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小麦成分近红外检测模型年份校准方法的研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究的目的和意义第9-10页
    1.2 外光谱分析技术的国内研究现状第10-11页
    1.3 近红外模型校准的国内外研究现状第11-13页
    1.4 研究内容第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第2章 近红外光谱技术的理论基础第15-27页
    2.1 引言第15页
    2.2 近红外光谱的基本原理第15-18页
        2.2.1 物理和化学原理第15-16页
        2.2.2 化学计量学原理第16-17页
        2.2.3 近红外分析技术的特点第17-18页
    2.3 光谱定量分析方法第18-26页
        2.3.1 异常样本识别方法第18-19页
        2.3.2 样本集划分方法第19-21页
        2.3.3 光谱预处理方法第21-24页
        2.3.4 光谱特征提取方法第24页
        2.3.5 光谱定量分析建模方法第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于近红外技术的小麦蛋白质定量分析模型第27-45页
    3.1 引言第27页
    3.2 实验数据的获取第27-28页
        3.2.1 实验材料第27-28页
        3.2.2 实验仪器第28页
        3.2.3 小麦性质值的理化测定及结果分析第28页
    3.3 PLSR法的优化第28-31页
    3.4 异常样本判别第31-35页
        3.4.1 模型稳定性的判定第31-32页
        3.4.2 强影响点的判定第32-34页
        3.4.3 二审判别法第34-35页
    3.5 样本集划分方法对模型的影响第35-38页
    3.6 小麦蛋白质定量分析模型的确定第38-43页
    3.7 本章小结第43-45页
第4章 蛋白质定量分析模型的适用性检验第45-51页
    4.1 引言第45页
    4.2 主成分得分空间分布法第45-46页
    4.3 马氏距离法第46-47页
    4.4 费歇(Fisher)值法第47-49页
    4.5 直接交叉验证第49-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第5章 模型校准方法研究第51-59页
    5.1 引言第51页
    5.2 基于光谱值校正传递算法的模型校准第51-53页
    5.3 基于模型更新法的模型校准第53-55页
        5.3.1 基于影响因素选取添加样本第53-54页
        5.3.2 基于KS法选取添加样本第54-55页
    5.4 基于斜率/截距(S/B)算法的模型校准第55-57页
    5.5 不同模型校准方法结果比较第57-58页
    5.6 本章小结第58-59页
结论第59-62页
参考文献第62-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间发表的论文第71页

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