| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-19页 |
| 第一章 概述 | 第19-33页 |
| ·红外光谱 | 第19-21页 |
| ·红外光谱分析技术特点 | 第19-20页 |
| ·红外光谱分析的一般步骤及化学计量学方法 | 第20-21页 |
| ·油脂中的脂肪酸 | 第21-25页 |
| ·饱和脂肪酸 | 第21-22页 |
| ·不饱和脂肪酸 | 第22-24页 |
| ·脂肪酸组成摄入比的营养与健康 | 第24-25页 |
| ·油脂中脂肪酸检测方法 | 第25-28页 |
| ·色谱 | 第25-26页 |
| ·光谱 | 第26-28页 |
| ·研究目的及意义 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-33页 |
| 第二章 试验设计及建立模型 | 第33-63页 |
| ·食用植物油和亚油酸、亚麻酸含量检测 | 第33-43页 |
| ·成品食用植物油 | 第33-34页 |
| ·自制油脂 | 第34-35页 |
| ·食用油脂甲酯化 | 第35页 |
| ·气相色谱分析 | 第35-37页 |
| ·自制工艺对油脂脂肪酸含量的影响 | 第37-40页 |
| ·市场油样脂肪酸含量 | 第40-43页 |
| ·建立NIR、IR快速检测亚油酸和亚麻酸含量光谱模型 | 第43-60页 |
| ·光谱模型样品集建立 | 第43-44页 |
| ·光谱采集 | 第44-45页 |
| ·光谱预处理 | 第45-46页 |
| ·建立模型 | 第46-47页 |
| ·模型评价指标 | 第47-49页 |
| ·结果分析 | 第49-60页 |
| ·小结 | 第60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 第三章 基于蒙特卡罗策略提高模型的预测精度 | 第63-77页 |
| ·蒙特卡罗方法简介 | 第63页 |
| ·基于蒙特卡罗交叉验证的奇异样品消除 | 第63-71页 |
| ·原理和算法 | 第64-65页 |
| ·利用蒙特卡罗方法剔除奇异样本 | 第65页 |
| ·结果与分析 | 第65-71页 |
| ·基于蒙特卡罗的间隔偏最小二乘回归的优化 | 第71-74页 |
| ·试验方法 | 第71页 |
| ·结果与分析 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 第四章 基于无信息变量消除的模型优化 | 第77-95页 |
| ·基于引入随机变量的无信息变量消除 | 第77-79页 |
| ·无信息变量消除偏最小二乘回归 | 第78页 |
| ·无信息变量消除-遗传算法-PLS | 第78页 |
| ·基于投票策略的无信息变量消除-PLS | 第78页 |
| ·多次循环递进的无信息变量消除-PLS | 第78-79页 |
| ·基于引入随机变量的无信息变量消除结果与分析 | 第79-87页 |
| ·无信息变量消除-PLS | 第79-81页 |
| ·无信息变量消除-遗传算法-PLS | 第81页 |
| ·基于投票策略的无信息变量消除-PLS | 第81-84页 |
| ·多次循环递进的无信息变量消除-PLS | 第84-87页 |
| ·基于MONTE CARLO的无信息变量消除 | 第87-88页 |
| ·留一交互验证的无信息变量消除 | 第87页 |
| ·基于样本集蒙特卡罗方法的无信息变量消除 | 第87-88页 |
| ·基于光谱X变量蒙特卡罗方法的无信息变量消除 | 第88页 |
| ·基于MONTE CARLO的无信息变量消除结果与分析 | 第88-92页 |
| ·留一交互验证的无信息变量消除 | 第88-90页 |
| ·基于样本集蒙特卡罗方法去除无信息变量结果 | 第90-91页 |
| ·基于X变量蒙特卡罗方法的无信息变量消除结果 | 第91-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-95页 |
| 第五章 NIR光谱与IR光谱的融合 | 第95-115页 |
| ·NIR与IR连接方法 | 第95-96页 |
| ·直接连接的融合 | 第95-96页 |
| ·杂合连接的融合 | 第96页 |
| ·基于小波变换的PLS建模 | 第96-97页 |
| ·小波变换后无信息变量消除 | 第97页 |
| ·基于添加噪声的WT-UVE-PLS | 第97页 |
| ·基于非添加噪声的WT-UVE-PLS | 第97页 |
| ·结果与分析 | 第97-111页 |
| ·不同方法融合后的光谱 | 第97-99页 |
| ·NIR、IR光谱融合后的PLS模型 | 第99-100页 |
| ·无信息变量消除后PLS模型结果 | 第100-103页 |
| ·多次递进消除无信息变量-PLS | 第103-106页 |
| ·基于小波变换系数的偏最小二乘回归 | 第106-108页 |
| ·基于小波变换系数的UVE-PLS | 第108页 |
| ·基于小波变换系数的MP-UVE-PLS | 第108-111页 |
| ·小结 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-115页 |
| 第六章 基于干涉图小波消噪提高红外光谱质量的研究 | 第115-131页 |
| ·FTIR光谱仪的信噪比 | 第116-117页 |
| ·信噪比表示方法 | 第116页 |
| ·影响仪器信噪比的因素 | 第116-117页 |
| ·信噪比的特点 | 第117-119页 |
| ·小波消噪 | 第119-120页 |
| ·小波变换简介 | 第119页 |
| ·小波变换的基本算法 | 第119-120页 |
| ·提高FTIR仪器空气100%线信噪比试验 | 第120-122页 |
| ·试验方法 | 第120-121页 |
| ·结果与讨论 | 第121-122页 |
| ·提高聚苯乙烯红外光谱信噪比试验 | 第122-126页 |
| ·研究方法 | 第123-124页 |
| ·结果与讨论 | 第124-126页 |
| ·弱信噪比信号(ATR,空气)的干涉图消噪 | 第126-128页 |
| ·试验方法 | 第126页 |
| ·试验结果 | 第126-128页 |
| ·弱信噪比信号(ATR,食用植物油)的干涉图消噪 | 第128-129页 |
| ·试验方法 | 第128-129页 |
| ·结果与讨论 | 第129页 |
| ·小结 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-131页 |
| 第七章 总结与展望 | 第131-135页 |
| ·主要内容和结论 | 第131-133页 |
| ·主要创新点 | 第133页 |
| ·本研究展望 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 在攻读博士学位期间发表的论文 | 第136-137页 |
| 附录 | 第137-140页 |