| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目次 | 第10-13页 |
| 1. 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·中国面临的生物入侵的严峻形势 | 第13-14页 |
| ·入侵植物的危害 | 第14-15页 |
| ·威胁本土种 | 第14页 |
| ·威胁生态环境 | 第14-15页 |
| ·威胁人类健康 | 第15页 |
| ·造成巨大的经济损失 | 第15页 |
| ·植物鉴别研究进展 | 第15-17页 |
| ·形态学鉴别法 | 第15-16页 |
| ·化学鉴别法 | 第16页 |
| ·分子标记鉴别法 | 第16-17页 |
| ·在生物入侵严峻形势下常用的植物鉴别方法的局限性 | 第17页 |
| ·近红外光谱分析技术概述 | 第17-18页 |
| ·基于近红外光谱分析技术的物质鉴别研究 | 第18-21页 |
| ·国外报道 | 第18-19页 |
| ·国内报道 | 第19-21页 |
| ·本文研究内容与技术路线 | 第21-23页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·技术路线 | 第22-23页 |
| 2. 实验材料与方法 | 第23-32页 |
| ·研究对象 | 第23-26页 |
| ·作为研究对象的入侵植物 | 第23页 |
| ·七种入侵植物简介及研究概况 | 第23-26页 |
| ·仪器设备 | 第26-27页 |
| ·仪器 | 第26页 |
| ·分析软件 | 第26-27页 |
| ·数据处理方法 | 第27-31页 |
| ·光谱数据预处理方法 | 第27-28页 |
| ·主成分分析法 | 第28-29页 |
| ·选取特征波长 | 第29页 |
| ·模式识别方法 | 第29-30页 |
| ·参数优化算法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3. 对菊科小飞蓬、一年蓬、春飞蓬、野塘蒿的鉴别研究 | 第32-48页 |
| ·植物鲜样与光谱采集 | 第32页 |
| ·光谱数据预处理 | 第32-34页 |
| ·主成分分析 | 第34-39页 |
| ·基于BP神经网络的鉴别模型 | 第39-41页 |
| ·基于SVM的鉴别模型 | 第41页 |
| ·基于主成分荷载的特征波长选择 | 第41-45页 |
| ·结果统计与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4. 对苋科反枝苋、苋、皱果苋的鉴别研究 | 第48-62页 |
| ·植物鲜样与光谱采集 | 第48页 |
| ·光谱数据预处理 | 第48-50页 |
| ·主成分分析 | 第50-55页 |
| ·基于BP神经网络的鉴别模型 | 第55-56页 |
| ·基于SVM的鉴别模型 | 第56-58页 |
| ·基于主成分荷载的特征波长选择 | 第58-59页 |
| ·结果统计与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 5. 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |