| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·近红外光谱技术概述 | 第8-9页 |
| ·近红外光谱技术的原理及特点 | 第8-9页 |
| ·近红外光谱技术的局限性 | 第9页 |
| ·近红外光谱技术在林业科学中的应用 | 第9-12页 |
| ·国外研究进展 | 第9-11页 |
| ·国内研究进展 | 第11-12页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第12-15页 |
| ·课题背景与研究目标 | 第12页 |
| ·创新点 | 第12-13页 |
| ·技术路线 | 第13-15页 |
| 2 基于近红外光谱及BP神经网络预测落叶松管胞长度 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·BP神经网络在近红外光谱数据分析中的实现 | 第15-17页 |
| ·BP神经网络简介 | 第15-16页 |
| ·BP神经网络分析近红外光谱数据的流程 | 第16-17页 |
| ·实验部分 | 第17-19页 |
| ·样本的采集与制备 | 第17-18页 |
| ·NIP光谱采集 | 第18页 |
| ·管胞长度的测定 | 第18-19页 |
| ·模型评价 | 第19-20页 |
| ·结果与讨论 | 第20-26页 |
| ·落叶松木材样本的原始近红外光谱 | 第20-21页 |
| ·光谱数据的预处理 | 第21-22页 |
| ·主成分分析法提取近红外光谱数据 | 第22-23页 |
| ·基于BP模型的落叶松管胞长度的预测结果 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 响应面分析法对落叶松管胞长度BP模型的优化研究 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·响应面分析法 | 第27-29页 |
| ·响应面分析法简介 | 第27页 |
| ·响应面分析法优化BP模型的实现 | 第27-29页 |
| ·结果与讨论 | 第29-33页 |
| ·响应面分析法优化BP模型的结果 | 第29-32页 |
| ·RSM-BP模型预测落叶松管胞长度的结果与分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 4 果蝇优化算法对落叶松管胞长度GRNN模型的影响研究 | 第35-42页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·GRNN神经网络理论基础 | 第35-36页 |
| ·果蝇优化算法 | 第36-39页 |
| ·果蝇优化算法概述 | 第36-38页 |
| ·FOA-GRNN的设计步骤 | 第38-39页 |
| ·结果与讨论 | 第39-41页 |
| ·FOA-GRNN模型预测落叶松管胞长度的结果与分析 | 第39-40页 |
| ·不同优化算法对近红外预测模型的影响分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
