摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
缩略词 | 第11-12页 |
第一章 绪论 | 第12-23页 |
1 研究的目的与意义 | 第12页 |
2 国内外研究进展 | 第12-20页 |
2.1 苜蓿产业的概述 | 第12-13页 |
2.2 苜蓿品质分级的必要性与近红外技术 | 第13-15页 |
2.3 近红外光谱技术分析技术(Near-infra red spectroscopy, NIRS) | 第15-17页 |
2.3.1 近红外光谱技术分析技术原理 | 第15-16页 |
2.3.2 对已建好的近红外光谱模型预测效果的影响因素 | 第16-17页 |
2.4 近红外光谱技术在牧草方面的应用 | 第17-19页 |
2.4.1 近红外光谱技术在牧草粗蛋白的测定 | 第17-18页 |
2.4.2 近红外光谱技术在牧草NDF和ADF的测定 | 第18-19页 |
2.4.3 近红外光谱技术在牧草其它指标的测定 | 第19页 |
2.5 近红外光谱技术在饲料方面的应用 | 第19-20页 |
3 技术路线 | 第20-23页 |
3.1 模型的建立步骤与评定指标 | 第20-22页 |
3.2 技术路线图 | 第22-23页 |
第二章 试验部分 | 第23-67页 |
试验一 苜蓿干草粗蛋白近红外光谱定量模型的建立 | 第23-42页 |
1.1 材料与方法 | 第23-28页 |
1.1.1 试验材料 | 第23-26页 |
1.1.2 近红外光谱的扫描 | 第26页 |
1.1.3 测定指标与方法 | 第26-27页 |
1.1.4 数据处理与分析 | 第27-28页 |
1.2 结果与分析 | 第28-39页 |
1.2.1 CP的化学测定结果 | 第28页 |
1.2.2 异常样品的剔除以及校正集样品划分 | 第28-29页 |
1.2.3 光谱的预处理 | 第29-35页 |
1.2.4 光谱阶段的选择 | 第35-36页 |
1.2.5 定标模型的建立 | 第36-37页 |
1.2.6 验证集预测结果以及与便携式自带模型预测结果的比较 | 第37-39页 |
1.3 讨论 | 第39-41页 |
1.4 小结 | 第41-42页 |
试验二 苜蓿干草中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)近红外光谱定量模型的建立 | 第42-56页 |
2.1 材料与方法 | 第42-43页 |
2.1.1 试验材料 | 第42页 |
2.1.2 近红外光谱的扫描 | 第42页 |
2.1.3 测定指标与方法 | 第42-43页 |
2.1.4 数据处理与分析 | 第43页 |
2.2 结果与分析 | 第43-54页 |
2.2.1 ADF、NDF的化学测定结果 | 第43页 |
2.2.2 异常样品的剔除以及校正集样品划分 | 第43-46页 |
2.2.3 光谱的预处理 | 第46-48页 |
2.2.4 定标模型的建立 | 第48-49页 |
2.2.5 光谱阶段的选择 | 第49-50页 |
2.2.6 验证集预测结果以及与便携式自带模型预测结果的比较 | 第50-54页 |
2.3 讨论 | 第54-55页 |
2.4 小结 | 第55-56页 |
试验三 苜蓿干草相对饲喂价值(RFV)和粗饲料分级指数(GI)近红外光谱定量模型的建立 | 第56-67页 |
3.1 材料与方法 | 第56-57页 |
3.1.1 试验材料 | 第56页 |
3.1.2 近红外光谱的扫描 | 第56页 |
3.1.3 测定指标与方法 | 第56-57页 |
3.1.4 数据处理与分析 | 第57页 |
3.2 结果与分析 | 第57-65页 |
3.2.1 RFV、GI的计算结果 | 第57-58页 |
3.2.2 异常样品的剔除以及校正集样品划分 | 第58-61页 |
3.2.3 光谱的预处理 | 第61-63页 |
3.2.4 光谱阶段的选择 | 第63页 |
3.2.5 定标模型的建立 | 第63-64页 |
3.2.6 验证集预测结果 | 第64-65页 |
3.3 讨论 | 第65-66页 |
3.4 小结 | 第66-67页 |
第三章 结论 | 第67-68页 |
第四章 创新点与后续研究 | 第68-69页 |
4.1 创新点 | 第68页 |
4.2 后续研究 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
作者简介 | 第77-78页 |
在学期间主要参与的研究项目 | 第77页 |
在学期间发表的文章 | 第77-78页 |
石河子大学硕士学位论文导师评阅表 | 第78页 |