本科毕业论文答辩自述稿模板.doc

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1、本科毕业论文答辩自述稿模板    最近发表了一篇名为《本科毕业论文答辩自述稿模板》的范文,觉得有用就收藏了,为了方便大家的阅读。    答辩是学校考核学生实际处理课题能力的一个重要环节,下面是搜集的本科毕业论文答辩自述稿,欢迎阅读参考。    范文一:    老师,下午好!    我叫XX,是**级**班的学生,我的论文题目是《皇冠梨糖度可见/近红外光谱在线无损检測若干问题》,论文是在徐惠荣导师的悉心指点下完成的,在这里我向我的导师表示深深的谢意,向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢,并

2、对4年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。    下面我将本论文设计的背景意义和主要内容向各位老师作一一汇报,恳请各位老师批评指导。    首先,我想谈谈这个毕业论文设计的背景及意义。    我国是世界水鬼生产大国,中国水果面积和产量均为世界第一位。苹果、树橘、梨是中国最主要的3大水果,产量占到58%,桃、香蒸、葡萄,年产量均超过800万吨。从xx开始,梨产量呈现逐年上涨趋势,xx年,中国梨产量为1707.3万吨,xx年比xx年上涨2%.(国家统计局)根据国家统计局统计资料显示,xx-xx年

3、我国水果产量呈稳步上升趋势。xx年全国水果总产量25093.04万吨(含瓜果),比xx年增加1000万吨,增长4.3%.xx年全国园林水果产量15105万吨,比xx年增加1022万吨,增长7.3%,园林水果产量占全国水果总产量的62.8%.分品种看,产量排在前五位的为苹果3849万吨,批梧3168万吨,梨1707万吨,香蒸1156万吨和葡萄1054万吨。    中国作为梨生产大国,并且梨总产量每年都成直线增长趋势,据联合国粮农组织统计(FAO)。但是每年梨的出口量却非常的少,甚至还有下滑的趋势,出口

4、比重达不到3.5%,与世界第一水果生产大国的身份不符。    水果的产后商品化处理是提高我国水果国际竞争力和价值的重要手段。通过水果的产后商品化处理可以大大提高果实的外观和内部质量和品质,提高果实的商品价值,也是水果从数量型向质量型、健康型发展的需要,这也是将我国水果推向国际市场,提高竞争力的必然要求。我国水果产后商品化处理程度低,是影响我国水果出口的最大阻碍,为了提高我国水果的商品化处理能力,我国政府和科学家对此高度重视,国家中长期科学和技术发展规划纲要(xx-2020年)中,农产品加工与现代储运

5、又被列为优先主题。    其次,我想谈谈这篇论文的目标和主要内容。    众所周知中国是一个水果生产大国,但是不是出口大国,商品化处理能力的不足直接影响水果的出口以及增收,这一问题也直接受到了政府的直接关注,出台了相应的法律法规推进我国水果的产后商品化处理能力,提高国际竞争力,为广大果农增加收入。    浙江大学智能生物产业装备创新团队自1998年以来在国家自然科学基金、国家863计划支持下于xx年成功研发了具有自主知识产权的水果品质智能化检测分级生产线,可以对水果的大小,颜色,外部缺陷,重量等外观

6、品质检测。之后,又开始了基于近红外光谱技术的水果内部品质如糖度,酸度,坚实度等的检测。本课题是基于“十二五”国家支撑计划:典型农产品产地分级处理成套装备研制与示范(xxBAD20B12)项目进行的研究。    本研究课题主要是对皇冠梨梨的可溶性固形物(SSC)在线无损检测的一些关键基础问题研究,综合利用可见/近红外光谱技术、光纤传感技术以及化学计量学方法展开梨的可溶性固形物在线检测研究。主要研究内容如下:    (1)在线检测系统稳定性评价研究。系统搭建完成以后,如何评价系统是否满足实验要求?需要建

7、立一种在线检测系统稳定性的评价指标。本研究提出了信噪比(signaltonoiseratio,SNR)和光谱面积变化率(SpectralAreachangerate,ACR)来评价可见/近红外光谱检测系统的稳定性,并且通过传统的方法进行了验证。    (2)参比光谱采集模式对比研究。研究了手动放置参比和自动放置参比两种模式对模型精度的影响;并且在对于是否应该根据实验环境的变化及时在实验过程中进行多次参比光谱采集进行了对比研究。    (3)基于特征变量选择的模型优化研究。为了选择最优变量用于检测模型

8、,基于竞争性自适应加权算法(Competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)的特征波长选择方法得到了应用。五种不同的建摸方法:竞争性自适应加权算法偏最小二乘回归建模(CARS-PLSR),逐步多元线性回归(Stepwisemultilinearregression,SMLR),竞争性自适应加权算法多元线性回归(CARS-MLR),竞争性自适应加权算法逐步多元线性回归(CARS-SMLR)和全光谱偏最小二乘回归建模(FuU-PLSR

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