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多光谱食品品质检测技术与信息处理研究

多光谱食品品质检测技术与信息处理研究

作者: 刘翠玲

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已完结现代当代当代文学
目录 (367章)
倒序
正文
001 .1.1 光谱技术的起源002 .1.2 光谱技术的主要应用领域003 .1.3 光谱技术的应用特点004 绪论-1.2 光谱技术在食品品质检测中的应用现状005 .2.1 光谱技术在农药残留检测中的应用现状(1)006 .2.1 光谱技术在农药残留检测中的应用现状(2)007 .2.1 光谱技术在农药残留检测中的应用现状(3)008 .2.2 光谱技术在食用植物油品质检测中的应用现状009 .2.3 光谱技术在面粉品质检测中的应用现状010 绪论-1.3 完成的相关科学研究项目概况011 绪论-1.4 本书主要内容概述012 绪论-参考文献013 .1.1 近红外光谱技术014 .1.2 傅里叶变换红外光谱衰减全反射技术015 .1.3 拉曼散射光谱技术016 .1.4 紫外-可见光分光光度法017 光谱分析技术基础-2.2 光谱分析流程018 光谱分析技术基础-2.3 常规光谱预处理方法019 .3.1 中心化020 .3.2 平滑法021 .3.3 导数法022 .3.4 标准正态变量变换法023 .3.5 去趋势法024 .3.6 多元散射校正025 .3.7 小波变换026 .3.8 连续投影算法027 .3.9 正交信号校正028 .4.1 MLR法029 .4.2 PCR法030 .4.3 PLS法031 .4.4 BP神经网络032 .4.5 SVM033 光谱分析技术基础-2.5 光谱模型评价指标034 .6.1 红外光谱仪035 .6.2 拉曼光谱仪036 .6.3 紫外光谱仪037 光谱分析技术基础-2.7 小结038 光谱分析技术基础-参考文献(1)039 光谱分析技术基础-参考文献(2)040 光谱分析技术基础-参考文献(3)041 农药残留检测方法及光谱仪概述-3.1 农药残留检测方法介绍042 .1.1 色谱法043 .1.2 光谱法044 .1.3 酶抑制法045 .1.4 酶联免疫法046 .1.5 生物传感器检测法047 .1.6 发光菌检测法048 农药残留检测方法及光谱仪概述-3.2 光谱仪设备概述049 农药残留检测方法及光谱仪概述-3.3 小结050 农药残留检测方法及光谱仪概述-参考文献050 农药残留检测方法及光谱仪概述-参考文献051 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.1 简介051 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.1 简介052 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.2 基于近红外光谱的农药溶液定量分析方法研究052 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.2 基于近红外光谱的农药溶液定量分析方法研究053 .2.1 样本制备及光谱采集053 .2.1 样本制备及光谱采集054 .2.2 基于近红外光和PLS法的农药溶液定量分析方法研究054 .2.2 基于近红外光和PLS法的农药溶液定量分析方法研究055 .2.3 基于近红外光和BP神经网络的农药溶液定量分析方法研究055 .2.3 基于近红外光和BP神经网络的农药溶液定量分析方法研究056 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.3 基于近红外光谱的萝卜农药残留(毒死蜱)检测方法研究056 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.3 基于近红外光谱的萝卜农药残留(毒死蜱)检测方法研究057 .3.1 样本制备及光谱采集057 .3.1 样本制备及光谱采集058 .3.2 基于近红外光和PLS法的萝卜农药残留检测方法研究058 .3.2 基于近红外光和PLS法的萝卜农药残留检测方法研究059 .3.3 基于近红外光和BP神经网络的萝卜农药残留检测方法研究059 .3.3 基于近红外光和BP神经网络的萝卜农药残留检测方法研究060 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.4 基于近红外光HSI技术的皇冠梨农药残留无损检测方法研究060 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.4 基于近红外光HSI技术的皇冠梨农药残留无损检测方法研究061 .4.1 样本制备及高光谱采集061 .4.1 样本制备及高光谱采集062 .4.2 光谱特征提取062 .4.2 光谱特征提取063 .4.3 基于BP神经网络的皇冠梨农药残留(毒死蜱)检测方法研究063 .4.3 基于BP神经网络的皇冠梨农药残留(毒死蜱)检测方法研究064 .4.4 基于BP神经网络的皇冠梨农药残留(炔螨特)检测方法研究064 .4.4 基于BP神经网络的皇冠梨农药残留(炔螨特)检测方法研究065 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.5 小结065 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-4.5 小结066 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-参考文献066 基于近红外光谱技术的农药残留检测方法研究-参考文献067 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.1 