1. 研究目的与意义
随着经济的快速发展，城乡差距逐渐缩小，居民的经济收入不断增加引起市场需求的变动，消费者的消费观念由“数量的满足”到“质量的呼唤”。中国是世界上生产水稻国中的“稻米王国”，水稻是我国的主要粮食作物。稻米含有极其丰富的营养物质，主要包括：蛋白质、维生素、膳食纤维、脂肪、淀粉等。在居民的日常生活中，稻米占有举足轻重的地位，稻米的缺乏会影响人们的正常生活状况，甚至会对人类的生存产生威胁。对不同品牌的大米质量的检测与分析可以为食品安全质量的提升提供重要的保障。同时，由于激烈的市场竞争和对高利润的追逐，我国的大米质量方面还存在许多问题，不良商家采用不合格甚至是违法的方式进行大米生产的现象日益增多，诸如违规使用不合格的食品添加剂，以次充好等，从而导致市场上还流通着诸多存在质量安全隐患的大米产品，食品安全事件也不断发生，人们的粮食质量安全无法得到保障。
稻米质量安全直接关系到人们生命安全，对稻米质量进行高效、快速、智能的检测技术则已日渐成为当前食品安全工作中的一项重要内容。以色谱、高效液相色谱、色谱质谱联用技术等为代表的传统检测方法虽然可以利用成分分析法获得准确的定性和定量分析，但是所需设备复杂、检测周期长、费时费力，还需要一定的预处理过程，难以进行现场快速检测。目前，食品安全光谱检测技术取得了显著的成效，具备一般情况下无需进行预处理、重现性好以及便于进行现场快速检测等优势，日益成为食品安全检测中的重要方式。
光谱主要包括紫外光谱、红外光谱、荧光光谱及拉曼光谱。水分子在红外光谱检测时易造成干扰，紫外线光谱要求被检测对象为液体和含有不饱和化合物，荧光光谱容易受相互元素干扰和叠加峰的影响而且要求被检测物质含有发光结构。拉曼光谱是激发光与样品中分子通过分子转动发生散射效应、振动得到对称、结构等相关信息的振动光谱。对于不同的物质所呈现的拉曼光谱图也会有所差异。故可以在此基础上对被检测粮食在拉曼光谱中的峰位、线宽、峰强及谱线数量等进行分析，从而对样品进行进一步的定性和定量分析。而本工作提出的一种基于概率神经网络算法和拉曼光谱联用的大米地标产品识别方法，包括小波去噪、归一化、主要成分分析谱图前处理方法，以及概率神经网络识别算法。此方法具有测试过程操作便捷、可以快速进行数据采集和分析，输出结果准确等优点，在打击假冒伪劣产品中具有较高的应用价值和潜力。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：针对稻米的拉曼光谱展开系统解析研究，以不同品牌大米的鉴别为例，探讨建立大米质量智能判别技术。
关键问题： 建立智能化鉴别不同品牌大米的新技术。
写作提纲：
3. 国内外研究现状
民以食为天，粮食质量安全问题与人们的生命健康信息息息相关。而粮食在加工和存储过程中容易变质，存在诸多食品安全隐患。截止到目前，我国国内应用拉曼光谱技术对稻米质量的检测还处于起步阶段。
国内研究现状：
朱文超等人采用拉曼光谱技术对转基因水稻及其植物亲本进行了研究，初步设计了转基因水稻动态检测平台。
4. 计划与进度安排
1、2020年11月20日-2020年12月10日：完成选题
2、2020年12月11日-2020年1月10日：阅读大量资料并选取有用资料待用完成开题工作
3、2020年1月11日-2020年1月18日： 上交详细的论文提纲，等待老师的指导意见
5. 参考文献
[1]刘大鸿,刘雅丽,张家宝,胡志琳,杨升,郑斌.近红外光谱在保障现代粮食供应中的应用[J].粮食科技与经济,2020,45(09):82-84.
[2]曾庆琪.粮食质量安全检测发展方向的研究[J].食品安全导刊,2020(12):58 60.
[3]王春和.拉曼光谱技术在农产品质量安全检测中的应用[J].农业开发与装备,2019(03):79.
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