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基于相思树NIR数据理论模型的软件设计

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第6-8页
1 绪论第8-18页
   ·引言第8-9页
   ·近红外光谱分析技术第9-11页
     ·近红外光谱分析技术发展历程第10页
     ·近红外光谱技术基本原理第10页
     ·近红外光谱分析技术的特点第10-11页
       ·优势之处第10-11页
       ·不足之处第11页
   ·化学计量学方法第11-14页
     ·光谱数据预处理方法分析第11-12页
     ·定量校正第12-14页
   ·相思树木材材性分析第14-15页
   ·选题背景第15页
   ·研究内容、目的及意义第15-18页
     ·研究内容第15-16页
     ·研究目的第16页
     ·意义第16-18页
2. 数学建模与软件设计第18-28页
   ·朗伯比尔定律第18-19页
     ·基本原理第18页
     ·适用范围第18-19页
   ·软件编译语言第19-24页
     ·Java语言简介第19-20页
     ·Java语言的特点第20页
     ·Java运行平台第20-21页
     ·Java应用程序开发第21页
     ·开发语言与框架第21-24页
       ·JSP语言第21-22页
       ·Servlet第22页
       ·JDBC第22页
       ·B/S结构第22-23页
       ·MVC第23-24页
   ·软件建模流程第24-28页
     ·软件系统开发流程简介第24-25页
     ·软件设计第25-28页
       ·软件结构设计第25-26页
       ·软件模式设计第26-28页
3. 相思树NIR数据与棕纤维素成分关系的软件设计第28-38页
   ·实验材料与数据第28-30页
     ·材料来源第28页
     ·仪器与光谱数据第28-29页
     ·综纤维素数据第29-30页
   ·数学模型的建立第30-33页
     ·光谱数据的预处理第30页
     ·模型的建立第30-31页
     ·软件所需数据的计算第31-33页
   ·软件的设计第33页
   ·模型评价参数第33-34页
   ·结果与讨论第34-38页
4. 木材材性与近NIR数据分析软件V1.0版第38-52页
   ·软件简介第38-49页
   ·代码总体结构第49-52页
5. 结论与建立第52-54页
   ·结论第52页
   ·论文新颖之处第52页
   ·建议第52-54页
参考文献第54-58页
附录第58-114页
个人简介第114-116页
导师简介第116-118页
获得成果目录第118-120页
致谢第120页

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