简介067 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.1 简介068 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.2 基于ATR-FTIR的农药溶液定量分析方法研究068 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.2 基于ATR-FTIR的农药溶液定量分析方法研究069 .2.1 基于FTIR峰高和峰面积的农药溶液定量分析方法研究069 .2.1 基于FTIR峰高和峰面积的农药溶液定量分析方法研究070 .2.2 基于FTIR和PLS的农药溶液定量分析方法研究070 .2.2 基于FTIR和PLS的农药溶液定量分析方法研究071 .2.3 基于FTIR和BP神经网络的农药溶液定量分析方法研究071 .2.3 基于FTIR和BP神经网络的农药溶液定量分析方法研究072 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.3 基于ATR-FTIR的萝卜农药残留(毒死蜱)检测方法研究072 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.3 基于ATR-FTIR的萝卜农药残留(毒死蜱)检测方法研究073 .3.1 基于FTIR峰高和峰面积的萝卜农残检测方法研究073 .3.1 基于FTIR峰高和峰面积的萝卜农残检测方法研究074 .3.2 基于FTIR和PLS的萝卜农残检测方法研究074 .3.2 基于FTIR和PLS的萝卜农残检测方法研究075 .3.3 基于FTIR和BP神经网络的萝卜农残检测方法研究075 .3.3 基于FTIR和BP神经网络的萝卜农残检测方法研究076 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.4 小结076 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-5.4 小结077 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-参考文献077 基于ATR-FTIR光谱技术的 农药残留检测方法研究-参考文献078 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.1 简介078 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.1 简介079 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.2 SERS光谱技术中不同表面增强剂效果的研究079 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.2 SERS光谱技术中不同表面增强剂效果的研究080 .2.1 基于金、银基底的SERS光谱分析080 .2.1 基于金、银基底的SERS光谱分析081 .2.2 基于金、银基底的SERS光谱建模分析081 .2.2 基于金、银基底的SERS光谱建模分析082 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.3 SERS光谱技术中QuEChERS样本前处理的研究082 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.3 SERS光谱技术中QuEChERS样本前处理的研究083 .3.1 无样本前处理的SERS分析及建模083 .3.1 无样本前处理的SERS分析及建模084 .3.2 基于QuEChERS的样本前处理的SERS分析及建模084 .3.2 基于QuEChERS的样本前处理的SERS分析及建模085 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.4 基于SERS光谱技术的苹果农药残留定量检测方法研究085 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.4 基于SERS光谱技术的苹果农药残留定量检测方法研究086 .4.1 基于SERS光谱和PLS法的苹果农药残留定量检测方法研究086 .4.1 基于SERS光谱和PLS法的苹果农药残留定量检测方法研究087 .4.2 基于SERS光谱和SPA的苹果农药残留定量检测方法研究087 .4.2 基于SERS光谱和SPA的苹果农药残留定量检测方法研究088 .4.3 基于SERS光谱和BP人工神经网络的苹果农药残留定量检测方法研究088 .4.3 基于SERS光谱和BP人工神经网络的苹果农药残留定量检测方法研究089 .5.1 样本制备及数据采集089 .5.1 样本制备及数据采集090 .5.2 基于判别分析的不同农药定性分析090 .5.2 基于判别分析的不同农药定性分析091 .5.3 基于距离匹配的不同农药定性分析091 .5.3 基于距离匹配的不同农药定性分析092 .5.4 多农药残留定量分析092 .5.4 多农药残留定量分析093 .5.5 国标检测方法对比结果093 .5.5 国标检测方法对比结果094 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.6 小结094 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-6.6 小结095 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-参考文献095 基于SERS光谱技术的农药残留检测方法研究-参考文献096 