一、几种食用植物油的营养特点（论文文献综述）
孙婷婷[1]（2021）在《基于机器学习算法的油茶籽油掺伪鉴别模型的建立》文中指出由于油茶籽油的营养功能价值和商品价格较高,导致市场上油茶籽油掺伪销售的现象较普遍,这不仅损害了食用植物油脂生产者和消费者利益,也不利于我国食用油脂产业的健康发展。目前常见的油茶籽油掺伪方式主要分为两种,一种是在油茶籽油中掺入其他种类低质低价食用油,另一种是将加工工艺较差的浸出油茶籽油掺入压榨油茶籽油中。因为掺伪油脂类别广泛、掺伪方式繁杂,准确快速地对掺伪食用植物油进行鉴别具有一定的难度。本文针对掺入低质低价食用油的掺伪鉴别问题,选取53个不同栽培种以及产地的油茶样本,利用气相色谱技术及高效液相色谱技术,对其所含脂肪酸及甘油三酯成分数据进行测量。针对掺入浸出油茶籽油的压榨油茶籽油掺伪鉴别问题,选取商业提供与来自本实验室的4个原香压榨油茶籽油样本和10个烤香压榨油茶籽油样本,利用顶空固相微萃取气质联用技术,对其挥发性成分数据进行测量。后按不同浓度梯度,将不同种类的食用植物油掺入纯油茶籽油中,将浸出油茶籽油掺入压榨油茶籽油中,分别建立高掺伪梯度模型及低掺伪梯度模型。在此基础上,本文基于掺伪油茶籽油的脂肪酸、甘油三酯数据和挥发性成分数据,利用多种机器学习算法,构建了鉴别油茶籽油掺伪种类和预测油茶籽油掺伪量的机器学习掺伪鉴别模型,达到了较好的定性鉴别和定量预测效果。结果如下:（1）针对掺入单一种类低质低价食用油的油茶籽油掺伪种类鉴别问题,基于掺伪油茶籽油的脂肪酸和甘油三酯数据,构建了鉴别油茶籽油掺伪种类的决策树模型和多层感知机神经网络模型。神经网络模型达到了更好的鉴别效果,对高掺伪梯度下和低掺伪梯度下油茶籽油掺伪种类的平均鉴别精确率分别达到了 0.977和0.981,准确率分别达到了 0.974和0.992。（2）针对掺入单一种类低质低价食用油的油茶籽油掺伪量预测问题,基于掺伪油茶籽油的脂肪酸和甘油三酯数据,构建了预测油茶籽油掺伪量的偏最小二乘回归模型和多元线性回归模型。多元线性回归模型具备更为精确的掺伪量预测能力,在高掺伪梯度和低掺伪梯度下,多元线性回归模型掺伪量预测的平均R2值分别达到了 0.999和0.994,平均RMSE值分别为0.146和0.136。（3）针对压榨油茶籽油掺伪浸出油茶籽油的掺伪鉴别问题,基于掺伪油茶籽油的挥发性成分数据,构建了鉴别压榨油茶籽油掺伪浸出油的主成分分析模型和逻辑回归模型。逻辑回归模型具有更强的鉴别能力,对于原香及烤香压榨油茶籽油,逻辑回归模型对高掺伪梯度下样本掺伪浸出油的最低检出限均为10%,对低掺伪梯度下样本掺伪浸出油的最低检出限均为4%。（4）针对压榨油茶籽油掺伪浸出油茶籽油的掺伪量预测问题,基于掺伪油茶籽油的挥发性成分数据,构建了预测压榨油茶籽油掺伪浸出油掺伪量的偏最小二乘回归模型,预测能力较强。对于原香压榨油茶籽油,偏最小二乘回归模型对高掺伪梯度和低掺伪梯度样本的掺伪量预测的平均R2值分别达到了 0.998和0.956,平均RMSE值分别为1.127和0.592。对于烤香压榨油茶籽油,偏最小二乘回归模型对高掺伪梯度和低掺伪梯度样本的掺伪量预测的平均R2值分别达到了 0.998和0.999,平均RMSE值分别为1.166和0.094。本课题涵盖了当前市面上常见的两种油茶籽油掺伪现象,是油茶籽油掺伪鉴别研究领域内首个与机器学习方法相结合的系统性研究。通过综合考虑实际掺伪现象的特点,遴选合适的机器学习方法建立掺伪鉴别模型,达到了较好的掺伪鉴别效果。针对油茶籽油掺伪低质低价油的现有研究,本文综合考虑了多种常见的食用植物油,所建立的机器学习掺伪鉴别模型在鉴别准确率和预测准确性上有较大提升。针对压榨油茶籽油掺伪浸出油的掺伪现象,现有研究只关注于定性鉴别样本是否掺伪,本文除此以外首次补充解决了其掺伪量预测问题,并将定性鉴别的最低检出限降低到了 4%。
何思凡,王伟,关荣发,张玉,王君虹,李雪,朱作艺,景凤强[2]（2020）在《机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的研究进展》文中研究表明食用植物油营养丰富,在生活饮食中必不可少,但市场上的食用植物油掺伪问题严重危害着人们的身体健康,因此做好食用植物油掺伪的鉴别十分重要。食用植物油掺伪鉴别的常规检测方法对仪器设备的要求较高,并且操作复杂,耗费时间较长,因此亟需一种食用植物油的快速无损检测方法来提高检测的效率。机器视觉技术作为一种快速无损检测方法,为食用植物油的无损快速检测提供了一个重要技术手段。文章介绍国内外机器视觉技术在食用植物油品质与掺伪鉴别中的研究动态,比较了几种方法对机器视觉检测性能的影响,展望了机器视觉技术在食用植物油掺伪快速鉴别应用中的发展前景。
祖述冲[3]（2020）在《红松（Pinus koraiensis Sieb. et Zucc.）籽资源评价与精深加工技术研究》文中指出本论文针对我国东北黑龙江省、吉林省、辽宁省林区6个不同产地采集的红松籽开展了红松籽资源评价研究和精深加工技术研究,现将研究结果摘要如下:1、在红松籽的资源属性特征评价方面:其资源形态特征,红松籽的平均籽长、籽宽、籽厚、长宽比、长厚比、籽壳厚是确定红松籽筛分、脱壳的技术参数,平均千粒重干重、平均含水率是确定红松籽运输和储存的技术参数,平均出仁率可评估红松籽原料的优劣和预期产量;其资源化学特征,红松籽仁的平均含油率为63.71%,是目前已知含油量较高的油料之一;红松籽仁不饱和脂肪酸的平均含量为91.94%,皮诺敛酸的平均含量为14.98%;其资源禀赋特征,营造25年结籽的人工红松林,不仅比需80年结籽的天然红松林结籽周期短,而且单产产量高、千粒重重,嫁接苗植苗培育人工红松林6年结实,超过野生红松籽千粒重,皮诺敛酸含量优于野生红松籽;说明人工红松籽的资源禀赋优势可充分满足红松籽油精深加工对工艺原料可持续利用的需求。2、在红松籽油精深加工技术研究方面:干式酶解法提取工艺提取率最高,过氧化值最低。与野生红松籽仁相比,人工红松籽仁出油率升高、皮诺敛酸含量增加,饱和脂肪酸含量降低、油渣中的残油率降低。工艺放大实验,出油率为60.80%,是目前出油率最高的红松籽油提取工艺;不同抗氧化剂对红松籽油过氧化值和丙二醛含量的影响结果表明,迷迭香提取物能够有效提高红松籽油的氧化稳定性;抗氧化性结果显示,清除DPPH自由基、ABTS自由基、-OH自由基能力以及Fe2+还原力,酶解红松籽油均比传统加工红松籽油具有更强的抗氧化能力;单因素法优化得到红松籽油包合物的最优制备工艺,红松籽油固化率为70.95%,含油率为26.88%,激光粒度仪、FTIR、1H-NMR、DSC、TGA、XRD、SEM检测结果表明:与β-环糊精晶体结构相比包合物呈低结晶态,热稳定性与β-环糊精相似;工艺放大实验,所得红松籽油固化率为69%、含油率为27%;生物利用度及药代动力学检测结果显示,包合物组与红松籽油相比,包合物的生物利用度明显提高;皮诺敛酸脂肪酶浓缩法和尿素包合的最优纯化工艺结果显示,皮诺敛酸的纯度为93.51%,得率为13.56%。3本论文研究的创新点有:（1）应用资源属性特征理论和方法对人工红松籽和野生红松籽进行资源评价研究,说明人工红松籽在数量和质量上均可满足红松籽精深加工对工艺原料可持续利用的需求;（2）应用α-淀粉酶干式酶解法提取红松籽油并工艺放大实验,人工红松籽仁与野生红松籽仁相比,出油率高,饱和脂肪酸含量低、皮诺敛酸含量高,油渣残油率低,证明α-淀粉酶干式酶解法提取红松籽油是先进的制油工艺;（3）应用β-环糊精法固体包合红松籽油并进行工艺放大实验,固化率和含油率均为最高,包合物的生物利用度也明显提高;（4）应用脂肪酶浓缩和尿素络合纯化综合法纯化红松籽油中的皮诺敛酸,与同类研究成果相比,皮诺敛酸的纯度和得率均为最高。本论文研究开展的红松籽资源属性特征方面的资源评价为红松籽精深加工工艺原料可持续利用提供了理论指导和技术支撑;研制出红松籽油干式酶解法提取工艺、固体包合物制备工艺、红松籽油中高纯度皮诺敛酸纯化工艺,为我国红松籽精深加工提供了先进技术。
