| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 英文缩略词及中英对照 | 第11-14页 |
| 第一章 前言 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-19页 |
| 1.1.1 近红外光谱分析技术的优点和发展历程 | 第14页 |
| 1.1.2 近红外光谱分析中常用的多元分析方法 | 第14-15页 |
| 1.1.3 近红外光谱分析模型的建立与优化流程 | 第15-16页 |
| 1.1.4 近红外光谱结合波长选择算法在农产品检测领域近三年来的应用情况 | 第16-19页 |
| 1.2 研究选题与意义 | 第19-20页 |
| 1.2.1 波长选择算法的优点 | 第19-20页 |
| 1.2.2 波长选择算法研究的现状 | 第20页 |
| 1.2.3 新型波长选择算法研究的意义 | 第20页 |
| 1.3 研究内容 | 第20-22页 |
| 1.3.1 波长选择算法发展历程综述 | 第20页 |
| 1.3.2 基于集成策略的波长选择算法研究 | 第20-21页 |
| 1.3.3 基于模型集群分析策略的波长区间选择算法研究 | 第21页 |
| 1.3.4 基于串联策略的波长选择算法研究 | 第21页 |
| 1.3.5 光谱预处理方法对波长选择算法效果的影响研究 | 第21-22页 |
| 第二章 常见波长选择算法发展历程和存在问题 | 第22-29页 |
| 2.1 波长选择算法的分类 | 第22-24页 |
| 2.2 常见波长选择算法及发展历程 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基于偏最小二乘算法参数的波长选择算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于智能优化算法的波长选择算法 | 第25页 |
| 2.2.3 基于连续投影策略的波长选择算法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 基于模型集群分析策略的波长选择算法 | 第26页 |
| 2.2.5 基于光谱区间的波长选择算法 | 第26-27页 |
| 2.2.6 基于其他原理的波长选择算法 | 第27页 |
| 2.3 波长选择算法的发展趋势 | 第27-28页 |
| 2.4 波长选择算法在实际应用中存在的问题 | 第28页 |
| 2.5 波长选择算法应用效果的评价指标 | 第28-29页 |
| 第三章 基于集成策略的波长选择算法研究 | 第29-50页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 算法与原理 | 第30-32页 |
| 3.2.1 CARS算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 集成CARS算法 | 第31页 |
| 3.2.3 移动窗口平滑集成CARS算法(MWS-ECARS) | 第31-32页 |
| 3.3 数据来源与实验方案 | 第32-34页 |
| 3.3.1 玉米样品数据 | 第32页 |
| 3.3.2 土壤样品数据 | 第32-33页 |
| 3.3.3 药片样品数据 | 第33页 |
| 3.3.4 实验条件和软件代码 | 第33-34页 |
| 3.3.5 模型建立与评价参数 | 第34页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第34-49页 |
| 3.4.1 MWS-ECARS算法参数对实验结果的影响 | 第34-35页 |
| 3.4.2 玉米样品体系结果 | 第35-40页 |
| 3.4.3 土壤样品体系结果 | 第40-45页 |
| 3.4.4 药片样品体系结果 | 第45-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于模型集群分析策略的区间组合优化算法研究 | 第50-69页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 理论与算法原理 | 第51-54页 |
| 4.2.1 加权二进制采样(WBMS) | 第51-52页 |
| 4.2.2 加权自举采样(WBS) | 第52页 |
| 4.2.3 区间组合优化算法(ICO) | 第52-54页 |
| 4.3 几种对比算法原理简介 | 第54-55页 |
| 4.3.1 波长空间迭代收缩算法(VISSA) | 第54页 |
| 4.3.2 区间波长空间迭代收缩算法(iVISSA) | 第54页 |
| 4.3.3 波长空间迭代收缩-区间偏最小二乘算法(VISSA-iPLS) | 第54-55页 |
| 4.3.4 遗传算法-区间偏最小二乘算法(GA-iPLS) | 第55页 |
| 4.4 数据来源与实验方案 | 第55-56页 |
| 4.4.1 数据来源 | 第55页 |
| 4.4.2 实验条件和软件代码 | 第55-56页 |
| 4.4.3 模型建立与评价参数 | 第56页 |
| 4.5 结果与讨论 | 第56-68页 |
| 4.5.1 区间组合优化算法参数对实验结果的影响情况 | 第56-57页 |
| 4.5.2 玉米样品体系结果 | 第57-63页 |
| 4.5.3 土壤样品体系结果 | 第63-65页 |
| 4.5.4 药片样品体系结果 | 第65-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于串联策略的波长选择算法研究 | 第69-82页 |
| 5.1 引言 | 第69-70页 |
| 5.2 算法与原理 | 第70-71页 |
| 5.2.1 连续投影算法 | 第70-71页 |
| 5.2.2 MWS-ECARS-SPA算法 | 第71页 |
| 5.2.3 ICO-SPA算法 | 第71页 |
| 5.3 数据来源与实验方案 | 第71-72页 |
| 5.3.1 样品数据 | 第71页 |
| 5.3.2 实验条件和软件代码 | 第71页 |
| 5.3.3 模型建立与评价 | 第71-72页 |
| 5.4 结果与讨论 | 第72-81页 |
| 5.4.1 玉米样品体系结果 | 第72-75页 |
| 5.4.2 土壤样品体系结果 | 第75-78页 |
| 5.4.3 药片样品体系结果 | 第78-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 光谱预处理方法对ICO算法使用效果的影响研究 | 第82-96页 |
| 6.1 引言 | 第82页 |
| 6.2 算法与原理 | 第82-84页 |
| 6.2.1 常见光谱预处理方法 | 第82-84页 |
| 6.2.2 波长选择算法 | 第84页 |
| 6.3 数据来源与实验方案 | 第84页 |
| 6.3.1 样品数据 | 第84页 |
| 6.3.2 实验条件和软件代码 | 第84页 |
| 6.3.3 模型建立与评价 | 第84页 |
| 6.4 结果与讨论 | 第84-95页 |
| 6.4.1 玉米样品体系结果 | 第84-88页 |
| 6.4.2 土壤样品体系结果 | 第88-91页 |
| 6.4.3 药片样品体系结果 | 第91-95页 |
| 6.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第七章 总结与展望 | 第96-99页 |
| 7.1 全文总结 | 第96-97页 |
| 7.2 展望和建议 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 个人简介 | 第113页 |
