| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目次 | 第9-11页 |
| 图清单 | 第11-13页 |
| 表清单 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题来源和背景 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·塑料检测方法 | 第15-19页 |
| ·塑料近红外光谱法检测现状 | 第19-20页 |
| ·主要研究内容 | 第20-21页 |
| 2 近红外光谱分析的理论基础 | 第21-32页 |
| ·分子振动光谱学原理 | 第22-23页 |
| ·漫反射式近红外光谱理论 | 第23-24页 |
| ·近红外光谱预处理 | 第24-26页 |
| ·近红外光谱分析方法 | 第26-29页 |
| ·定性判别分析方法 | 第26-28页 |
| ·定量预测分析方法 | 第28-29页 |
| ·模型评价指标 | 第29-31页 |
| ·定性判别模型评价指标 | 第29-30页 |
| ·定量预测模型评价指标 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于因子分析和马氏距离的定性判别模型的建立与分析 | 第32-50页 |
| ·定性判别模型设计思路 | 第32-33页 |
| ·塑料定性分析方法原理 | 第33-37页 |
| ·因子分析法 | 第33-35页 |
| ·基于样本间 S 的因子选择判据 | 第35-37页 |
| ·食品包装用塑料种类判别法的实验验证 | 第37-48页 |
| ·PE 和 PET 塑料原料光谱采集 | 第37-40页 |
| ·PE 和 PET 塑料近红外光谱特性 | 第40-41页 |
| ·PE 和 PET 塑料判别模型的建立 | 第41-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于 LS-SVM 的塑料组分含量预测模型的建立与分析 | 第50-60页 |
| ·预测模型设计思路 | 第50-51页 |
| ·LS-SVM 法原理 | 第51-54页 |
| ·ABS 塑料近红外光谱氮含量预测的实验验证 | 第54-58页 |
| ·ABS 塑料近红外光谱特性 | 第54-55页 |
| ·不同核函数预测效果对比 | 第55-57页 |
| ·ABS 塑料氮含量预测模型的建立 | 第57-58页 |
| ·本章总结 | 第58-60页 |
| 5 实验及分析 | 第60-71页 |
| ·定性实验及分析 | 第60-65页 |
| ·样品来源 | 第60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-65页 |
| ·定量实验及分析 | 第65-70页 |
| ·本章总结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简历 | 第76页 |