陈发伟[4]（2020）在《基于系统动力学的茶油需求研究》文中研究指明茶油是我国特有的健康优质木本植物油,近年来茶油进入发展的黄金期。在宏观层面上,茶油的发展有利于增加优质健康食用植物油的供给,切实维护国家粮油安全,帮助山区农民脱贫致富,建设美丽乡村,满足人民群众日益增长的美好生活需要。在微观层面上,随着我国居民人均可支配收入的增加,生活水平的提升以及健康意识的提高,茶油作为健康优质的植物油越来越受到消费者青睐。现阶段茶油仍然面临原料供应不足、高质量茶油供给不足、品牌影响力较弱、消费者认知度较低等问题,研究茶油需求可促进茶油产业健康发展。本文在文献调查、专家咨询的基础上,首先从茶油供给侧和需求侧两方面对茶油需求的影响因素进行定性分析。茶油有效供给是满足消费需求的前提,高产、低产油茶林面积、油茶林单产量等对油茶籽产量有直接影响,进而决定茶油供应量。在需求方面,本文将家庭植物油需求分为烹饪需求和营养需求,茶油主要满足营养需求部分,居民人均可支配收入、健康意识、茶油认知度、价格等均是茶油需求的影响因素。其次运用系统动力学模型对茶油需求影响因素进行建模定量分析。通过因果关系图对影响因素进行结构化梳理,再运用存量流量图建立因素变量之间的数量函数关系,经过模型检验后模拟仿真不同变量情境下茶油的供给需求变化,从系统、整体的角度对茶油需求影响因素进行验证分析。研究发现高产油茶林新增面积、低产油茶林改造面积、茶油规模集约化生产等因素对高品质茶油有效供给有明显影响;消费者收入水平、健康意识、茶油品牌影响力、消费者对茶油认知度等对茶油需求有明显影响。最后从加大资金投入,重视科学技术,规模集约化发展,增加高品质茶油供给,明确茶油定位,增加品牌影响力,提高茶油认知度等方面提出促进茶油健康发展的建议。
郑捷航[5]（2020）在《新时代粮食安全背景下的广东省虚拟耕地研究》文中指出粮食安全关乎国计民生,历来是治国安邦的头等大事。随着中国特色社会主义进入新时代,我国社会主要矛盾发生转变,对粮食安全也提出了新要求、新任务。人民生活水平逐步提高,对膳食所需的农产品消费结构也发生了变化。在新时代的新要求下,亟需探索如何协调居民膳食所需农产品的供需平衡。本研究选择全国最大的粮食调入省、全国常住人口最多的省份——广东省作为研究区域,将原本在数量无法直接汇总加和的不同类型农产品,通过引入虚拟耕地概念,得到有效的汇总,分析其数量和结构变化。本文以进入21世纪以来的2000—2018年为研究期,从居民膳食所需的粮食作物、经济作物、肉蛋奶产品、加工产品四类主要农产品的生产、消费、贸易视角出发,运用统计分析法和比较分析法对上述三个环节中虚拟耕地消耗数量和结构变化进行系统分析;此外,计算农产品虚拟耕地消费量与生产量的差额,即虚拟耕地生产消费盈亏量;计算贸易净进口量占消费量的比重,得出省内消费对国外进口的依赖程度,对探索优化广东省耕地资源合理利用以及保障粮食安全具有重要的现实意义。本文得出主要结论如下:（1）通过广东省农产品虚拟耕地含量测算得出:虚拟耕地含量低的农产品在贸易中有更强的比较优势,应尽可能多生产和出口,如稻谷、水产品等。（2）通过农产品生产视角下的广东省虚拟耕地利用分析得出:（1）从初始农产品和最终农产品角度测算的虚拟耕地消耗量结果有差异,前者小于后者;（2）省内产出的农产品隐含的虚拟耕地量远超省内实体耕地面积,说明广东省用有限的实体耕地生产出了超额的农产品,体现了耕地较高的产出效率。（3）通过农产品消费视角下的广东省虚拟耕地需求分析得出:（1）城镇和农村居民消费差异明显,城镇居民肉蛋奶类虚拟耕地消费比重较大,农村居民粮食虚拟耕地消费比重较大,全省居民农产品实际消费的虚拟耕地需求总量逐年上升;（2）关于虚拟耕地生产消费盈亏量的测算,与广东省生产初始农产品的虚拟耕地消耗量比较,虚拟耕地消费量大于生产量;而与广东省产出最终农产品的虚拟耕地消耗量相比,生产量基本可满足消费需求。（4）通过农产品贸易视角下的广东省虚拟耕地流动分析得出:（1）广东省虚拟耕地进口量远超出口量,虚拟耕地贸易呈净进口的状态,其中虚拟耕地进口量最大的是大豆,出口量最大的是水产品;（2）广东省主要农产品虚拟耕地对外依存度高且相对集中于美洲国家,需引起重视,严格控制进口品种规模,适度开拓进口来源渠道以分散贸易风险。
吴晶晶,郎春秀,王伏林,刘仁虎,郑滔,吴关庭[6]（2020）在《我国食用植物油的生产开发现状及其脂肪酸组成改良进展》文中指出食用植物油是人类不可或缺的重要食品之一,不仅富含人体所需三大营养物质之一的脂肪,而且还能提供其他多种营养成分,因而与人们的饮食和健康息息相关。食用植物油的保质保量供应事关国家食品安全。食用植物油种类众多,不同食用植物油之间的差异主要表现为脂肪酸组成的差异。对我国主要食用植物油和小品种食用植物油的生产开发现状、植物油的脂肪酸组成以及主要食用植物油脂肪酸组成的改良进展进行了介绍。
赵鹏广[7]（2020）在《基于太赫兹光谱的食用植物油AFB1和氧化进程的快速检测》文中进行了进一步梳理食用植物油作为人们日常饮食的必需消费品,为人体提供了丰富的营养成分。随着食用油安全问题的频繁发生,食用植物油品质安全检测越来越受到人们的重视。食用植物油品质安全的传统检测方法操作过程繁琐,费时耗力,无法满足对食用植物油品质和安全进行实时监测的要求,因而迫切需要一种快速的检测方法。作为近年来一种新兴的光谱检测技术,太赫兹光谱具有灵敏度高、穿透力强、安全性好和动态范围宽等诸多优势。本文基于太赫兹光谱技术并结合不同的化学计量学方法,对食用植物油品质安全的快速检测展开研究。主要研究结果如下:（1）利用太赫兹光谱技术快速测定大豆油中的黄曲霉毒素B1（AFB1）浓度。t分布-随机近邻嵌入（t-SNE）和主成分分析（PCA）作为预处理方法被用于获得光谱最佳特征。利用不同的化学计量学方法,包括反向传播神经网络（BPNN）、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、随机森林（RF）和偏最小二乘（PLS）以获取最佳的预测模型。研究结果表明BPNN与t-SNE结合具有良好的预测性能,其预测集的相关系数（RP）为0.9948,预测均方根误差（RMSEP）为0.7124μg/kg。此外,本研究表明了太赫兹光谱技术可检测大豆油中浓度为1μg/kg的AFB1（准确度超过90%）。（2）利用太赫兹光谱技术快速评估花生油在储存期间的氧化进程。首先根据传统化学方法确定油样的过氧化值（PV）,并作为标定。其次采用遗传算法（GA）和PCA等预处理方法减少太赫兹高维数据。最后比较了区间偏最小二乘（iPLS）、支持向量机（SVM）、BPNN和PLS的预测效果,以获得最佳的定量预测模型。通过i PLS方法,发现与花生油氧化有关的最佳吸收光谱范围为1.1749至1.5030 THz。在所使用的化学计量学方法中,PCA-SVM表现出吸光度光谱与PV之间的最佳定量相关性,预测结果分别为:RP=0.9289和RMSEP=1.6648 meq O2/kg。本研究结果表明,利用太赫兹光谱技术并结合适当的化学计量学方法可以实现食用植物油的真菌毒素浓度和氧化进程的快速检测。本研究的开展为基于太赫兹光谱技术的食用植物油品质安全的快速检测应用提供了理论依据,也为其他食品的质量快速检测探索出新方法。
周广亚[8]（2020）在《国内市售猪肉和食用植物油危害因素的风险评估研究》文中指出我国是全球最大的猪肉和食用植物油消费国。近年来,猪肉和食用植物油安全事件频发,给人们的生命健康和社会稳定带来诸多不良影响。风险评估是国际公认的一种有效评估食品安全风险的方法,在食品安全风险管理中发挥着巨大作用。因此,本文采用概率暴露评估、综合评价、数据挖掘等风险评估方法,构建了猪肉和食用植物油中相关危害因素的风险评估模型,并在此基础上设计实现了猪肉和食用植物油安全风险评估系统,旨在为猪肉和食用植物油的安全监管提供支持,以降低猪肉和食用植物油安全风险发生的可能性。本文的主要研究内容和结论如下:1市售猪肉中化学性危害因素和致病微生物的风险评估（1）市售猪肉中化学性危害因素的风险评估:基于不同国家猪肉中兽药残留标准的差异,建立了进口猪肉中兽药残留的风险评估模型。结果表明,美国、巴西、泰国、澳大利亚和俄罗斯猪肉中兽药残留的潜在风险较低。采用地理信息系统（GIS）方法对2015-2019年中国发生的猪肉兽药残留安全事件的分布、聚类情况进行研究,结果显示我国猪肉中兽药残留安全事件在时空上呈聚集分布,且热点聚集区域多分布在我国西南地区。通过构建暴露评估模型对国产猪肉中铅、砷、镉、汞的健康风险进行评估,结果表明猪肉中的砷对2到4岁年龄段人群的致癌风险超出可接受水平。采用故障树分析法探究了猪肉供应链中导致化学性危害事件发生的薄弱环节,结果表明预防我国猪肉化学性危害事件发生的关键是加强政府部门的监管和进一步完善我国食品安全标准体系。