| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 光谱数据预处理方法研究 | 第15-22页 |
| 2.1 光谱预处理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 标准正态变换算法 | 第15页 |
| 2.1.2 多元散射校正算法 | 第15页 |
| 2.1.3 归一化算法 | 第15-16页 |
| 2.1.4 均值中心化算法 | 第16页 |
| 2.1.5 Savitzky-Golay卷积平滑法 | 第16页 |
| 2.1.6 小波变换算法 | 第16-18页 |
| 2.2 NIR的建模方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 偏最小二乘法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 支持向量积机 | 第19-20页 |
| 2.3 NIR模型评价参数 | 第20-22页 |
| 第三章 基于一次性变量选择的小麦蛋白质近红外光谱建模方法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 实验数据采集 | 第22-23页 |
| 3.2 基于一次性变量选择的小麦蛋白质近红外光谱建模方法研究 | 第23-36页 |
| 3.2.1 目前国内外常用的变量选择方法 | 第23页 |
| 3.2.2 PLS模型 | 第23-24页 |
| 3.2.3 WTP-PLS模型 | 第24-26页 |
| 3.2.4 WTP-CCM-PLS模型 | 第26-29页 |
| 3.2.5 WTP-UVE-PLS模型 | 第29-32页 |
| 3.2.6 WTP-GA-PLS模型 | 第32-36页 |
| 第四章 基于MPA思想的小麦蛋白质近红外光谱建模方法研究 | 第36-69页 |
| 4.1 基MPA思想的变量选择方法 | 第36页 |
| 4.2 基于MPA思想的建模策略 | 第36-38页 |
| 4.3 基于MPA变量选择思想的建模方法研究 | 第38-66页 |
| 4.3.1 WTP-RF-PLS模型 | 第38-42页 |
| 4.3.2 WTP-MC-UVE-PLS模型 | 第42-45页 |
| 4.3.3 WTP-CARS-PLS模型 | 第45-48页 |
| 4.3.4 WTP-IRIV-PLS模型 | 第48-51页 |
| 4.3.5 WTP-VCPA-PLS模型 | 第51-54页 |
| 4.3.6 WTP-AWVCPA-PLS模型 | 第54-59页 |
| 4.3.7 WTP-MC-VCPA-PLS模型 | 第59-66页 |
| 4.4 不同建模方法的结果对比 | 第66-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第75页 |
