基本信息
作者：鄒小波，趙傑文編著ISBN：10位[7501961328]13位[9787501961320]
出版社：中國輕工業出版社
出版日期：2008-1-1
定價：￥35.00元
內容提要
農產品的品質是關係到人民生命安全和國民經濟發展的重大問題。在農產品的國際貿易中，世界各國都把品質問題放在首位，並把品質檢測作為抵禦外來競爭的一種手段。本書是作者總結多年來在本領域的研究成果和工作經驗，並匯集國內外相關研究的最新成果所撰寫而成的。全書共分11個章節，具體內容包括人工嗅覺與人工味覺檢測技術、嗅覺可視化技術、高光譜圖像檢測技術、CT檢測技術、磁共振成像技術、多感測器信息融合檢測技術等。該書可供各大院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考書使用。
目錄
前言
第一章人工嗅覺與人工味覺檢測技術
第一節概述
一、生物嗅覺與生物味覺
二、人工嗅覺與人工味覺
第二節人工嗅覺與人工味覺的感測器陣列及模式識別
一、人工嗅覺與人工味覺感測器及感測器陣列
二、人工嗅覺與人工味覺的模式識別
第三節人工嗅覺與人工味覺技術在食品檢測中的套用
一、人工嗅覺在食品檢測中的套用
二、人工味覺在食品檢測中的套用
參考文獻
第二章嗅覺可視化技術
第一節概述
一、嗅覺可視化感測器材料
二、嗅覺可視化感測器陣列
第二節嗅覺可視化系統的實現
一、檢測裝置
二、數據處理
第三節嗅覺可視化技術的套用研究
一、嗅覺可視化技術在分子識別中的套用研究
二、嗅覺可視化技術在酒類區分中的研究
參考文獻
第三章高光譜圖像檢測技術
第一節光譜分析技術和計算機視覺技術
一、光與光譜
二、光譜分析技術
三、計算機視覺技術
第二節高光譜圖像檢測技術的基本原理
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
四、高光譜圖像檢測技術的前景
第三節高光譜圖像檢測技術在農產品品質評定中的套用
一、高光譜圖像檢測技術在農產品品質評定中的套用現狀
二、基於高光譜圖像的水果表面缺陷、污染檢測實例
參考文獻
第四章CT檢測技術
第一節CT檢測原理
一、概述
二、X射線在所測物體中的衰減和衰減係數
三、一些基本概念
四、CT的成像原理
第二節CT機的工作原理和基本結構
一、CT機的工作原理
二、CT機的基本結構
第三節CT檢測技術在農產品無損檢測中的套用
一、在檢測農產品內部缺陷和異物方面的套用
二、在檢測農產品品質指標方面的套用
三、檢測水果內部品質的套用實例
參考文獻
第五章磁共振成像技術
第一節磁共振成像基本原理
一、磁共振成像原理入門
二、弛豫
三、加權成像
第二節磁共振成像檢測的實現
一、磁共振成像機系統
二、磁共振成像掃描序列
三、成像的主要指標
四、生物組織MR信號特徵
第三節磁共振成像在農產品無損檢測中的套用
一、研究農產品中水分的分布及其流動性
二、研究農產品的玻璃態轉變
三、研究果蔬的成熟度和損傷程度
四、研究農產品中的油脂
五、麵團攪拌過程的MR圖像檢測實例
參考文獻
第六章多感測器信息融合檢測技術
第一節多感測器信息融合檢測原理
一、多感測器信息融合的一般概念
二、多感測器信息融合的結構
三、多感測器信息融合技術的不同層次
四、多感測器信息融合技術研究和發展的方向
第二節多感測器信息融合的數據處理
一、貝葉斯方法
二、D-S證據推理方法
三、模糊集理論
四、神經網路法
第三節多感測器信息融合檢測技術在農產品品質評定中的套用
一、基於多感測器信息融合檢測技術的農產品品質評定研究概況
二、多感測器信息融合方法在農產品品質無損檢測中套用的一般步驟
三、基於計算機視覺、電子鼻、近紅外光譜三技術融合檢測系統在蘋果品質評定中的研究實例
參考文獻
第七章區間偏最小二乘法
第一節區間偏最小二乘法基礎知識
一、偏最小二乘法(P15)的一些基本概念
二、常用的變數選擇方法
三、區間偏最小二乘法(intervalPLS-iPLS)的算法
四、軟體的實現
第二節區間偏最小二乘篩選法在蘋果糖度近紅外光譜檢測中的套用
一、試驗數據
二、常規區間偏最小二乘法
三、聯合子區間法
四、向前/向後區間偏最小二乘篩選法(FiPLS/BiPLS)
參考文獻
第八章小波分析
第一節小波分析基礎知識
一、小波和小波變換
二、多解析度分析與Mallat算法
三、小波包分析
四、常用的小波函式及小波的選擇
第二節小波分析在農產品無損檢測中的套用研究
一、基於小波分析的農產品圖像處理
二、小波分析在近紅外光譜信號處理中的套用
三、小波分析在感測器信號處理中的套用
參考文獻
第九章獨立分量分析方法
第一節獨立分量分析基礎知識
一、ICA的概述
二、ICA的學習算法概述
三、獨立分量分析與傳統統計方法的關係
四、獨立分量分析算法的研究趨勢
第二節獨立分量分析在農產品無損檢測信號處理中的套用
一、ICA在農產品無損檢測信號處理中的套用概況
二、FastICA算法及其實現
三、ICA在近紅外光譜噪聲分離中的套用實例
參考文獻
第十章支持向量機
第一節支持向量機的原理
一、經驗風險最小化(EmpiricalRiskMinimization)
二、結構風險最小化(StructuralRiskMinimization)
三、構造支持向量機
第二節支持向量機在農產品無損檢測中的套用
一、支持向量機的模型選擇和套用概況
二、支持向量機的算法實現與軟體
三、支持向量機在不同種類蘋果識別中的套用實例
參考文獻
第十一章混合遺傳算法
第一節標準遺傳算法
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
四、遺傳算法研究的新動向
第二節混合遺傳算法
一、混合遺傳算法（HGA）的概述
二、遺傳特徵參數法
三、遺傳偏最小二乘方法（GA-PLS）
四、遺傳神經網路
參考文獻