（2）市售猪肉中致病微生物的风险评估:通过构建定量风险评估模型对进口猪肉传入非洲猪瘟病毒和猪水泡病病毒的风险进行评估,结果表明来自加拿大、美国、巴西、德国、西班牙的进口猪肉传入非洲猪瘟病毒和猪水泡病病毒的风险均较低。采用模块化过程风险模型法构建了国产猪肉中大肠杆菌的风险评估模型,结果表明影响国产猪肉中大肠杆菌风险的主要因素是售卖时猪肉中大肠杆菌的污染水平、购买后常温下的储存时间和储存温度。通过分析猪肉供应链中沙门氏菌浓度的变化,建立了猪肉中沙门氏菌的定量风险评估模型。结果表明,每1万人中约有51人因食用猪肉而罹患沙门氏菌病。2食用植物油中化学性危害因素的风险评估（1）食用植物油中苯并芘、黄曲霉毒素B1和重金属的风险评估:通过分析花生油、大豆油和菜籽油中苯并芘的污染情况,评估了3种食用植物油中苯并芘的致癌风险。结果表明,三种食用植物油中苯并芘的致癌风险均处于可接受水平。使用暴露限值法和数学模型法对花生油中黄曲霉毒素B1的健康风险进行评估,结果表明花生油中黄曲霉毒素B1具有较高的健康风险。基于食用植物油中铅、砷、镉、铬的污染水平,构建了食用植物油中重金属的膳食暴露风险评估模型。结果表明,食用植物油中重金属铬的致癌风险超出最大可接受水平。（2）食用植物油中化学性危害因素的综合风险评估:建立了基于风险矩阵的食用植物油中化学性危害因素的风险等级评估模型。结果表明,2018年山东、黑龙江两省食用植物油的安全状况整体较好,但两省都需加强对食用植物油中苯并芘、黄曲霉毒素B1和特丁基对苯二酚的风险管理。进一步采用灰度关联法结合解释结构模型法（GRA-ISM）构建了食用植物油中化学性危害因素的风险等级评估模型。研究结果表明,影响食用植物油安全的主要化学性风险因素是苯并芘、砷、酸价和二丁基羟基甲苯。另外,使用熵权层次分析法集成BP神经网络算法构建了食用植物油化学性危害等级预测模型,模型的十折交叉验证及独立测试的决定系数R2分别达到0.994和0.992,预测模型拟合效果较好。3、猪肉和食用植物油安全风险评估系统的构建基于本文建立的猪肉和食用植物油安全风险评估模型,本研究采用MVC分层开发模式,设计并开发了一套猪肉和食用植物油安全风险评估系统（http://www.biotechshu.com:8080/porkandoil）,该系统可以为食品安全从业人员和普通消费者进行猪肉和食用植物油的安全风险管理提供辅助。
陈通[9]（2020）在《基于GC-IMS技术的植物油品质分析方法研究》文中提出我国是食用植物油消费大国,其中大豆油、菜籽油、花生油等3种食用油占国内消费总量的90%左右。由于受培育品种、气候环境、土壤成分以及制取、加工工艺等多种因素的影响,使得市面上流通的食用植物油不仅种类繁多、来源广泛,而且其质量品质和营养价值也参差不齐。不法商贩或者小型植物油加工厂易受利益驱使以劣质低价植物油掺入或伪造包装替代高价植物油,导致食用植物油安全问题仍时有发生,该类事件严重侵害了消费者的身心健康和合法权益,同时阻碍了食用植物油市场经济的健康有序发展。本研究基于气相离子迁移谱（Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,GC-IMS）联用技术,从风味化学角度对植物油品质的分析方法进行了深入研究,具体研究内容如下:（1）为使GC-IMS设备工作在最佳条件下,研究以植物油风味物质中存在的4种典型标准挥发性有机物质为检测对象,通过单因素试验分析标准物质产生的离子峰强度变化,确定了GC-IMS的最佳检测条件,具体参数为:孵化温度60℃、孵化时间10 min、顶空进样量200μL,载气流量选用程序控制方式。（2）为建立一种基于风味物质组成的不同种类食用植物油的快速识别方法,采用GC-IMS设备对芝麻油、菜籽油和山茶油3种类型共187个食用植物油样品进行了检测,分别使用基于人工特征提取与Otsu阈值分割提取的2种方法对GC-IMS二维谱图进行特征选取,并结合主成分分析和k-最邻近（k-Nearest Neighbors,kNN）模式识别算法分析对比2种特征选取方法的优劣,构建了3种不同种类植物油的风味指纹识别模型。结果表明:相对于依靠人工选取特征峰的主观选取方法,Otsu阈值分割算法结合谱图差异可视化方法能够更有效地定位不同种类植物油样之间的差异区域,实现风味物质对应特征峰的自动选取,达到成功区分不同种类植物油的目的,预测集正确识别率可达98.24%。（3）采用多维主成分方法对芥花籽油中掺入不同比例掺假油样产生的GC-IMS二维矩阵数据直接进行分析处理,并结合典型判别分析方法对不同种类掺假油样进行有监督识别。结果表明:除了芥花籽油中掺入花生油比例为20%的样品存在误判现象外,其他掺假样品均能够得到很好的区分。分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLS）建立芥花籽掺假油样的定量预测模型,结果表明:3种方法所建立模型中校正集和预测集相关系数均≤0.85,对应均方根误差在4.789.73%之间;预处理方法的引入可消除部分GC-IMS二维谱图中的无关信息,降低真实值与预测值之间的误差,提高预测准确度;PLS回归算法结合Savitzky-Golay滤波以及归一化预处理方法可得到最佳预测模型,其预测集相关系数为0.833,预测集均方根误差为5.16%。（4）为构建能够表征菜籽油精炼程度的风味指纹图谱,实现菜籽油精炼等级的判别区分,使用GC-IMS设备对4种不同精炼等级共124个菜籽油样进行了检测。采用傅里叶变换红外光谱仪并结合二阶导数算法对不同等级菜籽油样进行分析,结果发现:一级菜籽油样在2 854 cm-1、2 924 cm-1以及2 933 cm-1等3处产生特征吸收峰,该类吸收峰对应含有甲基、亚甲基等官能团的烷烃类物质;除一级菜籽油样外,其他等级菜籽油样在912 cm-1处产生吸收峰,对应物质可能为含有羰基官能团的化合物,也是后期菜籽油形成风味物质的重要来源之一。顶空固相微萃取技术结合GC-MS的分析结果表明,菜籽油样的风味物质数量随着精炼等级的提高而显着减少;菜籽油中的风味物质主要为醛类、醇类、烷烃类、酯类、呋喃、吡嗪类等物质;一级菜籽油样主要成分为小分子烷烃类物质,二级菜籽油样主要为醛类和醇类物质,三级油样主要以醛类和腈类物质为主,还包括少量的吡嗪、呋喃类物质,四级菜籽油油样含有的风味成分物质最多。应用GC-IMS对不同精炼等级菜籽油样进行了检测,采用彩色差分可视化方法结合Otsu算法进行特征提取,并进一步采用主成分分析和3种模式识别方法建立不同等级菜籽油样的判别模型。结果表明:3种模式识别方法中均能够成功区分不同精炼等级菜籽油样,kNN的判别结果较其他2种方法略好,3种模式识别方法的预测集正确率均大于94%,成功实现菜籽油精炼等级的准确判别,研究表明GC-IMS技术可用于菜籽油精炼等级的快速判别。
陈晨[10]（2020）在《JJ食品公司多元化经营战略研究》文中研究说明多元化经营是现代较为流行的一种增长战略,对推动企业快速发展有很大帮助,但是经营不善可能导致企业管理质量下降,风险增加。具有较强竞争优势的主营业务是企业多元化经营的前提条件。以酱油起家的JJ食品公司成立于1996年,目前已形成同时经营酱油、食用植物油、食醋、鸡精、味精等产品的多元化格局。近年来,随着公司产品种类不断增加以及业务向非相关领域扩展,JJ食品公司出现了业绩不振、经营风险增大等问题。面对日益加剧的市场竞争、复杂多样的市场环境、不断进步的技术水平、大量涌入的外资和精细化多变的消费市场,JJ食品公司如何调整多元化经营战略发展方向,确保公司健康可持续发展,成为JJ食品公司最急需解决的问题。本文通过对JJ食品公司实施多元化经营战略现状分析,并基于财务数据从盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力四个方面进行多元化经营绩效分析,找出其存在的主要问题。然后基于PEST模型分析公司的宏观环境,分析调味品和粮油行业环境,以及组织管理、人力资源、生产能力、企业文化等公司内部环境,并利用SWOT分析对公司遇到的机遇和威胁、潜在的优势和劣势进行深入思考,确定了公司要聚焦主业做强做优,淘汰销量少、低利润产品,在此基础上实施相关多元化的战略定位,提出品牌、渠道方面的职能战略和多元化经营战略实施方案。最后从优化组织结构、提升人力资源管理、严格加强财务管理、加强企业文化建设、提高信息化水平五个方面提出了保障措施。
