毛白杨与相思树的近红外光谱分析数学模型
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·近红外光谱分析技术基础 | 第10-15页 |
| ·发展历程 | 第10-11页 |
| ·基本原理 | 第11-13页 |
| ·分析流程 | 第13-14页 |
| ·评价指标 | 第14页 |
| ·应用领域 | 第14-15页 |
| ·近红外光谱预处理方法 | 第15-17页 |
| ·数据增强算法 | 第16页 |
| ·平滑预处理法 | 第16页 |
| ·微分法 | 第16页 |
| ·多元散射校正 | 第16-17页 |
| ·常用近红外光谱定量分析方法 | 第17-19页 |
| ·多元线性回归 | 第17-18页 |
| ·偏最小二乘法 | 第18-19页 |
| ·近红外光谱分析研究展望 | 第19-20页 |
| ·研究目的、意义与内容 | 第20-21页 |
| ·研究目的 | 第20页 |
| ·研究意义 | 第20页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| 2. 毛白杨α-纤维素含量预测模型 | 第21-31页 |
| ·毛白杨数据的采集 | 第21页 |
| ·α-纤维素含量的测定 | 第21页 |
| ·光谱数据的采集 | 第21页 |
| ·多模型方法建立毛白杨α-纤维素含量预测模型 | 第21-26页 |
| ·样本分组与光谱数据选取 | 第21-22页 |
| ·多模型方法建模 | 第22-23页 |
| ·平滑预处理结合多模型法建模 | 第23-24页 |
| ·一阶导数、二阶导数预处理方法建模 | 第24-25页 |
| ·平滑预处理与微分法相结合建模 | 第25-26页 |
| ·结果与结论 | 第26-28页 |
| ·结果 | 第26-28页 |
| ·结论 | 第28页 |
| ·与偏最小二乘法对比 | 第28-29页 |
| ·模型改进建议 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3. 用新方法建立预测模型 | 第31-46页 |
| ·毛白杨木素含量数据的准备 | 第31页 |
| ·建立木素预测模型 | 第31-35页 |
| ·多模型法建立两种成分含量的预测模型 | 第31-33页 |
| ·用新方法建立木素含量预测模型 | 第33-35页 |
| ·木素含量预测结果与讨论 | 第35-37页 |
| ·预测结果 | 第35-37页 |
| ·讨论 | 第37页 |
| ·减少待定系数个数的方法 | 第37页 |
| ·相思树实验数据的采集 | 第37-38页 |
| ·样品的制备 | 第37页 |
| ·克拉森木素含量的测定 | 第37-38页 |
| ·苯醇抽提物含量的测定 | 第38页 |
| ·仪器设备与光谱数据的采集 | 第38页 |
| ·相思树两种化学成分含量预测效果的对比 | 第38-42页 |
| ·建立苯醇抽提物含量的新预测模型 | 第42-43页 |
| ·结果、讨论与结论 | 第43-45页 |
| ·新模型的预测结果 | 第43-44页 |
| ·讨论与结论 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4. 毛白杨α-纤维素含量快速预测软件 | 第46-54页 |
| ·软件开发背景 | 第46-48页 |
| ·软件简介 | 第46页 |
| ·开发平台介绍 | 第46-47页 |
| ·运行环境 | 第47-48页 |
| ·软件使用与说明 | 第48-53页 |
| ·软件界面 | 第48-50页 |
| ·软件操作 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5. 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·本论文创新之处 | 第54-55页 |
| ·展望, | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 个人简介 | 第59-60页 |
| 导师简介 | 第60-61页 |
| 获得成果目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录1 | 第63-69页 |
| 附录2 | 第69-75页 |
| 附录3 | 第75-79页 |
