| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 近红外光谱分析技术 | 第11-14页 |
| 1.1.1 近红外光谱的定义 | 第11页 |
| 1.1.2 近红外光谱分析技术原理 | 第11-12页 |
| 1.1.3 技术应用及研究现状 | 第12-13页 |
| 1.1.4 技术分析流程 | 第13-14页 |
| 1.2 蝙蝠蛾拟青霉概述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 相关有效成分 | 第15页 |
| 1.2.2 药理作用 | 第15-16页 |
| 1.3 安络小皮伞概述 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究现状 | 第16页 |
| 1.3.2 药效研究 | 第16-17页 |
| 1.4 立题依据及研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4.1 立题依据 | 第17页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 发酵菌粉的收集及有效成分含量测定 | 第19-25页 |
| 2.1 仪器与药品 | 第19页 |
| 2.1.1 仪器 | 第19页 |
| 2.1.2 药品 | 第19页 |
| 2.2 实验方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 菌丝体培养方法及发酵菌粉样本收集 | 第19-20页 |
| 2.2.2 近红外光谱数据样本的收集 | 第20页 |
| 2.2.3 菌粉有效成分提取及含量检测方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3.1 虫草酸测定方法 | 第20页 |
| 2.2.3.2 多糖测定方法 | 第20页 |
| 2.2.3.3 腺苷测定方法 | 第20页 |
| 2.2.3.4 蛋白质测定方法 | 第20-21页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第21-24页 |
| 2.3.1 虫草酸含量测定 | 第21页 |
| 2.3.2 多糖含量测定 | 第21-22页 |
| 2.3.3 腺苷含量测定 | 第22页 |
| 2.3.4 近红外原始光谱的收集 | 第22-23页 |
| 2.3.5 菌体发酵菌粉有效成分含量汇总 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 近红外光谱技术在蝙蝠蛾拟青霉发酵菌粉检测中的应用 | 第25-46页 |
| 3.1 实验方法 | 第25-27页 |
| 3.1.1 软件 | 第25页 |
| 3.1.2 原始光谱-预处理方法优选 | 第25页 |
| 3.1.3 筛选并剔除异常样本 | 第25页 |
| 3.1.4 校正集比率的筛选并分集 | 第25-26页 |
| 3.1.5 PLS模型相关参数筛选 | 第26页 |
| 3.1.6 最优PLS模型的建立 | 第26页 |
| 3.1.7 RBFNN模型相关参数筛选 | 第26-27页 |
| 3.1.8 最优RBFNN模型的建立 | 第27页 |
| 3.1.9 最优模型的比较 | 第27页 |
| 3.2 结果与讨论 | 第27-45页 |
| 3.2.1 原始光谱预处理鉴别 | 第27-30页 |
| 3.2.2 异常样品的识别 | 第30-31页 |
| 3.2.3 样本数的选择及划分 | 第31-33页 |
| 3.2.4 PLS建模参数的选择 | 第33-36页 |
| 3.2.5 最优PLS模型的建立 | 第36-39页 |
| 3.2.6 RBFNN建模参数的选择 | 第39-42页 |
| 3.2.7 最优RBFNN模型的建立 | 第42-45页 |
| 3.2.8 最优PLS模型与最优RBFNN模型的比较 | 第45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 近红外光谱技术在安络小皮伞发酵菌粉检测中的应用 | 第46-63页 |
| 4.1 实验方法 | 第46-47页 |
| 4.1.1 软件 | 第46页 |
| 4.1.2 原始光谱预处理鉴别 | 第46页 |
| 4.1.3 筛选并剔除异常样本 | 第46页 |
| 4.1.4 校正集比率的筛选并分集 | 第46页 |
| 4.1.5 PLS模型相关参数筛选 | 第46页 |
| 4.1.6 最优PLS模型的建立 | 第46页 |
| 4.1.7 RBFNN模型相关参数筛选 | 第46页 |
| 4.1.8 最优RBFNN模型的建立 | 第46页 |
| 4.1.9 最优模型的比较 | 第46-47页 |
| 4.2 结果与讨论 | 第47-62页 |
| 4.2.1 异常样品的识别 | 第47页 |
| 4.2.2 样本数的选择及划分 | 第47-50页 |
| 4.2.3 PLS建模参数的选择 | 第50-53页 |
| 4.2.4 最优PLS模型的建立 | 第53-56页 |
| 4.2.5 RBFNN建模参数的选择 | 第56-59页 |
| 4.2.6 最优RBFNN模型的建立 | 第59-61页 |
| 4.2.7 最优PLS模型与最优RBFNN模型的比较 | 第61-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 结论 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 作者简介及科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附表 | 第74-84页 |