二、几种食用植物油的营养特点（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、几种食用植物油的营养特点（论文提纲范文）
（1）基于机器学习算法的油茶籽油掺伪鉴别模型的建立（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 食用植物油掺伪鉴别研究中常用的检测技术 |
| 1.2.2 食用植物油掺伪鉴别研究中常用的机器学习算法 |
| 1.3 研究意义与研究内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 利用脂肪酸和甘油三酯数据鉴别掺伪油茶籽油的掺伪种类 |
| 2.1 实验及数据预处理 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 脂肪酸分析 |
| 2.1.3 甘油三酯分析 |
| 2.1.4 实验结果 |
| 2.1.5 掺伪油茶籽油油脂模型的设计 |
| 2.1.6 数据预处理及编程平台 |
| 2.2 掺伪油茶籽油特征性物质指标的分布情况 |
| 2.2.1 掺入不同植物油的油茶籽油的特征性物质指标分布统计结果 |
| 2.2.2 掺入某种食用油及其他油类的掺伪油茶籽油的特征性物质指标分布统计结果 |
| 2.3 鉴别油茶籽油掺伪种类的决策树模型 |
| 2.3.1 鉴别油茶籽油掺伪种类的决策树模型原理 |
| 2.3.2 二分类决策树模型掺伪鉴别结果 |
| 2.3.3 多分类决策树模型掺伪鉴别结果 |
| 2.4 鉴别油茶籽油掺伪种类的神经网络模型 |
| 2.4.1 鉴别油茶籽油掺伪种类的神经网络模型原理 |
| 2.4.2 多层感知机神经网络模型掺伪鉴别结果 |
| 2.5 小结 |
| 3 利用脂肪酸和甘油三酯数据预测掺伪油茶籽油的掺伪含量 |
| 3.1 实验及数据预处理 |
| 3.2 预测掺伪油茶籽油掺伪量的偏最小二乘回归模型 |
| 3.2.1 预测掺伪油茶籽油掺伪量的偏最小二乘回归模型原理 |
| 3.2.2 偏最小二乘回归模型掺伪量预测结果 |
| 3.3 预测掺伪油茶籽油掺伪量的多元线性回归模型 |
| 3.3.1 预测掺伪油茶籽油掺伪量的多元线性回归模型原理 |
| 3.3.2 多元线性回归模型掺伪量预测结果 |
| 3.4 小结 |
| 4 利用挥发性成分数据鉴别压榨油茶籽油是否掺伪浸出油 |
| 4.1 实验及数据预处理 |
| 4.1.1 实验材料 |
| 4.1.2 实验仪器 |
| 4.1.3 挥发性成分分析 |
| 4.1.4 实验数据 |
| 4.1.5 掺伪油脂模型的设计 |
| 4.1.6 编程平台 |
| 4.2 鉴别压榨油茶籽油是否掺伪浸出油的主成分分析模型 |
| 4.2.1 鉴别压榨油茶籽油是否掺伪浸出油的主成分分析模型原理 |
| 4.2.2 原香油茶籽油是否掺伪浸出油的鉴别结果 |
| 4.2.3 烤香油茶籽油是否掺伪浸出油的鉴别结果 |
| 4.3 鉴别压榨油茶籽油是否掺伪浸出油的逻辑回归模型 |
| 4.3.1 鉴别压榨油茶籽油是否掺伪浸出油的逻辑回归模型原理 |
| 4.3.2 原香油茶籽油是否掺伪浸出油的鉴别结果 |
| 4.3.3 烤香油茶籽油是否掺伪浸出油的鉴别结果 |
| 4.4 小结 |
| 5 利用挥发性成分数据预测压榨油茶籽油掺伪浸出油的掺伪量 |
| 5.1 实验及数据预处理 |
| 5.2 预测压榨油茶籽油掺伪浸出油掺伪量的偏最小二乘回归模型 |
| 5.2.1 预测压榨油茶籽油掺伪浸出油掺伪量的偏最小二乘回归模型原理 |
| 5.2.2 原香油茶籽油掺伪浸出油的掺伪量预测结果 |
| 5.2.3 烤香油茶籽油掺伪浸出油的掺伪量预测结果 |
| 5.3 小结 |
| 6 全文总结及展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.1.1 掺伪油茶籽油理化指标的测定 |
| 6.1.2 利用脂肪酸和甘油三酯数据鉴别掺伪油茶籽油的掺伪种类 |
| 6.1.3 利用脂肪酸和甘油三酯数据预测掺伪油茶籽油的掺伪量 |
| 6.1.4 利用挥发性成分数据鉴别压榨油茶籽油是否掺伪浸出油 |
| 6.1.5 利用挥发性成分数据预测压榨油茶籽油掺伪浸出油的掺伪量 |
| 6.2 创新点及展望 |
| 6.2.1 创新点 |
| 6.2.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（2）机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的研究进展（论文提纲范文）
| 1 机器视觉技术 |
| 1.1 机器视觉技术的发展历史 |
| 1.2 机器视觉技术的基本原理 |
| 2 机器视觉在食用植物油品质与掺伪鉴别中的应用及研究动态 |
| 2.1 机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的应用 |
| 2.2 基于色泽检测法的食用植物油品质鉴别应用 |
| 2.3 基于显色法的食用植物油品质鉴别应用 |
| 2.4 机器视觉在食用植物油污染物检测中的应用 |
| 3 机器视觉技术在食用植物油掺伪鉴别中的应用前景及发展趋势 |
| 3.1 克服外界环境造成的扰动误差 |
| 3.2 建立标准颜色模型 |
| 3.3 开发嵌入式机器视觉设备 |
| 3.4 构建集成化应用平台 |
| 3.5 基于动态监测的机器视觉系统研究 |
| 4 展望 |
（3）红松（Pinus koraiensis Sieb. et Zucc.）籽资源评价与精深加工技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 红松籽资源评价与红松籽精深加工对我国红松资源可持续利用的重要意义 |
| 1.1.1 我国红松籽资源的加工利用正在向由以原料粗加工为主向以原料精深加工为主的的战略方向转变 |
| 1.1.2 红松籽精深加工将有利促进我国红松籽资源的可持续利用 |
| 1.2 红松籽的资源属性特征 |
| 1.2.1 红松籽的资源形态特征 |
| 1.2.2 红松籽的资源化学特征 |
| 1.2.3 红松籽的资源禀赋特征 |
| 1.3 红松籽油是我国食用植物油中的一个新油种 |
| 1.3.1 食用植物油概述 |
| 1.3.2 红松籽油概述 |
| 1.4 干式酶解法提取红松籽油工艺研究 |
| 1.5 红松籽油包合物工艺研究 |
| 1.5.1 喷雾干燥法 |
| 1.5.2 物理吸附法 |
| 1.5.3 复合凝聚法 |
| 1.5.4 乳液聚合法 |
| 1.5.5 分子包埋法 |
| 1.6 皮诺敛酸的纯化工艺研究 |
| 1.6.1 低温结晶法 |
| 1.6.2 分子蒸馏法 |
| 1.6.3 精馏分离法 |
| 1.6.4 吸附分离法 |
| 1.6.5 超临界二氧化碳萃取法 |
| 1.6.6 脂肪酶浓缩法 |
| 1.6.7 尿素络合法 |
| 1.7 课题解决的问题及研究意义 |
| 1.7.1 解决的问题 |
| 1.7.2 研究意义 |
| 1.8 研究内容与技术路线 |
| 1.8.1 研究内容 |
| 1.8.2 技术路线 |
| 2 红松籽资源属性特征的资源评价 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验材料和仪器 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 实验仪器 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 红松籽的采集 |
| 2.3.2 红松籽资源形态特征测定 |
| 2.3.3 红松籽资源化学特征测定 |
| 2.3.4 红松籽资源禀赋特征分析 |
| 2.4 结果和分析 |
| 2.4.1 红松籽的资源形态特征 |
| 2.4.2 红松籽的资源化学特征 |
