食品、農產品無損檢測中的數據處理和分析方法（簡體書）

趙杰文、林顥編著的《食品農產品檢測中的數據處理和分析方法》是一部系統介紹和歸納食品、農產品無損檢測數據處理和分析的科研論著，基于對所獲數據進行處理和分析，從而建立有效的識別模型，各章節介紹了各種數據處理和分析方法的基本原理，并通過大量的實例闡述這些方法如何應用于食品、農產品的品質檢測和分析，本書精華部分大多來自作者在食品、農產品檢測方面多年研究成果的積累，并結合國內外食品、農產品無損檢測中數據處理和分析的最新方法，為相關領域科研人員接觸數據處理和分析方法的最新動態提供幫助，具有鮮明的特征和實用性。 《食品農產品檢測中的數據處理和分析方法》可供從事食品工程、食品分析、農業工程方面的教學及科研工作者參考。

序 前言第一章 緒論 第一節 食品、農產品品質無損檢測技術及其特點 第二節 食品、農產品品質無損檢測中的數據處理與分析 一、數據前處理 二、變量篩選 三、特征提取 四、定性識別 五、定量分析 第三節 數據處理和分析在食品、農產品無損檢測中的應用趨勢 一、多學科知識交叉 二、計算機和數據處理軟件作用凸顯 主要參考文獻第二章 數據前處理 第一節 標準化處理 一、均值中心化 二、極小／極大歸一化 三、標準正態變量變換 四、數據標準化處理中的應用實例 第二節 數據平滑與去噪 一、數據平滑 二、求導去噪 三、自適應濾波 四、小波分析 五、數據平滑、去噪應用實例 第三節 其他數據前處理方法 一、凈分析物預處理法 二、正交信號校正法 主要參考文獻第三章 變量篩選 第一節 區間篩選法 一、區間偏最小二乘 二、前向區間偏最小二乘 三、後向區間偏最小二乘 四、聯合區間偏最小二乘 五、變量區間篩選法應用實例 第二節 遺傳算法 一、遺傳算法基本原理 二、遺傳偏最小二乘算法 三、遺傳算法在變量篩選中的應用實例 第三節 模擬退火法 一、模擬退火法基本原理 二、模擬退火法實現過程 三、模擬退火法在變量篩選中的應用實例 第四節 其他變量篩選方法 一、連續投影算法 二、無信息變量消除法 主要參考文獻第四章 特征提取 第一節 常規特征提取方法 一、數據處理中的常規特征提取 二、應用實例 第二節 主成分分析 一、二維空間主成分分析 二、多維空間主成分分析 三、主成分分析在數據特征提取中的應用實例 第三節 獨立分量分析 一、獨立分量分析算法原理 二、獨立分量分析在數據特征提取中的應用實例 主要參考文獻第五章 定性識別 第一節 聚類分析 一、聚類分析方法原理 二、聚類分析在數據分析中的應用實例 第二節 線性判別分析 一、歐氏距離線性判別 二、馬氏距離線性判別 三、Fischer線性判別 四、線性判別在數據分析中的應用實例 第三節 K最近鄰法 一、K最近鄰法算法原理 二、K最近鄰法在數據分析中的應用實例 第四節 人工神經網絡 一、人工神經網絡概述 二、BP神經網絡 三、RBF神經網絡 四、遺傳神經網絡 五、人工神經網絡模型應用實例 第五節 支持向量機 一、支持向量機的原理 二、支持向量機的構造 三、支持向量機識別的應用實例 第六節 一類分類器 一、常用一類分類器 二、一類支持向量機 三、支持向量數據描述 四、一類分類器在數據分析中的應用實例 主要參考文獻第六章 定量分析 第一節 回歸分析 一、一元線性回歸 二、多元線性回歸 三、主成分回歸 四、回歸在數據分析中的應用實例 第二節 偏最小二乘法 一、偏最小二乘法原理 二、模型的評價指標 三、偏最小二乘在數據分析中的應用實例 第三節 神經網絡回歸 一、BP算法神經網絡回歸分析 二、前饋神經網絡模型模糊感知器回歸分析 三、神經網絡回歸在數據分析中的應用實例 第四節 支持向量機回歸 一、支持向量機回歸原理 二、最小二乘支持向量機 三、最小二乘支持向量機在數據分析中的應用實例 主要參考文獻第七章 數據處理和分析中幾種常用軟件簡介 第一節 Excel 一、Excel軟件在數據處理和分析中的應用簡介 二、Excel軟件處理數據實例 第二節 SPSS 一、SPSS數據文件的建立與操作 二、SPSS軟件處理數據實例 第三節 MATLAB 一、MATLAB 7x的運行環境 二、MATLAB軟件處理數據實例主要參考文獻 附錄A 食品、農產品無損檢測數據處理和分析相關期刊簡介 附錄B 數據處理與分析算法及源代碼下載相關網站簡介