导读:本文包含了猪肉品质参数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可见,近红外,品质参数,双波段,数据融合
猪肉品质参数论文文献综述
王文秀,彭彦昆,徐田锋,刘媛媛[1]（2016）在《双波段光谱融合的猪肉多品质参数同时检测方法研究》一文中研究指出在双波段可见/近红外光谱系统(350~1 100和1 000~2 500nm)中,由于两台仪器性能有所不同,导致在波段重迭区域对同一样品测得的反射率不同,出现数据交叉现象。针对此问题,提出一种波段连接数据融合的方法,以期对两个波段的光谱进行更好的应用。首先采集60个生鲜猪肉样品表面的反射光谱信息,利用Savitzky-Golay(S-G)平滑和标准正态变量变换进行预处理,然后利用单一波段和双波段光谱数据与猪肉品质参数(颜色参数L*,a*,b*,pH和蒸煮损失率)理化值建立偏最小二乘预测模型,并分析比较。利用提出的波段融合方法对两个波段重迭区域出现的交叉进行处理,处理后的双波段光谱融合数据对参数L*,a*,b*,pH以及蒸煮损失率建模,验证集的相关系数分别为0.948 8,0.920 0,0.950 5,0.930 1和0.903 5,模型效果与未融合前相当甚至更优。采用无信息变量消除法方法进行特征变量筛选,利用优选后的特征变量建立了更为简化的模型。实验结果表明,所提出的波段融合方法能够对两个波段光谱数据实现较好的融合,利用融合后的光谱数据有利于建立更简化、性能更佳的预测模型。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2016年12期）
孙宏伟,彭彦昆,Kuanglin,Chaob[2]（2015）在《便携式生鲜猪肉多品质参数同时检测装置研发》一文中研究指出针对农畜产品检测现场的需求,基于可见/近红外光谱检测技术和嵌入式系统,开发了灵活方便的猪肉品质无损检测装置。该装置利用卤素灯作为光源,新型光导探头和微型光谱仪采集肉样光谱信息,通过ARM(Advanced RISC Machines)控制处理器进行集中控制和数据的处理;在内嵌linux操作系统上,采用Qt开发工具,设计出人性化的交互界面,并将猪肉品质的检测结果输出到装置触摸屏上。为了建立多品质无损检测数学模型,获取了猪肉里脊在400~1000 nm波长范围内的光谱数据,通过国标方法测得猪肉里脊主要品质参数颜色(L~*、a~*、b~*)和pH值,采用标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)和Savitzky-Golay(S-G)平滑对光谱数据进行预处理,并结合理化数据建立偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)模型。用全交叉验证法选取PLSR建模的主成分数。pH值、L~*、a~*和b~*的预测相关系数为0.88、0.90、0.97和0.97,预测标准差为0.19、1.77、1.17和0.63。通过现场试验表明,轻便式多品质无损检测装置具有较高的检测精度,满足于猪肉的颜色和pH值等品质参数检测的要求。(本文来源于《2015年国际包装与食品工程、农产品加工学术年会论文集》期刊2015-11-06）
孙宏伟,彭彦昆,林琬[3]（2015）在《便携式生鲜猪肉多品质参数同时检测装置研发》一文中研究指出针对农畜产品检测现场的需求,基于可见/近红外光谱检测技术和嵌入式系统,开发了灵活方便的猪肉品质无损检测装置。该装置利用卤素灯作为光源,新型光导探头和微型光谱仪采集肉样光谱信息,通过ARM(advanced RISC machines)控制处理器进行集中控制和数据的处理;在内嵌linux操作系统上,采用Qt开发工具,设计出人性化的交互界面,并将猪肉品质的检测结果输出到装置触摸屏上。为了建立多品质无损检测数学模型,获取了猪肉里脊在400~1 000 nm波长范围内的光谱数据,通过国标方法测得猪肉里脊主要品质参数颜色(L*、a*、b*)和p H值,采用标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)和Savitzky-Golay(S-G)平滑对光谱数据进行预处理,并结合理化数据建立偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)模型。用全交叉验证法选取PLSR建模的主成分数。p H值、L*、a*和b*的预测相关系数为0.88、0.90、0.97和0.97,预测标准差为0.19、1.77、1.17和0.63。通过现场试验表明,轻便式多品质无损检测装置具有较高的检测精度,满足于猪肉的颜色和p H值等品质参数检测的要求。(本文来源于《农业工程学报》期刊2015年20期）