| 2.4.3 红松籽的资源禀赋特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 红松籽油干式酶解法提取工艺与理化分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料和仪器 |
| 3.2.1 实验材料 |
| 3.2.2 实验仪器 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 红松籽的预处理 |
| 3.3.2 红松籽仁含油量计算 |
| 3.3.3 红松籽油提取率计算 |
| 3.3.4 红松籽粕残油率计算 |
| 3.3.5 不同工艺对红松籽油提取率影响 |
| 3.3.6 固体酶制剂的筛选 |
| 3.3.7 红松籽油提工艺单因素优化 |
| 3.3.8 红松籽油的理化性质检测 |
| 3.3.9 红松籽油脂肪酸成分检测 |
| 3.4 实验结果与讨论 |
| 3.4.1 红松籽仁的含油量 |
| 3.4.2 不同红松籽油提取工艺的出油率、提取率及籽粕残油率 |
| 3.4.3 提取酶的选择结果 |
| 3.4.4 松籽油的α-淀粉酶干式酶解法提取工艺单因素优化 |
| 3.4.5 松籽油提取最优工艺验证 |
| 3.4.6 红松籽油的理化性质检测(脂肪酸成分分析) |
| 3.4.7 红松籽油的脂肪酸成分检测 |
| 3.5 红松籽油干式酶解法制备工艺放大实验技术方案 |
| 3.5.1 红松籽油干式酶解法制备工艺放大实验 |
| 3.5.2 红松籽油干式酶解法制备工艺放大流程图 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 红松籽油的氧化稳定性评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验材料和仪器 |
| 4.2.1 实验材料 |
| 4.2.2 实验仪器 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 过氧化值及丙二醛检测方法 |
| 4.3.2 不同种类抗氧化剂对红松籽油的氧化稳定性影响 |
| 4.3.3 红松籽油贮藏实验 |
| 4.4 实验结果与讨论 |
| 4.4.1 不同种类抗氧化剂对红松籽油氧化稳定性影响结果 |
| 4.4.2 温度对红松籽油过氧化值影响 |
| 4.4.3 光照对红松籽油过氧化值影响 |
| 4.4.4 空气对红松籽油过氧化值影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 红松籽油的体外抗氧化评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验材料和仪器 |
| 5.2.1 实验材料 |
| 5.2.2 实验仪器 |
| 5.3 实验方法 |
| 5.3.1 清除DPPH自由基 |
| 5.3.2 清除ABTS自由基 |
| 5.3.3 Fe~(2+)还原能力 |
| 5.3.4 清除羟(~-OH)自由基 |
| 5.4 实验结果与讨论 |
| 5.4.1 清除DPPH自由基能力 |
| 5.4.2 清除ABTS自由基能力 |
| 5.4.3 Fe~(2+)还原力分析 |
| 5.4.4 清除羟自由基能力 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 红松籽油固体包合物的制备工艺与表征 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料和仪器 |
| 6.2.1 实验材料 |
| 6.2.2 实验仪器 |
| 6.3 实验方法 |
| 6.3.1 制备及检测方法 |
| 6.3.2 单因素优化实验方法 |
| 6.3.3 红松籽油包合物表征 |
| 6.3.4 红松籽油包合物生物利用度及药代动力学 |
| 6.4 实验结果与讨论 |
| 6.4.1 单因素优化实验结果 |
| 6.4.2 红松籽油包合物最优工艺验证 |
| 6.4.3 红松籽油包合物表征结果 |
| 6.4.4 生物利用度检测结果 |
| 6.5 红松籽油固体包合物制备工艺放大技术方案 |
| 6.5.1 红松籽油固体包合物制备工艺放大实验 |
| 6.5.2 红松籽油固体包合物制备工艺放大流程图 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 红松籽油中皮诺敛酸(PLA)纯化制备工艺与结果验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 实验材料和仪器 |
| 7.2.1 实验材料 |
| 7.2.2 实验仪器 |
| 7.3 实验方法 |
| 7.3.1 红松籽油游脂肪酸的制备 |
| 7.3.2 PLA脂肪酶浓缩法制备 |
| 7.3.3 PLA含量测定 |
| 7.3.4 PLA尿素络合纯化法制备 |
| 7.3.5 PLA脂肪酶浓缩法单因素优化 |
| 7.3.6 PLA尿素络合纯化法单因素优化 |
| 7.4 实验结果与讨论 |
| 7.4.1 PLA标准曲线 |
| 7.4.2 PLA脂肪酶浓缩法单因素优化结果 |
| 7.4.3 PLA脂肪酶浓缩法结果验证 |
| 7.4.4 PLA尿素络合纯化法单因素优化结果 |
| 7.4.5 PLA尿素络合纯化法结果验证 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（4）基于系统动力学的茶油需求研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与目的 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.2.3 研究目的 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线图 |
| 1.5 论文的创新点 |
| 2 研究的理论基础与相关概念 |
| 2.1 系统动力学 |
| 2.2 需求研究理论与概念 |
| 2.3 食用油概述 |
| 2.4 茶油概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 茶油需求的市场环境与现状 |
| 3.1 我国食用油市场整体现状 |
| 3.1.1 食用油供给现状 |
| 3.1.2 食用油消费现状 |
| 3.2 家庭食用油消费趋势 |
| 3.3 茶油市场现状分析 |
| 3.4 茶油发展主要问题 |
| 3.4.1 产品低端,市场有效供给不足 |
| 3.4.2 区域性消费明显,市场认知度较低 |
| 3.4.3 宣传不到位,品牌影响力不足 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 茶油需求影响因素分析 |
| 4.1 茶油供给侧影响因素 |
| 4.1.1 油茶林面积和油茶籽产量 |
| 4.1.2 规模集约化程度 |
| 4.1.3 茶油品牌 |
| 4.1.4 茶油价格 |
| 4.2 茶油消费侧影响因素 |
| 4.2.1 认知观念 |
| 4.2.2 居民人均收入 |
| 4.2.3 居民健康意识 |
| 4.2.4 茶油价格 |
| 4.2.5 人均植物油消费量 |
| 4.2.6 人口因素 |
| 4.2.7 其他食用油的影响 |
| 4.2.8 政策影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 茶油需求的系统动力学模型 |
| 5.1 因果关系分析 |
| 5.1.1 茶油供给侧因果关系分析 |
| 5.1.2 茶油需求侧因果关系分析 |
| 5.2 茶油需求存量流量图 |
| 5.3 茶油需求系统动力学模型构建 |
| 5.3.1 供给部分模型参数设计与验证 |
| 5.3.2 需求部分模型参数设计与验证 |
| 5.4 情境变化对茶油供给需求的影响模拟 |
| 5.4.1 茶油供给侧模拟仿真 |
| 5.4.2 茶油需求侧模拟仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 研究总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 茶油发展建议 |
