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 |