| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·近红外光谱分析技术的发展历程 | 第10-11页 |
| ·蔬果生长信息获取上的近红外分析应用 | 第11-14页 |
| ·蔬果生产现状及生长信息获取方法 | 第11页 |
| ·国内外相关研究 | 第11-13页 |
| ·存在的主要问题和应用前景 | 第13-14页 |
| ·本课题的研究内容和方法 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究手段和方法 | 第14-15页 |
| ·应用前景 | 第15-16页 |
| 第二章 近红外光谱分析方法概述 | 第16-21页 |
| ·近红外光谱分析技术的基本原理 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱分析的化学基础 | 第16页 |
| ·近红外光谱分析的数学基础 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱产生过程 | 第17页 |
| ·近红外光谱的信息特征 | 第17-18页 |
| ·近红外光谱分析技术的特点 | 第18-19页 |
| ·近红外光谱定量分析过程 | 第19-21页 |
| 第三章 尖椒叶片生长信息获取近红外硬件系统 | 第21-25页 |
| ·近红外光谱仪器系统组成 | 第21-22页 |
| ·近红外光谱仪器的主要性能指标 | 第22-23页 |
| ·智能光纤漫反射原理及工作过程 | 第23-25页 |
| ·漫反射分析定量原理 | 第23-24页 |
| ·智能光纤漫反射工作过程 | 第24-25页 |
| 第四章 尖椒叶片生长信息理化分析实验 | 第25-29页 |
| ·尖椒叶片培养 | 第25-26页 |
| ·理化分析方法和步骤 | 第26-28页 |
| ·分析水分的方法和步骤 | 第26-27页 |
| ·叶绿素常规分析方法和步骤 | 第27-28页 |
| ·常规分析总结 | 第28-29页 |
| 第五章 近红外光谱分析方法研究 | 第29-43页 |
| ·近红外光谱谱图预处理的方法 | 第29-32页 |
| ·消噪处理 | 第29-30页 |
| ·不同预处理方法的实验影响分析 | 第30-32页 |
| ·近红外光谱定性和定量校正方法 | 第32-35页 |
| ·最小二乘(线性)回归(Least Squares Regression) | 第32-33页 |
| ·主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) | 第33-34页 |
| ·偏最小二乘法(PLS) | 第34页 |
| ·不同建模方法的实验影响分析 | 第34-35页 |
| ·检验模型的指标 | 第35-37页 |
| ·异常样品的剔除准则 | 第37-40页 |
| ·基于预测浓度残差准则剔除异常样品 | 第37-38页 |
| ·基于重构光谱残差准则剔除异常样品 | 第38-39页 |
| ·光谱主成分得分的聚类分析准则剔除异常样品 | 第39页 |
| ·杠杆值与学生残差T检验准则 | 第39-40页 |
| ·剔除校正集中异常样品的方法 | 第40-41页 |
| ·"一审"剔除法(ODO) | 第40-41页 |
| ·"二审"剔除法(ODT) | 第41页 |
| ·近红外光谱区间选择的必要性 | 第41-43页 |
| ·近红外光谱区间"分段排序"挑选法 | 第42页 |
| ·近红外光谱区间"分段排序"挑选法的实验分析 | 第42-43页 |
| 第六章 尖椒叶片生长信息近红外光谱分析技术应用 | 第43-58页 |
| ·实验材料 | 第43页 |
| ·尖椒叶片近红外光谱获取 | 第43页 |
| ·尖椒叶片智能光纤漫反射光谱测量基本参数设置 | 第43-44页 |
| ·测定尖椒叶片近红外光谱数据 | 第44-45页 |
| ·水分智能光纤漫反射光谱数据 | 第44-45页 |
| ·测定叶绿素含量的光谱数据 | 第45页 |
| ·图谱预处理 | 第45-57页 |
| ·尖椒叶片叶绿素光纤附件图谱预处理 | 第46-51页 |
| ·优化模型 | 第51-56页 |
| ·剔除异常样品 | 第51-55页 |
| ·建模谱区的选择 | 第55-56页 |
| ·模型建立 | 第56页 |
| ·预测模型 | 第56-57页 |
| ·其他成分的模型 | 第57-58页 |
| 小结 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 工程硕士学习期间发表的论文 | 第72页 |