大豆秸秆纤维素和半纤维素含量近红外检测模型研究与建立
| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 可再生能源发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 近红外近红外光谱分析技术 | 第13页 |
| 1.2.3 近红外方法在作物秸秆中的应用 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 2 样品处理及光谱测量 | 第16-20页 |
| 2.1 样品采集及标准化学标定 | 第16-17页 |
| 2.2 样品分析 | 第17-18页 |
| 2.3 原始光谱采集 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 预处理方法 | 第20-39页 |
| 3.1 异常样本剔除 | 第20-24页 |
| 3.1.1 半纤维素异常样本剔除 | 第20-22页 |
| 3.1.2 纤维素异常样本剔除 | 第22-24页 |
| 3.2 样品集的划分 | 第24-25页 |
| 3.3 光谱去噪处理 | 第25-28页 |
| 3.3.1 半纤维素去噪处理 | 第26-27页 |
| 3.3.2 纤维素去噪处理 | 第27-28页 |
| 3.4 特征波长选择 | 第28-38页 |
| 3.4.1 间隔偏最小二乘IPLS | 第28-30页 |
| 3.4.2 移动窗口偏最小二乘方法MWPLS | 第30-31页 |
| 3.4.3 遗传算法GA | 第31-34页 |
| 3.4.4 无信息变量消除UVE | 第34-36页 |
| 3.4.5 特征波长选择验证 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 定量分析模型 | 第39-48页 |
| 4.1 偏最小二乘回归 | 第39-41页 |
| 4.1.1 半纤维素P LSR模型的建立 | 第39-40页 |
| 4.1.2 纤维素P LSR模型的建立 | 第40-41页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第41-47页 |
| 4.2.1 半纤维素BP神经网络 | 第43-46页 |
| 4.2.2 纤维素BP神经网络 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55页 |
