| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题的目的和意义 | 第10页 |
| ·近红外光谱技术及其特点 | 第10-11页 |
| ·近红外光谱技术 | 第10-11页 |
| ·近红外光谱的特点 | 第11页 |
| ·近红外光谱技术在作物磷元素诊断方面的研究进展 | 第11-12页 |
| ·近红外光谱技术在作物钾元素诊断方面的研究进展 | 第12页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-15页 |
| 第二章 基于光谱分析的化学计量学方法 | 第15-22页 |
| ·近红外光谱数据预处理方法 | 第15-17页 |
| ·均值化处理(Centering) | 第15页 |
| ·标准化处理(Weighting或者Scaling) | 第15页 |
| ·平滑处理(Smoothing) | 第15页 |
| ·归一化处理(Normalization) | 第15-16页 |
| ·导数处理(Derivatives) | 第16页 |
| ·多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC) | 第16-17页 |
| ·标准归一化处理(Standard Normal Variare,SNV) | 第17页 |
| ·基于近红外光谱数据的数学建模方法 | 第17-20页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第17-18页 |
| ·主成分回归(PCR) | 第18页 |
| ·偏最小二乘法(PLS) | 第18-19页 |
| ·BP神经网络 | 第19-20页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第20页 |
| ·模型预测性能评价参数 | 第20-22页 |
| 第三章 实验材料及方法 | 第22-25页 |
| ·试验地点及仪器 | 第22-23页 |
| ·试验地点 | 第22页 |
| ·试验材料 | 第22页 |
| ·试验仪器 | 第22-23页 |
| ·试验设计与方法 | 第23-24页 |
| ·试验设计 | 第23页 |
| ·测定项目与方法 | 第23-24页 |
| ·数据处理分析 | 第24页 |
| ·预测模型优劣评价标准 | 第24-25页 |
| ·均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE) | 第24页 |
| ·相关系数(correlation coefficient,R) | 第24-25页 |
| 第四章 玉米钾营养模型的建立 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·试验设计 | 第25-26页 |
| ·光谱信号采集 | 第26页 |
| ·光谱信号预处理 | 第26-27页 |
| ·光谱数据全波段建立预测模型 | 第27-31页 |
| ·偏最小二乘法(PLS)建模 | 第27-29页 |
| ·全波段支持向量机(SVM)建模 | 第29-31页 |
| ·光谱数据特征波长的提取 | 第31-36页 |
| ·特征波长偏最小二乘法(PLS)建模 | 第32-34页 |
| ·特征波长支持向量机(SVM)建模 | 第34-36页 |
| ·PCA主成分提取及BP神经网络模型的建立 | 第36-39页 |
| ·提取主成分 | 第36-37页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第37-39页 |
| ·模型预测结果的分析讨论 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 玉米磷营养模型的建立 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·试验设计 | 第40-41页 |
| ·光谱信号采集 | 第41页 |
| ·光谱信号预处理 | 第41-42页 |
| ·光谱数据全波段建立预测模型 | 第42-46页 |
| ·偏最小二乘法(PLS)建模 | 第42-44页 |
| ·全波段支持向量机(SVM)建模 | 第44-46页 |
| ·光谱数据特征波长的提取 | 第46-51页 |
| ·特征波长偏最小二乘法(PLS)建模 | 第47-49页 |
| ·特征波长支持向量机(SVM)建模 | 第49-51页 |
| ·PCA主成分提取及BP神经网络模型的建立 | 第51-55页 |
| ·提取主成分 | 第51-53页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第53-55页 |
| ·模型预测结果的分析讨论 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·主要研究结论 | 第56页 |
| ·主要创新点 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| Abstract | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
