食品、农产品无损检测中的数据处理和分析方法

无损检测是食品、农产品检测的前沿方向和热门课题，涉及多个学科的交叉，伴随着各种新的检测技术和方法不断的涌现和应用，处理和分析大量的、物理意义不同的数据信息是获得精确检测结果和建立高精度识别模型的不可或缺环节，很多学者将计算机科学和应用数学的最新研究成果消化、吸收并应用到各自的研究课题，在这方面取得了一系列可喜的研究成果，甚至食品、农产品无损检测的数据处理和分析其本身也呈现出成为新的研究方向的趋势，但到目前为止，还没有相关的论著对其进行系统的介绍和归纳。本书围绕如何对所获数据进行处理和分析，从而建立有效的识别模型展开讨论，分为数据前处理、变量筛选、特征提取、定性识别模型和定量分析模型几个部分。是作者食品、农产品检测方面多年研究成果的累积，并结合了国内外食品、农产品无损检测中数据处理和分析的最新方法，为食品工程、食品分析和农业工程的科研人员接触数据处理和分析方法的最新动态提供帮助。