| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 近红外光谱技术简介 | 第14-19页 |
| 1.1.1 近红外光谱分析技术的发展 | 第14-15页 |
| 1.1.2 近红外光谱分析技术原理 | 第15-16页 |
| 1.1.3 近红外光谱分析流程 | 第16-17页 |
| 1.1.4 模型评价标准 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.1 样品的选择与样本集划分 | 第19-20页 |
| 1.2.2 光谱预处理 | 第20-22页 |
| 1.2.3 光谱特征提取 | 第22-23页 |
| 1.2.4 分析模型建立 | 第23-24页 |
| 1.2.5 模型传递与共享 | 第24页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 2 JADE-ELM建模算法原理 | 第26-36页 |
| 2.1 JADE分解光谱 | 第26-28页 |
| 2.1.1 独立分量在光谱分析中的应用 | 第26页 |
| 2.1.2 JADE原理 | 第26-28页 |
| 2.1.3 JADE by blocks | 第28页 |
| 2.2 ELM建立分析模型 | 第28-33页 |
| 2.2.1 ELM的发展与应用 | 第28-29页 |
| 2.2.2 单隐层前馈神经网络 | 第29-30页 |
| 2.2.3 广义逆矩阵 | 第30页 |
| 2.2.4 超限学习机原理 | 第30-32页 |
| 2.2.5 超限学习机的核函数 | 第32-33页 |
| 2.3 JADE-ELM建立分析模型 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 JADE-ELM定量分析小麦多组分含量 | 第36-52页 |
| 3.1 小麦实验数据 | 第36-43页 |
| 3.1.1 小麦样品来源 | 第36页 |
| 3.1.2 理化分析实验仪器及软件 | 第36-39页 |
| 3.1.3 小麦理化值测定 | 第39-42页 |
| 3.1.4 小麦光谱采集 | 第42-43页 |
| 3.2 小麦光谱预处理 | 第43-44页 |
| 3.3 JADE算法提取基本光谱 | 第44-47页 |
| 3.3.1 JADE by blocks选择独立分量 | 第44-45页 |
| 3.3.2 解析小麦光谱 | 第45-47页 |
| 3.4 ELM建立定量分析模型 | 第47-50页 |
| 3.4.1 样品集划分 | 第47页 |
| 3.4.2 ELM模型建立 | 第47-50页 |
| 3.5 JADE-ELM与常用建模方案性能比较 | 第50-51页 |
| 3.5.1 常用的建模方法 | 第50页 |
| 3.5.2 模型性能比较 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 JADE-ELM模式识别分析砂梨的成熟度 | 第52-56页 |
| 4.1 砂梨实验数据 | 第52-53页 |
| 4.1.1 砂梨样品来源 | 第52页 |
| 4.1.2 实验仪器及软件 | 第52页 |
| 4.1.3 砂梨光谱采集 | 第52-53页 |
| 4.2 成熟度鉴别结果与讨论 | 第53-55页 |
| 4.2.1 样品集划分 | 第53页 |
| 4.2.2 预处理方法的选择 | 第53-55页 |
| 4.3 模型准确率分析 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 光谱软件的开发 | 第56-62页 |
| 5.1 Lab VIEW和MATLAB简介 | 第56-57页 |
| 5.2 软件总体流程介绍 | 第57-58页 |
| 5.3 JADE-ELM分析软件测试 | 第58-61页 |
| 5.3.1 测试环境 | 第58页 |
| 5.3.2 测试方法与结果 | 第58-61页 |
| 5.4 软件特点 | 第61-62页 |
| 6 总结和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |