| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-30页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 近红外光谱技术 | 第11-15页 |
| 1.2.1 分子与光谱 | 第12-13页 |
| 1.2.2 分子振动和分子能级 | 第13页 |
| 1.2.3 红外吸收光谱及近红外光谱测量原理 | 第13-15页 |
| 1.3 近红外光谱分析方法的特点 | 第15-16页 |
| 1.4 近红外光谱与化学计量学及其应用 | 第16-24页 |
| 1.4.1 化学计量法 | 第16页 |
| 1.4.2 近红外光谱数据预处理方法 | 第16-18页 |
| 1.4.3 定量校正 | 第18-23页 |
| 1.4.4 模式识别定性方法 | 第23-24页 |
| 1.4.5 模型传递 | 第24页 |
| 1.5 光纤技术在近红外光谱分析方法中的应用 | 第24-25页 |
| 1.6 近红外光谱分析技术工作过程 | 第25-26页 |
| 1.7 近红外光谱光纤技术在饲料品质快速检测中的应用 | 第26-29页 |
| 1.7.1 选题背景和意义 | 第26页 |
| 1.7.2 研究内容和技术路线 | 第26-28页 |
| 1.7.3 技术难点及解决方案 | 第28-29页 |
| 1.8 研究的创新性 | 第29-30页 |
| 第2章 饲料中水分、粗蛋白、粗纤维和粗脂肪含量的测定 | 第30-33页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 饲料样品的收集与制备 | 第30-31页 |
| 2.3 饲料中水分、粗蛋白、粗脂肪和粗纤维含量的测定 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 饲料样品近红外光谱采集条件的确定 | 第33-40页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 仪器设备 | 第33-34页 |
| 3.3 扫描次数的确定 | 第34-37页 |
| 3.4 装样厚度的确定 | 第37-38页 |
| 3.5 近红外光谱法专用采样附件 | 第38-39页 |
| 3.6 饲料样品的光谱采集 | 第39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 饲料中水分、粗蛋白、粗纤维和粗脂肪近红外定量分析模型的建立 | 第40-62页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 仪器及主要软件 | 第40页 |
| 4.3 聚光饲料近红外定量分析模型 | 第40-44页 |
| 4.3.1 饲料中粗纤维含量模型 | 第40-43页 |
| 4.3.2 饲料中水分含量模型 | 第43页 |
| 4.3.3 饲料中粗蛋白含量模型 | 第43页 |
| 4.3.4 饲料中粗脂肪含量模型 | 第43-44页 |
| 4.4 步琦饲料近红外定量分析模型 | 第44-50页 |
| 4.4.1 饲料中粗纤维含量模型 | 第44-48页 |
| 4.4.2 饲料中水分含量模型 | 第48-49页 |
| 4.4.3 饲料中粗蛋白含量模型 | 第49-50页 |
| 4.4.4 饲料中粗脂肪含量模型 | 第50页 |
| 4.5 PLS-ANN模型 | 第50-55页 |
| 4.6 模型的验证 | 第55页 |
| 4.7 聚光模型与步琦模型的比较 | 第55-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 饲料品种近红外定性判别分类探讨 | 第62-64页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 饲料样品近红外定性分析 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 本研究的工作总结 | 第64-65页 |
| 6.1.1 饲料样品收集及其化学性质测定 | 第64页 |
| 6.1.2 饲料样品光谱的采集 | 第64页 |
| 6.1.3 饲料中水分、粗蛋白、粗脂肪和粗纤维含量近红外分析模型的建立 | 第64-65页 |
| 6.1.4 饲料近红外定性分析探讨 | 第65页 |
| 6.2 后续研究和展望 | 第65-66页 |
| 6.2.1 模型的扩充和优化 | 第65页 |
| 6.2.2 模型的应用 | 第65页 |
| 6.2.3 专用近红外光谱仪器及分析软件的开发 | 第65页 |
| 6.2.4 饲料近红外分析模型的延伸 | 第65-66页 |
| 6.3 小结 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附表1 步琦模型验证结果 | 第68-70页 |
| 附表2 聚光模型验证结果 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76页 |