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-7.1 简介096 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-7.1 简介097 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-7.2 实验材料097 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-7.2 实验材料098 .3.1 二嗪农近红外光谱分析098 .3.1 二嗪农近红外光谱分析099 .3.2 二嗪农中红外光谱分析099 .3.2 二嗪农中红外光谱分析100 .3.3 二嗪农SERS光谱分析100 .3.3 二嗪农SERS光谱分析101 .3.4 二嗪农紫外光谱法检测101 .3.4 二嗪农紫外光谱法检测102 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-7.4 小结102 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-7.4 小结103 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-参考文献103 嗪农多类光谱敏感性研究比较分析-参考文献104 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-8.1 简介104 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-8.1 简介105 .2.1 基于聚类分析的食用油种类鉴别方法研究105 .2.1 基于聚类分析的食用油种类鉴别方法研究106 .2.2 基于SVM的花生油掺伪检测方法研究106 .2.2 基于SVM的花生油掺伪检测方法研究107 .3.1 基于ELM的芝麻油掺伪检测方法研究107 .3.1 基于ELM的芝麻油掺伪检测方法研究108 .3.2 基于ELM的芝麻油制假检测方法研究108 .3.2 基于ELM的芝麻油制假检测方法研究109 .4.1 基于PLS-LDA法的食用油种类鉴别方法研究109 .4.1 基于PLS-LDA法的食用油种类鉴别方法研究110 .4.2 基于距离匹配法的食用植物油掺伪检测方法研究110 .4.2 基于距离匹配法的食用植物油掺伪检测方法研究111 .4.3 食用植物油中的外源性动物油脂检测方法研究111 .4.3 食用植物油中的外源性动物油脂检测方法研究112 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-8.5 小结112 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-8.5 小结113 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-参考文献(1)113 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-参考文献(1)114 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-参考文献(2)114 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-参考文献(2)115 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-参考文献(3)115 多光谱技术在食用植物油安全品质检测中的应用研究-参考文献(3)116 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-9.1 简介116 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-9.1 简介117 .2.1 实验材料与光谱采集117 .2.1 实验材料与光谱采集118 .2.2 基于窗口移动的PLS法介绍118 .2.2 基于窗口移动的PLS法介绍119 .2.3 食用油油酸近红外光特征谱区筛选与模型优化方法研究119 .2.3 食用油油酸近红外光特征谱区筛选与模型优化方法研究120 .2.4 食用油亚油酸近红外光特征谱区筛选与模型优化120 .2.4 食用油亚油酸近红外光特征谱区筛选与模型优化121 .2.5 食用油硬脂酸近红外光特征谱区筛选与模型优化121 .2.5 食用油硬脂酸近红外光特征谱区筛选与模型优化122 .2.6 食用油棕榈酸近红外光特征谱区筛选与模型优化122 .2.6 食用油棕榈酸近红外光特征谱区筛选与模型优化123 .3.1 实验材料与光谱采集123 .3.1 实验材料与光谱采集124 .3.2 拉曼特征谱区筛选124 .3.2 拉曼特征谱区筛选125 .3.3 食用油油酸拉曼特征谱区筛选及模型优化125 .3.3 食用油油酸拉曼特征谱区筛选及模型优化126 .3.4 食用油亚油酸拉曼特征谱区筛选及模型优化126 .3.4 食用油亚油酸拉曼特征谱区筛选及模型优化127 .3.5 食用油硬脂酸拉曼特征谱区筛选及模型优化127 .3.5 食用油硬脂酸拉曼特征谱区筛选及模型优化128 .3.6 食用油棕榈酸拉曼特征谱区筛选及模型优化128 .3.6 食用油棕榈酸拉曼特征谱区筛选及模型优化129 .4.1 实验材料129 .4.1 实验材料130 .4.2 光谱采集130 .4.2 光谱采集131 .4.3 基于近红外光谱的芝麻油酸值定量分析131 .4.3 基于近红外光谱的芝麻油酸值定量分析132 .4.4 基于中红外光谱的芝麻油酸值定量分析132 .4.4 基于中红外光谱的芝麻油酸值定量分析133 .4.5 基于拉曼光谱的芝麻油酸值定量分析133 .4.5 基于拉曼光谱的芝麻油酸值定量分析134 