| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 面粉中滑石粉定量检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 近红外光谱技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 NIRS技术定量检测滑石粉基础与流程 | 第15-22页 |
| 2.1 NIRS技术的理论基础 | 第15页 |
| 2.2 NIRS技术优势分析 | 第15-17页 |
| 2.3 样品制备与数据获取 | 第17-19页 |
| 2.3.1 试验样品制备 | 第17页 |
| 2.3.2 光谱数据采集 | 第17-19页 |
| 2.4 NIRS定量检测流程与评价 | 第19-21页 |
| 2.4.1 定量检测流程 | 第19-20页 |
| 2.4.2 预测模型评价 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 样本选择方法研究 | 第22-28页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 异常样本的判别方法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 马氏距离法的基本原理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 异常样本剔除结果分析 | 第23-24页 |
| 3.3 样本集划分 | 第24-26页 |
| 3.3.1 SPXY算法基本原理 | 第24-25页 |
| 3.3.2 样本划分结果分析 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第4章 光谱数据预处理与数据降维 | 第28-39页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 光谱数据的预处理方法研究 | 第28-31页 |
| 4.2.1 光谱数据优化方法比较研究 | 第28-30页 |
| 4.2.2 光谱数据预处理结果分析 | 第30-31页 |
| 4.3 数据降维及特征提取研究 | 第31-38页 |
| 4.3.1 相关系数法特征提取的研究 | 第32-34页 |
| 4.3.2 连续投影算法特征提取的研究 | 第34-36页 |
| 4.3.3 特征提取算法的改进研究 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 滑石粉定量检测模型研究 | 第39-49页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 定量检测建模的理论研究 | 第39-43页 |
| 5.2.1 RBF人工神经网络模型的理论研究 | 第39-41页 |
| 5.2.2 BP人工神经网络的理论研究 | 第41-42页 |
| 5.2.3 PLS模型的理论研究 | 第42-43页 |
| 5.3 不同模型对面粉中滑石粉定量检测的研究与分析 | 第43-48页 |
| 5.3.1 RBF模型的实验结果分析 | 第43-45页 |
| 5.3.2 BP模型的实验结果分析 | 第45-47页 |
| 5.3.3 PLS模型的实验结果分析 | 第47页 |
| 5.3.4 不同模型的实验结果对比分析 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第60页 |