绿茶品质相关成分的近红外定标模型的初步建立
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 文献综述 | 第11-27页 |
| ·近红外分析技术的发展 | 第11-13页 |
| ·近红外分析技术的发展阶段 | 第11-13页 |
| ·近红外光谱仪器的发展 | 第13页 |
| ·近红外光谱定量分析技术中的关键技术 | 第13-19页 |
| ·样品收集／制备 | 第14页 |
| ·近红外光谱的预处理 | 第14-17页 |
| ·剔除异常样品 | 第15页 |
| ·消除光谱噪声及其它干扰因素的影响 | 第15-16页 |
| ·挑选波长变量与谱区选择 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱定量分析中的统计分析方法 | 第17-19页 |
| ·多元线性回归(MLR) | 第17页 |
| ·主成分分析法(PCR) | 第17-18页 |
| ·偏最小二乘法(PLS) | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的BP算法 | 第19页 |
| ·近红外光谱的定性分析 | 第19-20页 |
| ·有监督的模式识别 | 第20页 |
| ·无监督的模式识别 | 第20页 |
| ·近红外光谱光谱技术的研究与应用 | 第20-25页 |
| ·近红外光谱技术方法的研究 | 第21-22页 |
| ·近红外光谱技术在作物品质分析中的应用 | 第22-24页 |
| ·近红外光谱技术在茶叶中的应用 | 第24-25页 |
| ·近红外光谱技术在其它领域的应用 | 第25页 |
| ·研究内容 | 第25-27页 |
| 2 材料和方法 | 第27-30页 |
| ·实验材料的收集 | 第27页 |
| ·品质性状的测定 | 第27-28页 |
| ·水分测定 | 第27页 |
| ·游离氨基酸测定 | 第27-28页 |
| ·茶多酚总量测定 | 第28页 |
| ·近红外光谱测定技术 | 第28-30页 |
| ·光谱收集 | 第28页 |
| ·内部交叉验证 | 第28-29页 |
| ·外部检验集 | 第29页 |
| ·光谱预处理 | 第29-30页 |
| 3 结果与分析 | 第30-48页 |
| ·不同样品用量对建模的影响 | 第30-31页 |
| ·水分的近红外光谱分析 | 第31-36页 |
| ·建模样品的选择 | 第31-33页 |
| ·光谱预处理对建模的影响 | 第33页 |
| ·不同统计回归方法对建模的影响 | 第33-35页 |
| ·原始光谱与平均光谱的比较 | 第35-36页 |
| ·氨基酸总量的近红外光谱 | 第36-41页 |
| ·建模样品的选择 | 第36-38页 |
| ·光谱预处理对建模的影响 | 第38-41页 |
| ·统计回归方法对氨基酸模型的影响 | 第41页 |
| ·茶多酚总量的近红外光谱分析 | 第41-45页 |
| ·建模样品的选择 | 第41-45页 |
| ·建模光谱分组 | 第41-42页 |
| ·主成分数的确定 | 第42-44页 |
| ·异常样品的剔除 | 第44-45页 |
| ·预处理和统计回归方法的选择 | 第45页 |
| ·三种品质成分近红外定标模型的检验效果 | 第45-48页 |
| 4 小结 | 第48-49页 |
| ·样品采集具有良好的代表性 | 第48页 |
| ·样品用量对各模型的影响 | 第48页 |
| ·不同预处理和统计方法对各模型的影响 | 第48-49页 |
| ·定标模型的初步建立 | 第49页 |
| 5.讨论 | 第49-53页 |
| ·绿茶品质成分的近红外光谱信息对模型的影响 | 第49-51页 |
| ·定标模型样本集的选择 | 第51-52页 |
| ·样品的制备 | 第51页 |
| ·样品集的选择 | 第51-52页 |
| ·中日研究比较 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 图表附录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