张海云,彭彦昆,王伟,赵松玮,Sagar,Dhakal[4]（2013）在《生鲜猪肉主要品质参数无损在线检测系统》一文中研究指出基于可见近红外光谱技术,设计了生鲜猪肉品质无损在线检测装置。介绍了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能。系统硬件包括光谱信息采集装置、样品传送单元、位置检测单元、控制单元和计算机等。基于Delphi和Matlab语言开发了与PC硬件和Windows XP软件环境兼容的光谱信息自动采集和实时处理的无损在线检测软件系统。该系统可实现生鲜猪肉样品光谱数据的自动采集、光谱数据的在线处理、样品品质参数的在线预测与检测结果的在线显示。将该系统用于生鲜猪肉水分含量的在线检测。结果表明,该在线检测装置检测精度高、可靠性好,可用于肉品主要品质参数的无损在线检测。(本文来源于《农业机械学报》期刊2013年04期）
徐继成,吴宏忠,袁涛,张伟力[5]（2004）在《碳酸氢钠和维生素C对货架期猪肉品质参数的影响》一文中研究指出研究不同浓度的碳酸氢钠溶液和饱和维生素C溶液对54个猪肉样本品质的某些肉质参数的影响。结果表明,与对照组相比,0 8mol·L-1碳酸氢钠溶液处理组有降低48h货架期肉色L 值、a 值和b 值的趋势;0 8mol·L-1碳酸氢钠溶液处理组和饱和维生素C溶液处理组有减少48h货架期滴水损失的趋势。(本文来源于《安徽农业大学学报》期刊2004年04期）
猪肉品质参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对农畜产品检测现场的需求,基于可见/近红外光谱检测技术和嵌入式系统,开发了灵活方便的猪肉品质无损检测装置。该装置利用卤素灯作为光源,新型光导探头和微型光谱仪采集肉样光谱信息,通过ARM(Advanced RISC Machines)控制处理器进行集中控制和数据的处理;在内嵌linux操作系统上,采用Qt开发工具,设计出人性化的交互界面,并将猪肉品质的检测结果输出到装置触摸屏上。为了建立多品质无损检测数学模型,获取了猪肉里脊在400~1000 nm波长范围内的光谱数据,通过国标方法测得猪肉里脊主要品质参数颜色(L~*、a~*、b~*)和pH值,采用标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)和Savitzky-Golay(S-G)平滑对光谱数据进行预处理,并结合理化数据建立偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)模型。用全交叉验证法选取PLSR建模的主成分数。pH值、L~*、a~*和b~*的预测相关系数为0.88、0.90、0.97和0.97,预测标准差为0.19、1.77、1.17和0.63。通过现场试验表明,轻便式多品质无损检测装置具有较高的检测精度,满足于猪肉的颜色和pH值等品质参数检测的要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
猪肉品质参数论文参考文献
[1].王文秀,彭彦昆,徐田锋,刘媛媛.双波段光谱融合的猪肉多品质参数同时检测方法研究[J].光谱学与光谱分析.2016
[2].孙宏伟,彭彦昆,Kuanglin,Chaob.便携式生鲜猪肉多品质参数同时检测装置研发[C].2015年国际包装与食品工程、农产品加工学术年会论文集.2015
[3].孙宏伟,彭彦昆,林琬.便携式生鲜猪肉多品质参数同时检测装置研发[J].农业工程学报.2015
[4].张海云,彭彦昆,王伟,赵松玮,Sagar,Dhakal.生鲜猪肉主要品质参数无损在线检测系统[J].农业机械学报.2013
[5].徐继成,吴宏忠,袁涛,张伟力.碳酸氢钠和维生素C对货架期猪肉品质参数的影响[J].安徽农业大学学报.2004