| 6.2.1 重视科学技术,助力生产效率 |
| 6.2.2 加大资金投入,规模集约发展 |
| 6.2.3 规范行业秩序,提高茶油品质 |
| 6.2.4 强化品牌建设,提高茶油认知 |
| 6.2.5 明确茶油定位,满足健康需求 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（5）新时代粮食安全背景下的广东省虚拟耕地研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.2.3 简要研究述评 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 可能的创新和不足 |
| 1.5.1 可能的创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 1.6 研究区域与对象的选取及资料来源 |
| 1.6.1 研究区域的选取 |
| 1.6.2 研究对象的选择 |
| 1.6.3 数据资料的来源 |
| 第二章 基本概念与基础理论 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 耕地 |
| 2.1.2 粮食安全 |
| 2.1.3 农产品 |
| 2.1.4 虚拟耕地 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 资源流动理论 |
| 2.2.2 资源替代理论 |
| 2.2.3 比较优势理论 |
| 2.2.4 要素禀赋理论 |
| 2.2.5 生态足迹理论 |
| 第三章 广东省耕地情况与粮食安全分析 |
| 3.1 广东省的自然地理环境 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 地貌及气候 |
| 3.2 广东省的社会经济概况 |
| 3.2.1 经济发展 |
| 3.2.2 人口 |
| 3.3 广东省的耕地资源概况 |
| 3.3.1 耕地资源数量概况 |
| 3.3.2 耕地资源质量概况 |
| 3.3.3 耕地利用结构布局情况 |
| 3.3.4 耕地保护情况 |
| 3.4 广东省粮食供需概况 |
| 3.4.1 粮食安全现状分析 |
| 3.4.2 粮食生产形势严峻 |
| 3.4.3 粮食需求持续增长 |
| 3.4.4 粮食贸易结构改变 |
| 3.5 虚拟耕地视角下的广东省粮食安全思考 |
| 第四章 农产品生产视角下的广东省虚拟耕地消耗分析 |
| 4.1 广东省生产中农产品虚拟耕地测算方法 |
| 4.2 广东省单位农产品虚拟耕地含量的测算 |
| 4.2.1 植物产品虚拟耕地含量测算 |
| 4.2.2 动物产品虚拟耕地含量测算 |
| 4.2.3 加工产品虚拟耕地含量测算 |
| 4.3 广东省农产品生产中虚拟耕地消耗总量及结构变化 |
| 4.3.1 粮食作物的虚拟耕地消耗量及结构变化 |
| 4.3.2 经济作物类农产品虚拟耕地消耗量及结构变化 |
| 4.3.3 肉蛋奶类农产品虚拟耕地消耗量及结构变化 |
| 4.3.4 加工产品类农产品虚拟耕地消耗量及结构变化 |
| 4.3.5 主要农产品虚拟耕地消耗量及结构变化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 农产品消费视角下的广东省虚拟耕地实际需求分析 |
| 5.1 广东省农产品消费中虚拟耕地测算方法 |
| 5.2 广东省城乡居民虚拟耕地消费情况 |
| 5.2.1 广东省城镇居民虚拟耕地消费情况 |
| 5.2.2 广东省农村居民虚拟耕地消费情况 |
| 5.2.3 城乡居民虚拟耕地消费情况比较 |
| 5.3 广东省农产品虚拟耕地消费总量及结构变化 |
| 5.3.1 农产品虚拟耕地消费量及结构变化 |
| 5.3.2 粮食作物虚拟耕地消费量及结构变化 |
| 5.3.3 经济作物虚拟耕地消费量及结构变化 |
| 5.3.4 肉蛋奶类农产品虚拟耕地消费量及结构变化 |
| 5.3.5 加工产品虚拟耕地消费量及结构变化 |
| 5.4 广东省农产品虚拟耕地生产消费盈亏量 |
| 5.4.1 初始农产品角度的虚拟耕地生产消费盈亏量 |
| 5.4.2 最终农产品角度的虚拟耕地生产消费盈亏量 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 农产品贸易视角下的广东省虚拟耕地依赖程度分析 |
| 6.1 广东省农产品贸易中虚拟耕地测算方法 |
| 6.2 广东省农产品贸易中虚拟耕地进出口量的测算 |
| 6.2.1 广东省农产品虚拟耕地进口测算 |
| 6.2.2 广东省农产品虚拟耕地出口测算 |
| 6.2.3 广东省农产品虚拟耕地贸易分析 |
| 6.3 广东省农产品虚拟耕地消费对净进口的依赖 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）我国食用植物油的生产开发现状及其脂肪酸组成改良进展（论文提纲范文）
| 1 我国食用植物油的生产与开发 |
| 1.1 主要食用植物油的生产 |
| 1.2 小品种食用植物油的开发生产 |
| 2 我国植物油的脂肪酸组成 |
| 3 我国主要食用植物油脂肪酸组成的改良进展 |
| 4 结束语 |
（7）基于太赫兹光谱的食用植物油AFB1和氧化进程的快速检测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 英文缩略表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 食用植物油概述 |
| 1.1.1 食用植物油分类 |
| 1.1.2 食用植物油市场现状 |
| 1.2 食用植物油品质的影响因素 |
| 1.2.1 真菌毒素污染 |
| 1.2.2 氧化酸败 |
| 1.3 食用植物油品质安全的常规检测方法 |
| 1.3.1 食用植物油中真菌毒素的常规检测方法 |
| 1.3.2 食用植物油氧化酸败的常规检测方法 |
| 1.4 食用植物油品质安全的光谱快速检测研究进展 |
| 1.4.1 光谱快速检测技术 |
| 1.4.2 食用植物油中真菌毒素含量的快速检测研究进展 |
| 1.4.3 食用植物油氧化酸败的快速检测研究进展 |
| 1.5 太赫兹光谱技术在食品检测领域的研究进展 |
| 1.5.1 异物检测 |
| 1.5.2 有害化学物质检测 |
| 1.5.3 掺假检测 |
| 1.5.4 水分含量检测 |
| 1.5.5 食用油品质检测 |
| 1.6 立题背景及主要研究内容 |
| 1.6.1 立题背景 |
| 1.6.2 主要研究内容 |
| 第二章 太赫兹光谱技术及化学计量学方法 |
| 2.1 太赫兹光谱技术介绍 |
| 2.1.1 太赫兹光谱技术发展沿革 |
| 2.1.2 太赫兹光谱技术特性及优势 |
| 2.2 太赫兹光谱系统介绍和基本原理 |
| 2.3 太赫兹光谱数据预处理方法 |
| 2.3.1 主成分分析 |
| 2.3.2 遗传算法 |
| 2.3.3 t分布-随机近邻嵌入 |
| 2.4 化学计量学方法 |
| 2.4.1 反向传播神经网络 |
| 2.4.2 偏最小二乘 |
| 2.4.3 支持向量机 |
| 2.4.4 最小二乘支持向量机 |
| 2.4.5 随机森林 |
| 2.4.6 区间偏最小二乘 |
| 2.5 模型评价标准 |
| 2.5.1 定性模型评价标准 |
| 2.5.2 定量模型评价标准 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于太赫兹光谱的大豆油中AFB_1浓度的快速检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 样品制备 |
| 3.2.2 太赫兹光谱信息获取 |
| 3.2.3 化学计量学方法 |
| 3.2.4 模型评估 |
| 3.2.5 数据分析 |
| 3.3 结果分析与讨论 |
| 3.3.1 太赫兹光谱分析 |
| 3.3.2 样品可视化分类 |
| 3.3.3 大豆油中AFB_1浓度的鉴别分析 |
