摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第一章 文献综述 | 第10-21页 |
1 近红外分析原理 | 第10-13页 |
·近红外光谱分析的物理学原理 | 第10页 |
·近红外光谱分析的数学原理 | 第10-11页 |
·比尔定律 | 第10页 |
·Kubelka-Munk定律 | 第10-11页 |
·近红外光谱分析统计学基础(偏最小二乘法) | 第11-13页 |
·基本原理 | 第11-12页 |
·交叉证实 | 第12页 |
·PLS算法 | 第12-13页 |
·校准部分 | 第12-13页 |
·待测样品中组分的确定 | 第13页 |
2 近红外光谱分析模型建立方法和模型评价标准 | 第13-14页 |
·近红外光谱分析模型建立方法 | 第13页 |
·评价近红外光谱分析模型优劣的标准 | 第13-14页 |
·校正(定标)决定系数R~2(RSQ) | 第13-14页 |
·校正标准差SEC(RMSEC) | 第14页 |
·预测标准差SEP | 第14页 |
3 近红外光谱分析的特点 | 第14-15页 |
4 近红外光谱分析在油菜品质分析中的应用 | 第15-19页 |
·脂肪酸组成分析 | 第15-16页 |
·含油量、蛋白质含量以及硫苷含量的测定 | 第16-17页 |
·NIRS分析在小样品分析中的应用 | 第17-19页 |
5 研究目的与意义 | 第19-21页 |
·研究油菜近红外模型建立的某些影响因素 | 第19-20页 |
·建立油菜脂肪酸组成、含油量及硫苷含量的近红外分析模型 | 第20页 |
·研究油菜近红外分析模型的某些应用问题 | 第20-21页 |
第二章 油菜品质分析近红外模型建立与研究 | 第21-62页 |
1 材料与方法 | 第21-33页 |
·原始材料 | 第21-23页 |
·建模原始样品集来源 | 第21页 |
·原始样品集各指标浓度分布 | 第21-23页 |
·主要试验仪器与试剂 | 第23-24页 |
·主要仪器 | 第23页 |
·近红外分析仪 | 第23页 |
·气相色谱仪 | 第23页 |
·高效液相色谱 | 第23页 |
·改良索氏抽提器 | 第23页 |
·试验试剂 | 第23-24页 |
·脂肪酸组成分析试剂 | 第23-24页 |
·硫苷含量分析试剂 | 第24页 |
·粗脂肪分析所需试剂 | 第24页 |
·建模样品组分化学分析方法及近红外建模技术路线 | 第24-33页 |
·建模样品组分化学分析方法 | 第24-29页 |
·样品脂肪酸组成化学分析 | 第24-26页 |
·油菜籽饼粕硫苷含量液相色谱分析 | 第26-29页 |
·油菜籽含油量分析 | 第29页 |
·近红外建模技术路线 | 第29-33页 |
·样品前处理及光谱扫描 | 第29-30页 |
·实验材料分析 | 第30页 |
·输入化学分析数据 | 第30页 |
·超常样品剔除 | 第30-31页 |
·选择代表性定标样品和验证样品 | 第31页 |
·建立定标方程及选择最佳定标方程 | 第31页 |
·结果监控及截距调整 | 第31-33页 |
2 结果与分析 | 第33-60页 |
·油菜脂肪酸组成、含油量和硫苷的近红外分析模型建立 | 第33-47页 |
·模型建立材料 | 第33页 |
·模型建立方法 | 第33-34页 |
·模型验证 | 第34-38页 |
·观察模型各项参数 | 第34-35页 |
·对模型预测结果进行监控 | 第35-38页 |
·与原有模型进行对比 | 第38-47页 |
·新旧模型参数对比 | 第38页 |
·新旧模型预测能力对比 | 第38-47页 |
·校正样品数量对模型预测能力的影响 | 第47-49页 |
·油酸 | 第47页 |
·芥酸 | 第47-48页 |
·含油量 | 第48-49页 |
·样品浓度分布对模型预测能力的影响 | 第49-52页 |
·油酸 | 第49-50页 |
·芥酸 | 第50-52页 |
·分段校正对模型预测能力的影响 | 第52-56页 |
·油酸 | 第52-54页 |
·芥酸 | 第54-56页 |
·含油量 | 第56页 |
·定标方程对未知样品的拓展预测 | 第56-60页 |
·油酸 | 第56-58页 |
·芥酸 | 第58-59页 |
·含油量 | 第59-60页 |
3 讨论 | 第60-62页 |
·校正代表性样品选择问题 | 第60页 |
·菜籽某些品质指标近红外分析误差较大问题 | 第60-61页 |
·菜籽少量样品分析的问题 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
致谢 | 第66-67页 |
作者简历 | 第67页 |