鲜食葡萄冷链运输监测方法研究

第一章 绪论

 第一节 问题提出与研究意义

  一 鲜食葡萄具有很高的经济价值，其质量安全问题已经引起

  人们的广泛关注

  二 易腐性是影响鲜食葡萄品质的关键因素，冷链运输是确保鲜

  食葡萄质量安全和经济效益的重要手段

  三 加快鲜食葡萄冷链运输监测方法的研究既是农产品质量安全可

  追溯体系的要求，也是冷链运输监测技术发展的要求

  四 集成无线传感网络与人工智能技术是智能化冷链运输

  发展的必然趋势

  五 研究基于无线传感网络的鲜食葡萄冷链运输监测方法，保证

  鲜食葡萄冷链运输过程的安全性、透明性和高效性

 第二节 文献综述

  一 国内外冷链发展研究现状

  二 农产品冷链监测发展研究

  三 农产品品质衰变机理和品质变化建模研究

  四 文献评述

 第三节 研究目的、内容和技术路线与特色

  一 研究目的

  二 研究内容

  三 技术路线

  四 研究方法

  五 研究特色与创新点

第二章 鲜食葡萄冷链运输监测参数辨识

 第一节 鲜食葡萄冷链运输过程分析

  一 鲜食葡萄冷链运输的特性

  二 鲜食葡萄运输方式

  三 冷链运输装备

  四 冷链运输包装形式

 第二节 冷链运输过程中鲜食葡萄品质变化因素分析

  一 温度对鲜食葡萄冷链运输品质的影响

  二 相对湿度对鲜食葡萄冷链运输品质的影响

  三 保鲜技术对鲜食葡萄冷链运输品质的影响

  四 其他因素对鲜食葡萄冷链运输品质的影响

 第三节 鲜食葡萄冷链运输监测关键参数与阈值的确定

  一 鲜食葡萄冷链运输监测的关键参数

  二 阈值的确定

 第四节 本章小结

第三章 鲜食葡萄冷链运输监测参数采集

 第一节 冷藏车厢多传感器监测需求分析

  一 冷藏车厢温度场分布的空间差异性

  二 单传感器监测的局限性

 第二节 鲜食葡萄冷链运输数据采集设备的比较与选择

  一 温湿度传感器

  二 二 氧化硫体积浓度传感器

 第三节 冷藏车厢传感器布点优化

  一 鲜食葡萄冷藏车厢监测点位优化原则

  二 传感器点位优化方法比较

  三 基于多目标决策模糊物元法的传感器点位优化模型

 第四节 情景设计与优化结果

  一 情景设计

  二 数据获取方案

  三 优化结果

 第五节 优化结果验证

  一 采用统计检验方法对优化结果进行验证

  二 采用图像相似度比较法分析冷藏车厢温度场

 第六节 本章小结

第四章 鲜食葡萄冷链运输监测参数估计

 第一节 基于多传感器的鲜食葡萄冷链运输监测数据

  融合框架

  一 鲜食葡萄冷链运输监测参数估计的需求分析

  二 鲜食葡萄冷链运输监测数据的融合层次

  三 常用数据融合方法对比

 第二节 冷链运输监测时间—空间融合模型概念设计

  一 监测参数的时间序列分析

  二 监测参数的空间序列分析

  三 冷链运输监测时间—空间数据融合模型

 第三节 基于时间—空间数据融合的参数估计模型设计

  一 时间—空间数据融合算法

  二 算法流程

 第四节 模型验证

  一 数据来源

  二 结果评价

 第五节 本章小结

第五章 鲜食葡萄冷链运输预警模型的构建

 第一节 鲜食葡萄冷链运输监测系统整体构架

  一 鲜食葡萄冷链运输监测系统流程

  二 预警方法比较

  三 鲜食葡萄冷链运输预警算法流程

 第二节 鲜食葡萄冷藏车厢环境预测模型的建立

  一 多变量灰色预测模型MGM（1.n）

  二 径向基神经网络模型

  三 灰色径向基神经网络预测模型的互补性

  四 基于MGM—RBF神经网络预测模型的参数预测

 第三节 鲜食葡萄冷藏车厢环境报警模型的建立

  一 统计过程控制技术

  二 冷链运输监测控制图判异准则

  三 基于控制图判异准则的预警模式的建立

  四 报警算法流程

 第四节 情景设计

 第五节 结果分析

  一 预测结果

  二 结果评价

 第六节 本章小结

第六章 结论与展望

 第一节 研究结论

 第二节 展望

参考文献