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第一章 人工嗅觉与人工味觉检测技术1

第一节 概述1

一、生物嗅觉与生物味觉2

二、人工嗅觉与人工味觉5

第二节 人工嗅觉与人工味觉的传感器阵列及模式识别9

一、人工嗅觉与人工味觉传感器及传感器阵列9

二、人工嗅觉与人工味觉的模式识别15

第三节 人工嗅觉与人工味觉技术在食品检测中的应用24

一、人工嗅觉在食品检测中的应用25

二、人工味觉在食品检测中的应用30

参考文献33

第二章 嗅觉可视化技术35

第一节 概述35

一、嗅觉可视化传感器材料36

二、嗅觉可视化传感器阵列39

第二节 嗅觉可视化系统的实现43

一、检测装置43

二、数据处理49

第三节 嗅觉可视化技术的应用研究57

一、嗅觉可视化技术在分子识别中的应用研究58

二、嗅觉可视化技术在酒类区分中的研究60

参考文献64

第三章 高光谱图像检测技术68

第一节 光谱分析技术和计算机视觉技术68

一、光与光谱68

二、光谱分析技术73

三、计算机视觉技术77

第二节 高光谱图像检测技术的基本原理81

一、概述81

二、高光谱图像的获取84

三、高光谱图像的信息处理技术87

四、高光谱图像检测技术的前景91

第三节 高光谱图像检测技术在农产品品质评定中的应用92

一、高光谱图像检测技术在农产品品质评定中的应用现状92

二、基于高光谱图像的水果表面缺陷、污染检测实例95

参考文献98

第四章 CT检测技术102

第一节 CT检测原理102

一、概述102

二、X射线在所测物体中的衰减和衰减系数103

三、一些基本概念105

四、CT的成像原理111

第二节 CT机的工作原理和基本结构116

一、CT机的工作原理116

二、CT机的基本结构118

第三节 CT检测技术在农产品无损检测中的应用124

一、在检测农产品内部缺陷和异物方面的应用124

二、在检测农产品品质指标方面的应用126

三、检测水果内部品质的应用实例127

参考文献130

第五章 磁共振成像技术133

第一节 磁共振成像基本原理133

一、磁共振成像原理入门133

二、弛豫137

三、加权成像138

第二节 磁共振成像检测的实现139

一、磁共振成像机系统139

二、磁共振成像扫描序列141

三、成像的主要指标142

四、生物组织MR信号特征143

第三节 磁共振成像在农产品无损检测中的应用145

一、研究农产品中水分的分布及其流动性145

二、研究农产品的玻璃态转变146

三、研究果蔬的成熟度和损伤程度147

四、研究农产品中的油脂148

五、面团搅拌过程的MR图像检测实例149

参考文献151

第六章 多传感器信息融合检测技术154

第一节 多传感器信息融合检测原理154

一、多传感器信息融合的一般概念154

二、多传感器信息融合的结构156

三、多传感器信息融合技术的不同层次158

四、多传感器信息融合技术研究和发展的方向161

第二节 多传感器信息融合的数据处理163

一、贝叶斯方法163

二、D-S证据推理方法165

三、模糊集理论167

四、神经网络法168

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169

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169

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171

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176

参考文献192

第七章 区间偏最小二乘法197

第一节 区间偏最小二乘法基础知识197

一、偏最小二乘法（PLS）的一些基本概念197

二、常用的变量选择方法199

三、区间偏最小二乘法（interval PLS-iPLS）的算法200

四、软件的实现203

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207

一、试验数据208

二、常规区间偏最小二乘法209

三、联合子区间法212

四、向前／向后区间偏最小二乘筛选法（FiPLS/BiPLS）215

参考文献220

第八章 小波分析224

第一节 小波分析基础知识224

一、小波和小波变换224

二、多分辨率分析与Mallat算法229

三、小波包分析230

四、常用的小波函数及小波的选择232

第二节 小波分析在农产品无损检测中的应用研究235

一、基于小波分析的农产品图像处理236

二、小波分析在近红外光谱信号处理中的应用246

三、小波分析在传感器信号处理中的应用251

参考文献258

第九章 独立分量分析方法261

第一节 独立分量分析基础知识261

一、ICA的概述261

二、ICA的学习算法概述270

三、独立分量分析与传统统计方法的关系273

四、独立分量分析算法的研究趋势275

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276

一、ICA在农产品无损检测信号处理中的应用概况277

二、FastICA算法及其实现280

三、ICA在近红外光谱噪声分离中的应用实例285

参考文献290

第十章 支持向量机296

第一节 支持向量机的原理296

一、经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）296

二、结构风险最小化（Structural Risk Minimization）299

三、构造支持向量机300

第二节 支持向量机在农产品无损检测中的应用307

一、支持向量机的模型选择和应用概况307

二、支持向量机的算法实现与软件309

三、支持向量机在不同种类苹果识别中的应用实例315

参考文献318

第十一章 混合遗传算法323

第一节 标准遗传算法323

一、遗传算法概述323

二、遗传算法的基本要素324

三、遗传算法的特点326

四、遗传算法研究的新动向326

第二节 混合遗传算法328

一、混合遗传算法（HGA）的概述328

二、遗传特征参数法329

三、遗传偏最小二乘方法（GA-PLS）335

四、遗传神经网络342

参考文献351