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-9.5 基于多光谱技术的食用油酸值和过氧化值检测方法研究134 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-9.5 基于多光谱技术的食用油酸值和过氧化值检测方法研究135 .5.1 实验材料与光谱采集135 .5.1 实验材料与光谱采集136 .5.2 光谱模型比较分析136 .5.2 光谱模型比较分析137 .6.1 实验材料与光谱采集137 .6.1 实验材料与光谱采集138 .6.2 近红外-中红外的光谱融合138 .6.2 近红外-中红外的光谱融合139 .6.3 近红外-中红外融合光谱的酸值定量分析结果139 .6.3 近红外-中红外融合光谱的酸值定量分析结果140 .6.4 近红外-中红外融合光谱的过氧化值定量分析结果140 .6.4 近红外-中红外融合光谱的过氧化值定量分析结果141 .6.5 单一光谱与融合光谱方法的模型结果分析141 .6.5 单一光谱与融合光谱方法的模型结果分析142 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-9.7 小结142 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-9.7 小结143 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-参考文献(1)143 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-参考文献(1)144 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-参考文献(2)144 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-参考文献(2)145 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-参考文献(3)145 多光谱技术在食用油营养及理化品质检测中的应用研究-参考文献(3)146 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.1 简介146 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.1 简介147 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.2 小麦粉品质的常规检测方法介绍147 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.2 小麦粉品质的常规检测方法介绍148 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.3 基于近红外光谱技术的小麦粉品质检测方法研究148 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.3 基于近红外光谱技术的小麦粉品质检测方法研究149 .3.1 实验材料与光谱采集149 .3.1 实验材料与光谱采集150 .3.2 基于近红外光全光谱的小麦粉品质检测方法研究150 .3.2 基于近红外光全光谱的小麦粉品质检测方法研究151 .3.3 基于遗传算法的小麦粉品质近红外光模型优化方法研究151 .3.3 基于遗传算法的小麦粉品质近红外光模型优化方法研究152 .3.4 基于模拟退火算法的小麦粉品质近红外光模型优化方法研究152 .3.4 基于模拟退火算法的小麦粉品质近红外光模型优化方法研究153 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.4 基于ATR-FTIR光谱的小麦粉种类鉴别方法研究153 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.4 基于ATR-FTIR光谱的小麦粉种类鉴别方法研究154 .4.1 实验材料与光谱采集154 .4.1 实验材料与光谱采集155 .4.2 光谱预处理155 .4.2 光谱预处理156 .4.3 异常样本剔除156 .4.3 异常样本剔除157 .4.4 基于SVM的小麦粉种类鉴别模型的建立与测试157 .4.4 基于SVM的小麦粉种类鉴别模型的建立与测试158 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.5 小结158 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-10.5 小结159 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-参考文献159 多光谱技术在小麦粉品质检测中的应用研究-参考文献160 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-11.1 简介160 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-11.1 简介161 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-11.2 淀粉种类鉴别的研究现状161 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-11.2 淀粉种类鉴别的研究现状162 .3.1 实验材料与光谱采集162 .3.1 实验材料与光谱采集163 .3.2 基于聚类分析的淀粉种类鉴别模型建立与分析163 .3.2 基于聚类分析的淀粉种类鉴别模型建立与分析164 .4.1 实验仪器、材料及光谱采集164 .4.1 