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近红外光谱分析技术快速鉴别霍山石斛的建模研究

目录第4-8页
CATALOGUE第8-12页
中文摘要第12-14页
ABSTRACT第14-15页
符号说明第16-17页
第一章 前言第17-25页
    1 石斛的研究概况第17-21页
        1.1 石斛资源第17-18页
        1.2 石斛的食补药疗作用第18页
        1.3 石斛的化学成分研究第18-19页
        1.4 石斛的药理作用研究第19页
        1.5 石斛的鉴别第19-21页
            1.5.1 外观鉴别第19页
            1.5.2 显微鉴别第19-20页
            1.5.3 理化鉴别第20页
            1.5.4 DNA分子标定第20页
            1.5.5 色谱法、光谱法鉴别第20-21页
    2 近红外光谱分析技术第21-24页
        2.1 近红外光谱技术简介第21-22页
        2.2 近红外光谱技术的原理及特点第22-23页
            2.2.1 近红外光谱技术的原理第22页
            2.2.2 近红外光谱技术的特点第22-23页
        2.3 近红外光谱技术在中药鉴别中的应用第23-24页
            2.3.1 中药材的产地鉴别第23页
            2.3.2 易混淆、真伪中药材的鉴别第23页
            2.3.3 中成药的鉴别第23-24页
    3 本课题研究的内容和意义第24-25页
第二章 近红外光谱分析技术鉴别霍山石斛的可行性研究第25-46页
    1 材料第25页
    2 方法第25-27页
        2.1 样品的收集与处理第25页
        2.2 近红外光谱采集第25页
        2.3 样品集的划分第25页
        2.4 光谱预处理方法的选择第25-26页
        2.5 光谱区间的选择第26页
        2.6 模型的建立第26页
        2.7 模型的评价第26-27页
    3 结果第27-44页
        3.1 光谱分析第27页
        3.2 K-S分类结果第27-30页
        3.3 利用判别分析方法对石斛定性鉴别进行研究第30-37页
            3.3.1 光谱预处理方法的选择第30-35页
            3.3.2 波段的选择第35-36页
            3.3.3 最佳模型的建立第36-37页
        3.4 利用SIMCA方法对石斛定性鉴别进行研究第37-44页
            3.4.1 不同预处理方法的选择第37-42页
            3.4.2 光谱区间的选择第42-44页
    4 讨论第44-46页
第三章 微型近红外光谱仪用于快速鉴别霍山石斛的研究第46-67页
    1 材料第46页
    2 方法第46-47页
        2.1 样品的收集与处理第46页
        2.2 近红外光谱采集第46页
        2.3 校正集、验证集样品的选择第46页
        2.4 模型的建立和评价第46页
        2.5 考察不同预处理方法对模型的影响第46-47页
    3 结果第47-67页
        3.1 光谱分析第47页
        3.2 校正集、验证集样品的选择第47-51页
            3.2.1 铜皮一级样品的划分第47-48页
            3.2.2 铜皮二级样品的划分第48页
            3.2.3 铁皮一级样品的划分第48-49页
            3.2.4 铁皮二级样品的划分第49页
            3.2.5 米斛样品的划分第49-50页
            3.2.6 石斛花样品的划分第50页
            3.2.7 样品集划分汇总第50-51页
        3.3 模型的建立和验证第51-57页
            3.3.1 铜皮一级样品的PCA模型的建立和验证第51-52页
            3.3.2 铜皮二级样品的PCA模型的建立和验证第52-53页
            3.3.3 铁皮一级样品的PCA模型的建立和验证第53-54页
            3.3.4 铁皮二级样品的PCA模型的建立和验证第54-55页
            3.3.5 米斛样品的PCA模型的建立和验证第55-56页
            3.3.6 石斛花样品的PCA模型的建立和验证第56-57页
        3.4 用样品验证集对校正集模型进行SIMCA模式识别第57-58页
        3.5 不同预处理方法对模型的影响第58-64页
            3.5.1 SNV第59-61页
            3.5.2 SG5点平滑第61-63页
            3.5.3 SG5点+1d第63-64页
        3.6 光谱区间的优化第64-67页
论文总结与创新第67-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间发表的学术论文第75-76页
学位论文评阅及答辩情况表第76页

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