| 3.3.4 大豆油中AFB_1浓度的定量预测结果分析 |
| 3.3.5 大豆油中AFB_1浓度的检出限分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于太赫兹光谱技术的花生油储存期间氧化进程的快速检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料和方法 |
| 4.2.1 样品储存处理 |
| 4.2.2 主要仪器与设备 |
| 4.2.3 主要试剂 |
| 4.2.4 过氧化值检测 |
| 4.2.5 脂肪酸组成检测 |
| 4.2.6 太赫兹光谱信息获取 |
| 4.2.7 化学计量学方法 |
| 4.2.8 模型评估 |
| 4.2.9 数据分析 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 花生油过氧化值和脂肪酸测定 |
| 4.3.2 太赫兹光谱分析 |
| 4.3.3 样品可视化分类 |
| 4.3.4 花生油过氧化值的定量预测结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 太赫兹光谱技术的发展局限 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（8）国内市售猪肉和食用植物油危害因素的风险评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1 猪肉和食用植物油安全问题的概述 |
| 1.1 猪肉安全问题的概述 |
| 1.2 食用植物油安全问题的概述 |
| 2 猪肉和食用植物油安全风险评估的现状 |
| 2.1 猪肉安全风险评估的现状 |
| 2.2 食用植物油安全风险评估的现状 |
| 2.3 猪肉和食用植物油安全风险评估的常用方法 |
| 3 风险评估系统开发涉及的计算机技术 |
| 3.1 Java EE技术 |
| 3.2 Java Web开发技术 |
| 3.3 MVC开发模式 |
| 4 本研究的意义和主要内容 |
| 第二章 市售猪肉中化学性危害因素和致病微生物的风险评估 |
| 1 数据与方法 |
| 1.1 数据准备 |
| 1.2 计算方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 市售猪肉中化学性危害因素的风险评估 |
| 2.1.1 进口猪肉中兽药残留的风险评估 |
| 2.1.2 国产猪肉中兽药残留的风险评估 |
| 2.1.3 国产猪肉中重金属的风险评估 |
| 2.1.4 基于故障树的国产猪肉中化学性危害因素的风险评估 |
| 2.2 市售猪肉中致病微生物的风险评估 |
| 2.2.1 进口猪肉传入非洲猪瘟病毒和猪水泡病病毒的风险评估 |
| 2.2.2 国产猪肉中大肠杆菌的风险评估 |
| 2.2.3 国产猪肉中沙门氏菌的风险评估 |
| 3 讨论 |
| 4 本章小结 |
| 第三章 食用植物油中化学性危害因素的风险评估 |
| 1 数据与方法 |
| 1.1 数据准备 |
| 1.2 计算方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 食用植物油中苯并芘、黄曲霉毒素B1和重金属的风险评估 |
| 2.1.1 食用植物油中苯并芘的风险评估 |
| 2.1.2 花生油中黄曲霉毒素B1的风险评估 |
| 2.1.3 食用植物油中重金属的风险评估 |
| 2.2 食用植物油中化学性危害因素的综合风险评估 |
| 2.2.1 基于风险矩阵的食用植物油中化学性危害因素的风险等级评估 |
| 2.2.2 基于GRA-ISM的食用植物油中化学性危害因素的风险等级评估 |
| 2.2.3 食用植物油中化学性危害等级的预测 |
| 3 讨论 |
| 4 本章小结 |
| 第四章 猪肉和食用植物油安全风险评估系统的开发 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 风险评估系统的开发环境 |
| 1.2 风险评估系统的结构设计 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 系统主界面模块的实现 |
| 2.2 参数输入和结果显示模块的实现 |
| 2.3 业务控制模块的实现 |
| 2.4 猪肉和食用植物油安全风险评估模块的实现 |
| 2.4.1 进口猪肉中兽药残留的风险评估模型的实现 |
| 2.4.2 猪肉中大肠杆菌的风险评估模型的实现 |
| 2.4.3 食用植物油中苯并芘的风险评估模型的实现 |
| 2.4.4 食用植物油中化学性危害等级预测模型的实现 |
| 3 讨论 |
| 4 本章小结 |
| 第五章 全文总结 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 |
| 作者在攻读硕士学位期间所参与的课题 |
| 致谢 |
（9）基于GC-IMS技术的植物油品质分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 植物油品质评价研究现状 |
| 1.2.1 感官评定 |
| 1.2.2 理化指标评定 |
| 1.2.3 色谱分析鉴别法 |
| 1.2.4 无损检测鉴定法 |
| 1.3 植物油风味成分研究 |
| 1.3.1 植物油风味物质产生途径 |
| 1.3.2 植物油特征风味的影响因素 |
| 1.4 气相离子迁移谱联用分析检测技术 |
| 1.4.1 IMS技术基本原理 |
| 1.4.2 离子在IMS中的反应过程 |
| 1.4.3 气相离子迁移谱 |
| 1.5 GC-IMS技术的国内外研究现状 |
| 1.5.1 GC-IMS在食品行业中的应用研究 |
| 1.5.2 GC-IMS在军事、化工和环境监测方面的应用 |
| 1.5.3 GC-IMS在生物与医药中的应用 |
| 1.6 其他IMS技术研究现状 |
| 1.6.1 IMS在军事、化工和环境监测方面的应用 |
| 1.6.2 IMS在食品、生物和医药中的应用 |
| 1.7 现有研究存在的问题与不足 |
| 1.8 论文的主要研究内容 |
| 1.9 本章小结 |
| 第二章 试验材料与数据分析方法 |
| 2.1 试验材料的收集与贮藏 |
| 2.1.1 试验材料收集 |
| 2.1.2 试验材料贮藏 |
| 2.1.3 试验安排 |
| 2.2 理化指标检测 |
| 2.2.1 碘值 |
| 2.2.2 相对密度 |
| 2.2.3 不皂化物 |
| 2.2.4 色度检测 |
| 2.2.5 折射率 |
| 2.2.6 透明度 |
| 2.2.7 酸价 |
| 2.2.8 过氧化值 |
| 2.3 试验仪器与设备 |
| 2.3.1 GC-IMS分析仪 |
| 2.3.2 顶空固相微萃取-气质联用分析系统 |
| 2.4 数据分析方法 |
| 2.4.1 二维数据可视化方法 |
| 2.4.2 谱图预处理方法 |
| 2.4.3 二维特征提取与数据降维 |
| 2.4.4 模式识别与定量分析方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于特征风味指纹谱不同种类植物油的区分 |
| 3.1 前言 |
| 3.1.1 指纹图谱概述 |
| 3.1.2 挥发性风味指纹图谱构建的意义 |
| 3.2 试验样品与试剂 |
| 3.2.1 试验样品 |
| 3.2.2 试剂 |
| 3.3 试验方法 |
| 3.3.1 GC-IMS稳定性检测 |
| 3.3.2 GC-IMS检测条件优化 |
| 3.3.3 风味指纹图谱的构建方法 |
| 3.3.4 数据分析 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 GC-IMS稳定性分析 |
| 3.4.2 GC-IMS参数优化 |
| 3.4.3 不同种类植物油特征性风味成分的筛选 |
| 3.4.4 基于GC-IMS风味指纹谱的不同种类植物油判别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 GC-IMS在芥花籽油掺假检测中的应用 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 掺假植物油样的制备 |