实验仪器、材料及光谱采集165 .4.2 聚类分析模型的建立165 .4.2 聚类分析模型的建立166 .4.3 对样本进行预测分析166 .4.3 对样本进行预测分析167 .4.4 本节小结167 .4.4 本节小结168 .5.1 拉曼光谱的定性分析方法168 .5.1 拉曼光谱的定性分析方法169 .5.2 实验材料与光谱采集169 .5.2 实验材料与光谱采集170 .5.3 基于判别分析法的淀粉种类建模分析170 .5.3 基于判别分析法的淀粉种类建模分析171 .5.4 基于距离匹配法的淀粉种类建模分析171 .5.4 基于距离匹配法的淀粉种类建模分析172 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-11.6 小结172 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-11.6 小结173 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-参考文献173 多光谱技术在淀粉种类鉴别中的应用-参考文献174 .1.1 茶叶产地及新旧鉴别的研究背景174 .1.1 茶叶产地及新旧鉴别的研究背景175 .1.2 茶叶产地及新旧鉴别的研究现状(1)175 .1.2 茶叶产地及新旧鉴别的研究现状(1)176 .1.2 茶叶产地及新旧鉴别的研究现状(2)176 .1.2 茶叶产地及新旧鉴别的研究现状(2)177 .2.1 实验材料与光谱采集177 .2.1 实验材料与光谱采集178 .2.2 基于近红外光谱的新、老茶叶鉴别模型建立与分析178 .2.2 基于近红外光谱的新、老茶叶鉴别模型建立与分析179 .2.3 基于中红外光谱的新、老茶叶鉴别模型建立与分析179 .2.3 基于中红外光谱的新、老茶叶鉴别模型建立与分析180 .3.1 实验材料与光谱采集180 .3.1 实验材料与光谱采集181 .3.2 基于近红外光谱的茶叶产地鉴别模型建立与分析181 .3.2 基于近红外光谱的茶叶产地鉴别模型建立与分析182 多光谱技术在茶叶品质检测中的应用研究-12.4 小结182 多光谱技术在茶叶品质检测中的应用研究-12.4 小结183 多光谱技术在茶叶品质检测中的应用研究-参考文献183 多光谱技术在茶叶品质检测中的应用研究-参考文献184 目录-第13章 HSI技术在食品品质检测中的应用研究184 目录-第13章 HSI技术在食品品质检测中的应用研究185 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.1 HSI技术在食品品质检测分析中的应用概述185 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.1 HSI技术在食品品质检测分析中的应用概述186 .1.1 HSI技术在食品品质检测应用中的发展现状186 .1.1 HSI技术在食品品质检测应用中的发展现状187 .1.2 HSI技术原理187 .1.2 HSI技术原理188 .1.3 HSI检测系统的构成188 .1.3 HSI检测系统的构成189 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.2 HSI检测系统中的图像处理方法189 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.2 HSI检测系统中的图像处理方法190 .2.1 HSI检测系统中的图像处理基本流程190 .2.1 HSI检测系统中的图像处理基本流程191 .2.2 高光谱图像的特征提取方法191 .2.2 高光谱图像的特征提取方法192 .2.3 HSI检测系统中的分类与预测方法192 .2.3 HSI检测系统中的分类与预测方法193 .3.1 深度学习概述(1)193 .3.1 深度学习概述(1)194 .3.1 深度学习概述(2)194 .3.1 深度学习概述(2)195 .3.1 深度学习概述(3)195 .3.1 深度学习概述(3)196 .3.2 基于深度学习的高光谱数据分类196 .3.2 基于深度学习的高光谱数据分类197 .3.3 CNN在高光谱数据分类中的实验197 .3.3 CNN在高光谱数据分类中的实验198 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.4 小麦不完善粒高光谱检测分类的应用实例198 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.4 小麦不完善粒高光谱检测分类的应用实例199 .4.1 材料与方法199 .4.1 材料与方法200 .4.2 结果分析200 .4.2 结果分析201 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.5 小结201 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-13.5 小结202 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-参考文献202 HSI技术在食品品质检测中的应用研究-参考文献203 结论和展望-14.1 结论203 结论和展望-14.1 结论204 结论和展望-14.2 展望204 结论和展望-14.2 展望205 附录-附录A 近红外光谱采集步骤205 附录-附录A 近红外光谱采集步骤206 附录-附录B 中红外光谱采集步骤206 附录-附录B 中红外光谱采集步骤207 附录-附录C 表面增强拉曼散射光谱采集步骤207 附录-附录C 表面增强拉曼散射光谱采集步骤208 附录-附录D 紫外光谱采集步骤208 附录-附录D 紫外光谱采集步骤
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