七章 区间偏最小二乘法
第一节 区间偏最小二乘法基础知识
一、偏最小二乘法(P15)的一些基本概念
二、常用的变量选择方法
三、区间偏最小二乘法(interval PLS-iPLS)的算法
四、软件的实现
第二节 区间偏最小二乘筛选法在苹果糖度近红外光谱检测中的应用
一、试验数据
二、常规区间偏最小二乘法
三、联合子区间法
四、向前/向后区间偏最小二乘筛选法(FiPLS/BiPLS)
参考文献
第八章 小波分析
第一节 小波分析基础知识
一、小波和小波变换
二、多分辨率分析与Mallat算法
三、小波包分析
四、常用的小波函数及小波的选择
第二节 小波分析在农产品无损检测中的应用研究
一、基于小波分析的农产品图像处理
二、小波分析在近红外光谱信号处理中的应用
三、小波分析在传感器信号处理中的应用
参考文献
第九章 独立分量分析方法
第一节 独立分量分析基础知识
一、ICA的概述
二、ICA的学习算法概述
三、独立分量分析与传统统计方法的关系
四、独立分量分析算法的研究趋势
第二节 独立分量分析在农产品无损检测信号处理中的应用
一、ICA在农产品无损检测信号处理中的应用概况
二、FastICA算法及其实现
三、ICA在近红外光谱噪声分离中的应用实例
参考文献
第十章 支持向量机
第一节 支持向量机的原理
一、经验风险最小化(Empirical Risk Minimization)
二、结构风险最小化(Structural Risk Minimization)
三、构造支持向量机
第二节 支持向量机在农产品无损检测中的应用
一、支持向量机的模型选择和应用概况
二、支持向量机的算法实现与软件
三、支持向量机在不同种类苹果识别中的应用实例
参考文献
第十一章 混合遗传算法
第一节 标准遗传算法
一、遗传算法概述
二、遗传算法的基本要素
三、遗传算法的特点
四、遗传算法研究的新动向
第二节 混合遗传算法
一、混合遗传算法(HGA)的概述
二、遗传特征参数法
三、遗传偏最小二乘方法(GA-PLS)
四、遗传神经网络
参考文献
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