| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 介电特性技术在水果品质检测中的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.2 介电特性技术在粮食含水率检测中的应用 | 第14-16页 |
| 1.2.3 介电特性在叶片含水率检测中的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容和思路 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 玉米叶片数据采集 | 第19-28页 |
| 2.1 玉米叶片培育试验 | 第19-20页 |
| 2.1.1 试验背景 | 第19页 |
| 2.1.2 玉米叶片样本的培育 | 第19-20页 |
| 2.2 实验仪器选取 | 第20-23页 |
| 2.2.1 实验仪器 | 第20-21页 |
| 2.2.2 自制夹持平行电极板 | 第21-23页 |
| 2.3 玉米叶片介电特性参数及含水率的数据采集 | 第23-27页 |
| 2.3.1 数据采集实验 | 第23-25页 |
| 2.3.2 数据提取 | 第25-26页 |
| 2.3.3 玉米叶片介电特性参数计算 | 第26-27页 |
| 2.3.4 玉米叶片含水率计算 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 特征变量选取算法及建模算法 | 第28-37页 |
| 3.1 特征变量选取算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 逐步回归法(SWR) | 第28-31页 |
| 3.1.2 连续投影算法（SPA） | 第31-32页 |
| 3.2 数学建模算法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 多元线性回归方法（MLR） | 第32-33页 |
| 3.2.2 支持向量回归方法（SVR） | 第33-34页 |
| 3.3 留一法交叉验证 | 第34-35页 |
| 3.4 模型性能评价指标 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 玉米叶片含水率预测模型的构建 | 第37-52页 |
| 4.1 不同含水率下测量频率对玉米叶片ε′与ε"的影响 | 第37-38页 |
| 4.2 信息变量选择 | 第38-39页 |
| 4.3 训练集和测试集划分 | 第39页 |
| 4.4 SWR_MLR预测建模 | 第39-45页 |
| 4.4.1 SWR选取特征变量 | 第40-42页 |
| 4.4.2 MLR预测模型的建立 | 第42-45页 |
| 4.5 SPA_SVR预测建模 | 第45-50页 |
| 4.5.1 SPA选取特征变量 | 第45-47页 |
| 4.5.2 SVR预测模型的建立 | 第47-50页 |
| 4.6 SWR_MLR和SPA_SVR预测建模结果的比较分析 | 第50-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 玉米叶片含水率检测系统 | 第52-62页 |
| 5.1 系统开发环境配置及系统开发流程 | 第52-57页 |
| 5.1.1 系统开发环境 | 第52-53页 |
| 5.1.2 系统开发流程 | 第53-57页 |
| 5.2 系统具体操作及功能实现 | 第57-61页 |
| 5.2.1 介电特性数据输入功能 | 第57-58页 |
| 5.2.2 数据输入报错功能 | 第58页 |
| 5.2.3 特征变量选取功能 | 第58-59页 |
| 5.2.4 含水率检测功能 | 第59-60页 |
| 5.2.5 历史数据查询功能 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71页 |