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内容简介

该书以红地球葡萄为研究对象，以无线传感器网络技术、多传感器数据融合技术、灰色理论、神经网络理论等为数据获取和处理的手段，结合保鲜技术、温度场分析方法等对鲜食葡萄冷链运输监测方法进行研究，结合我国运输行业的实际，研究运输过程中存在的问题及原因，提出解决问题对策。

作者简介

刘静，经济学博士，鲁东大学讲师。主要从事冷链物流管理，农业信息化技术等研究。发表论文论文10余篇，其中SCI收录3篇，EI收录2篇。

目　　录

<pre>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</pre>

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