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第一章 绪论1

第一节 问题提出与研究意义1

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1

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1

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1

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2

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2

第二节 文献综述2

一 国内外冷链发展研究现状2

二 农产品冷链监测发展研究5

三 农产品品质衰变机理和品质变化建模研究12

四 文献评述13

第三节 研究目的、内容和技术路线与特色14

一 研究目的14

二 研究内容14

三 技术路线15

四 研究方法16

五 研究特色与创新点17

第二章 鲜食葡萄冷链运输监测参数辨识18

第一节 鲜食葡萄冷链运输过程分析18

一 鲜食葡萄冷链运输的特性18

二 鲜食葡萄运输方式19

三 冷链运输装备20

四 冷链运输包装形式24

第二节 冷链运输过程中鲜食葡萄品质变化因素分析26

一 温度对鲜食葡萄冷链运输品质的影响27

二 相对湿度对鲜食葡萄冷链运输品质的影响31

三 保鲜技术对鲜食葡萄冷链运输品质的影响32

四 其他因素对鲜食葡萄冷链运输品质的影响34

第三节 鲜食葡萄冷链运输监测关键参数与阈值的确定34

一 鲜食葡萄冷链运输监测的关键参数34

二阈值的确定34

第四节 本章小结36

第三章 鲜食葡萄冷链运输监测参数采集37

第一节 冷藏车厢多传感器监测需求分析37

一 冷藏车厢温度场分布的空间差异性37

二 单传感器监测的局限性40

第二节 鲜食葡萄冷链运输数据采集设备的比较与选择41

一 温湿度传感器41

二 二氧化硫体积浓度传感器42

第三节 冷藏车厢传感器布点优化43

一 鲜食葡萄冷藏车厢监测点位优化原则43

二 传感器点位优化方法比较43

三 基于多目标决策模糊物元法的传感器点位优化模型44

第四节 情景设计与优化结果47

一 情景设计47

二 数据获取方案48

三 优化结果50

第五节 优化结果验证52

一 采用统计检验方法对优化结果进行验证52

二 采用图像相似度比较法分析冷藏车厢温度场55

第六节 本章小结59

第四章 鲜食葡萄冷链运输监测参数估计60

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60

一 鲜食葡萄冷链运输监测参数估计的需求分析60

二 鲜食葡萄冷链运输监测数据的融合层次61

三 常用数据融合方法对比62

第二节 冷链运输监测时间—空间融合模型概念设计63

一 监测参数的时间序列分析63

二 监测参数的空间序列分析64

三 冷链运输监测时间—空间数据融合模型65

第三节 基于时间—空间数据融合的参数估计模型设计65

一 时间—空间数据融合算法66

二 算法流程68

第四节 模型验证69

一 数据来源69

二 结果评价70

第五节 本章小结72

第五章 鲜食葡萄冷链运输预警模型的构建74

第一节 鲜食葡萄冷链运输监测系统整体构架74

一 鲜食葡萄冷链运输监测系统流程74

二 预警方法比较75

三 鲜食葡萄冷链运输预警算法流程78

第二节 鲜食葡萄冷藏车厢环境预测模型的建立79

一 多变量灰色预测模型MGM （1 ， n）79

二 径向基神经网络模型81

三 灰色径向基神经网络预测模型的互补性82

四 基于MGM - RBF神经网络预测模型的参数预测83

第三节 鲜食葡萄冷藏车厢环境报警模型的建立85

一 统计过程控制技术86

二 冷链运输监测控制图判异准则87

三 基于控制图判异准则的预警模式的建立89

四 报警算法流程91

第四节 情景设计92

第五节 结果分析93

一 预测结果93

二 结果评价99

第六节 本章小结101

第六章 结论与展望103

第一节 研究结论103

第二节 展望104

参考文献105