| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 前言 | 第11-20页 |
| ·近红外光谱技术的发展 | 第11-12页 |
| ·近红外光谱技术在我国的发展状况 | 第12页 |
| ·近红外光谱技术的理论基础 | 第12-14页 |
| ·影响近红外光谱分析技术的主要因素 | 第14页 |
| ·近红外光谱分析技术在饲料工业中的应用 | 第14-18页 |
| ·近红外光谱技术在饲料分析上的优势 | 第15页 |
| ·近红外光谱技术在营养价值评定上的应用 | 第15-16页 |
| ·近红外光谱技术在常规分析中的应用 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱分析技术在有毒有害物质检测分析中的应用 | 第17-18页 |
| ·近红外光谱在定性分析中的应用 | 第18页 |
| ·本研究的主要内容、目的意义 | 第18-20页 |
| ·主要内容 | 第18-19页 |
| ·研究的目的 | 第19页 |
| ·研究的意义 | 第19-20页 |
| 第二章 近红外光谱在定性鉴别中的应用 | 第20-30页 |
| 摘要 | 第20页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·材料与方法 | 第20-25页 |
| ·材料 | 第20-21页 |
| ·仪器设备 | 第21页 |
| ·样品光谱采集 | 第21页 |
| ·处理软件及分析方法 | 第21-22页 |
| ·光谱特征的提取方法 | 第22-23页 |
| ·光谱预处理方法 | 第23-24页 |
| ·模式识别(Pattern Recognition)方式 | 第24-25页 |
| ·结果与讨论 | 第25-30页 |
| ·鱼粉的聚类分析 | 第25-26页 |
| ·鱼粉的近红外光谱 | 第25页 |
| ·鱼粉样品的聚类分析 | 第25-26页 |
| ·模型的建立 | 第26-29页 |
| ·光谱预处理方法的确定 | 第27-28页 |
| ·校正及验证结果 | 第28-29页 |
| ·、结论 | 第29-30页 |
| 第三章 非常规成分——尿素酶的NIR光谱分析 | 第30-40页 |
| 摘要 | 第30页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·材料与方法 | 第31-35页 |
| ·豆粕样品 | 第31页 |
| ·仪器 | 第31页 |
| ·样品近红外光谱扫描 | 第31页 |
| ·尿素酶测定方法 | 第31页 |
| ·建立NIRS数学模型的方法 | 第31-35页 |
| ·化学计量学算法 | 第31-34页 |
| ·光谱预处理方法 | 第34-35页 |
| ·结果与分析 | 第35-39页 |
| ·豆粕样品的近红外光谱 | 第35页 |
| ·尿素酶活性化学分析结果 | 第35页 |
| ·光谱的预处理 | 第35-36页 |
| ·尿素酶校正模型的建立 | 第36-39页 |
| ·最佳主因子数的确定 | 第36-37页 |
| ·模型的建立 | 第37页 |
| ·模型的验证 | 第37-39页 |
| ·重复性检验 | 第39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 第四章 近红外光谱分析在豆粕常规成分分析中的应用 | 第40-50页 |
| 摘要 | 第40页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·材料与方法 | 第41-42页 |
| ·样品的采集与制备 | 第41页 |
| ·仪器 | 第41页 |
| ·样品近红外光谱扫描 | 第41页 |
| ·化学值测定方法 | 第41页 |
| ·建立NIRS数学模型的方法 | 第41-42页 |
| ·结果与分析 | 第42-49页 |
| ·豆粕样品的近红外光谱 | 第42页 |
| ·豆粕样品的化学分析结果 | 第42-43页 |
| ·光谱的预处理 | 第43页 |
| ·校正模型的建立 | 第43-49页 |
| ·最佳主因子数的确定 | 第43-44页 |
| ·模型的建立 | 第44-47页 |
| ·模型的验证 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第五章 近红外光谱分析在鱼粉常规成分分析中的应用 | 第50-59页 |
| 摘要 | 第50页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·材料与方法 | 第51-52页 |
| ·样品的采集与制备 | 第51页 |
| ·仪器 | 第51页 |
| ·样品近红外光谱扫描 | 第51页 |
| ·化学值测定方法 | 第51页 |
| ·建立NIRS数学模型的方法 | 第51-52页 |
| ·结果与分析 | 第52-59页 |
| ·鱼粉样品的近红外光谱 | 第52页 |
| ·鱼粉样品的化学分析结果 | 第52-53页 |
| ·光谱的预处理 | 第53页 |
| ·校正模型的建立 | 第53-59页 |
| ·最佳主因子数的确定 | 第53-54页 |
| ·模型的建立 | 第54-56页 |
| ·模型的验证 | 第56-59页 |
| ·结论 | 第59页 |
| 第六章 近红外光谱技术在麦麸常规成分分析中的应用 | 第59-68页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·材料与方法 | 第60-61页 |
| ·样品的采集与制备 | 第60页 |
| ·仪器 | 第60页 |
| ·样品近红外光谱扫描 | 第60-61页 |
| ·化学值测定方法 | 第61页 |
| ·建立NIRS数学模型的方法 | 第61页 |
| ·结果与分析 | 第61-67页 |
| ·麦麸样品的近红外光谱 | 第61页 |
| ·麦麸样品的化学分析结果 | 第61-62页 |
| ·光谱的预处理 | 第62页 |
| ·校正模型的建立 | 第62-67页 |
| ·最佳主因子数的确定 | 第62-64页 |
| ·模型的建立 | 第64-65页 |
| ·模型的验证 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| 第七章 总论 | 第68-71页 |
| ·近红外光谱的定性分析 | 第68页 |
| ·近红外光谱分析技术在非常规活性成分中的应用 | 第68页 |
| ·近红外光谱分析技术对常用饲料原料常规成分的分析 | 第68-69页 |
| ·创新之处 | 第69-70页 |
| ·今后工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录1 鱼粉近红外模型的检验结果 | 第77-78页 |
| 附录2 豆粕近红外模型的检验结果 | 第78-79页 |
| 附录3 麦麸近红外模型检验结果 | 第79页 |