| 4.2.2 掺假植物油理化指标的检测 |
| 4.2.3 掺假植物油的GC-IMS检测 |
| 4.2.4 数据分析处理 |
| 4.3 掺假植物油理化指标的检测 |
| 4.3.1 不同种类植物油的理化指标差异分析 |
| 4.3.2 芥花籽油掺入葵花籽油的理化指标分析 |
| 4.3.3 芥花籽油掺入大豆油的理化指标分析 |
| 4.3.4 芥花籽油掺入花生油的理化指标分析 |
| 4.4 基于GC-IMS的芥花籽掺假油分析 |
| 4.4.1 GC-IMS谱图分析 |
| 4.4.2 GC-IMS谱图预处理 |
| 4.4.3 多维主成分分析与掺假植物油的鉴别 |
| 4.4.4 掺假油含量的定量分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 菜籽油等级差异对其风味成分影响的研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 样品采集 |
| 5.2.2 理化参数的检测 |
| 5.2.3 FTIR菜籽油光谱采集 |
| 5.2.4 基于SPME-GC-MS的挥发性风味成分的检测 |
| 5.2.5 基于GC-IMS的挥发性风味成分的检测 |
| 5.2.6 数据分析处理 |
| 5.3 不同等级的菜籽油理化参数分析 |
| 5.3.1 色度值 |
| 5.3.2 其他理化参数 |
| 5.4 基于FTIR不同等级菜籽油的检测分析 |
| 5.4.1 不同等级菜籽油红外光谱分析 |
| 5.4.2 二阶导数红外光谱分析 |
| 5.5 基于SPME-GC-MS不同等级菜籽油的检测分析 |
| 5.5.1 菜籽油GC-MS总离子流图分析 |
| 5.5.2 菜籽油挥发性成分组成与分析 |
| 5.6 基于GC-IMS不同等级菜籽油的检测分析 |
| 5.6.1 GC-IMS谱图分析 |
| 5.6.2 基于风味成分的特征提取 |
| 5.6.3 主成分分析 |
| 5.6.4 不同精炼等级菜籽油的判别分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要学术成果 |
| 附录 A |
（10）JJ食品公司多元化经营战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景、目的及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 论文研究的目的 |
| 1.1.3 论文研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 论文的研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的研究方法 |
| 1.4 论文创新之处 |
| 第2章 JJ食品公司多元化经营现状及问题分析 |
| 2.1 JJ食品公司简介 |
| 2.2 JJ食品公司多元化发展进程 |
| 2.2.1 多元化发展历程 |
| 2.2.2 主要产品介绍及发展 |
| 2.2.3 主营业务收入、成本及利润分析 |
| 2.3 基于财务指标的多元化经营绩效分析 |
| 2.3.1 盈利能力分析 |
| 2.3.2 偿债能力分析 |
| 2.3.3 营运能力分析 |
| 2.3.4 成长能力分析 |
| 2.4 JJ食品公司多元化经营存在的问题及其主要成因 |
| 2.4.1 存在的问题分析 |
| 2.4.2 问题的主要成因分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 JJ食品公司多元化经营战略环境分析 |
| 3.1 JJ食品公司宏观环境分析 |
| 3.1.1 政策环境 |
| 3.1.2 经济环境 |
| 3.1.3 社会环境 |
| 3.1.4 技术环境 |
| 3.2 JJ食品公司行业环境分析 |
| 3.2.1 行业内的竞争对手分析 |
| 3.2.2 潜在的进入者分析 |
| 3.2.3 替代产品分析 |
| 3.2.4 供应商分析 |
| 3.2.5 购买商分析 |
| 3.3 JJ食品公司内部环境分析 |
| 3.3.1 组织管理分析 |
| 3.3.2 人力资源分析 |
| 3.3.3 生产能力分析 |
| 3.3.4 企业文化分析 |
| 3.4 JJ食品公司SWOT分析 |
| 3.4.1 JJ食品公司多元化经营的优势 |
| 3.4.2 JJ食品公司多元化经营的劣势 |
| 3.4.3 JJ食品公司多元化经营的机会 |
| 3.4.4 JJ食品公司多元化经营的威胁 |
| 3.4.5 基于SWOT分析的多元化经营战略选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 JJ食品公司多元化经营战略定位与实施 |
| 4.1 JJ食品公司多元化经营战略的定位 |
| 4.1.1 多元化经营战略指导思想 |
| 4.1.2 多元化经营战略发展原则 |
| 4.1.3 多元化经营战略目标 |
| 4.1.4 多元化经营战略发展定位 |
| 4.2 JJ食品公司多元化经营的职能战略 |
| 4.2.1 品牌战略 |
| 4.2.2 渠道战略 |
| 4.3 JJ食品公司多元化经营战略的实施 |
| 4.3.1 提升酱油主业 |
| 4.3.2 拓展相关多元化业务 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 JJ食品公司多元化经营战略的保障措施 |
| 5.1 优化组织结构 |
| 5.1.1 重新组建战略管理部 |
| 5.1.2 强化内部控制体系 |
| 5.2 提升人力资源管理 |
| 5.2.1 开拓多元化用人机制 |
| 5.2.2 完善人才激励机制 |
| 5.2.3 加强人才培训培养 |
| 5.3 严格加强财务管理 |
| 5.3.1 重视财会队伍建设 |
| 5.3.2 增强领导班子财务管理意识 |
| 5.4 加强企业文化建设 |
| 5.4.1 协调适应战略调整 |
| 5.4.2 注重文化价值宣传 |
| 5.5 提高信息化水平 |
| 5.5.1 完善信息管理系统 |
| 5.5.2 持续推进智能制造 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、几种食用植物油的营养特点（论文参考文献）
- [1]基于机器学习算法的油茶籽油掺伪鉴别模型的建立[D]. 孙婷婷. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [2]机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的研究进展[J]. 何思凡,王伟,关荣发,张玉,王君虹,李雪,朱作艺,景凤强. 食品科技, 2020(09)
- [3]红松（Pinus koraiensis Sieb. et Zucc.）籽资源评价与精深加工技术研究[D]. 祖述冲. 东北林业大学, 2020
- [4]基于系统动力学的茶油需求研究[D]. 陈发伟. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]新时代粮食安全背景下的广东省虚拟耕地研究[D]. 郑捷航. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]我国食用植物油的生产开发现状及其脂肪酸组成改良进展[J]. 吴晶晶,郎春秀,王伏林,刘仁虎,郑滔,吴关庭. 中国油脂, 2020(05)
- [7]基于太赫兹光谱的食用植物油AFB1和氧化进程的快速检测[D]. 赵鹏广. 合肥工业大学, 2020(02)
- [8]国内市售猪肉和食用植物油危害因素的风险评估研究[D]. 周广亚. 上海大学, 2020(02)
- [9]基于GC-IMS技术的植物油品质分析方法研究[D]. 陈通. 江苏大学, 2020(01)
- [10]JJ食品公司多元化经营战略研究[D]. 陈晨. 哈尔滨工程大学, 2020(05)