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利用近红外光谱快速测定藻类等植物厌氧降解能力的研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
1 绪论第14-21页
    1.1 引言第14-16页
    1.2 研究意义第16-17页
    1.3 测定物料BMP方法的研究现状第17-18页
        1.3.1 BMP测试方法的研究现状第17-18页
        1.3.2 利用近红外光谱技术预测BMP的研究进展第18页
    1.4 主要内容和技术路线第18-20页
    1.5 本章小结第20-21页
2 样本生化产甲烷潜力的测定第21-27页
    2.1 样本的采集与制备第21页
    2.2 实验平台的搭建第21-22页
    2.3 有机物厌氧降解的过程第22-23页
    2.4 实验操作步骤第23页
    2.5 实验结果与分析第23-26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 光谱采集与预处理第27-39页
    3.1 近红外光谱采集第27-29页
    3.2 光谱预处理第29-32页
    3.3 正交信号校正第32-38页
        3.3.1 S. Wold的NIPALS算法第33-34页
        3.3.2 Fearn的类PCA算法第34页
        3.3.3 Westerhuis的DOSC算法第34-35页
        3.3.4 结果分析第35-38页
    3.4 本章小结第38-39页
4 全波段建立定量分析模型第39-51页
    4.1 主成分回归第39-40页
    4.2 偏最小二乘回归第40-41页
    4.3 递归指数偏最小二乘回归第41-42页
    4.4 模型评价方法和近红外定量分析实验结果第42-45页
        4.4.1 模型评价方法第42-43页
        4.4.2 结果分析第43-45页
    4.5 模型转移第45-49页
        4.5.1 斜率/截距校正方法原理第45-46页
        4.5.2 分段式直接校正方法原理第46页
        4.5.3 斜率/截距校正方法建模结果第46-48页
        4.5.4 分段式直接校正方法实验结果第48-49页
    4.6 本章小结第49-51页
5 特征波长筛选后建立定量分析模型第51-63页
    5.1 稀疏偏最小二乘第51-55页
        5.1.1 稀疏偏最小二乘原理第51-53页
        5.1.2 SPLS建模结果分析第53-55页
    5.2 遗传算法结合支持向量机回归第55-60页
        5.2.1 遗传算法第55-56页
        5.2.2 支持向量机回归第56-60页
    5.3 实验结果分析第60-62页
    5.4 本章小结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
    6.1 研究内容总结第63-64页
        6.1.1 主要研究成果与结论第63-64页
        6.1.2 创新点第64页
    6.2 存在的问题第64页
    6.3 后续进展第64-65页
参考文献第65-70页
作者简介第70页

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