基于近红外的氨/碱化玉米秸秆成分快速检测方法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 秸秆氨、碱化处理发展现状 | 第13页 |
| 1.2.2 近红外光谱分析技术发展现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 近红外光谱技术在秸秆检测中的应用 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 2 样品处理及光谱图像信息采集 | 第18-22页 |
| 2.1 样品采集与制备 | 第18-19页 |
| 2.1.1 实验样品采集 | 第18页 |
| 2.1.2 秸秆氨、碱化处理 | 第18页 |
| 2.1.3 超声处理 | 第18-19页 |
| 2.2 标准化学标定 | 第19-20页 |
| 2.2.1 粗蛋白含量标准测定 | 第19页 |
| 2.2.2 半纤维素含量标准测定 | 第19-20页 |
| 2.3 光谱图像信息采集 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 玉米秸秆预处理方法 | 第22-41页 |
| 3.1 异常样品剔除 | 第22-28页 |
| 3.1.1 粗蛋白异常样品剔除 | 第22-25页 |
| 3.1.2 半纤维素异常样品剔除 | 第25-28页 |
| 3.2 样品代表性判定及样品集划分 | 第28-30页 |
| 3.2.1 样品正态分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 样品集划分 | 第29-30页 |
| 3.3 光谱图像信息噪声处理 | 第30-34页 |
| 3.3.1 粗蛋白噪声处理 | 第30-32页 |
| 3.3.2 半纤维素噪声处理 | 第32-34页 |
| 3.4 光谱特征波长选取 | 第34-39页 |
| 3.4.1 MWPLS特征波长选取 | 第34-37页 |
| 3.4.2 相关波长法特征波长选取 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 玉米秸秆成分快速检测模型构建 | 第41-52页 |
| 4.1 粗蛋白快速检测模型构建 | 第41-48页 |
| 4.1.1 支持向量回归模型构建 | 第41-43页 |
| 4.1.2 偏最小二乘回归模型构建 | 第43-46页 |
| 4.1.3 主成分回归模型构建 | 第46-48页 |
| 4.2 半纤维素快速检测模型构建 | 第48-51页 |
| 4.2.1 支持向量回归模型构建 | 第48-49页 |
| 4.2.2 偏最小二乘回归模型构建 | 第49-50页 |
| 4.2.3 主成分回归模型构建 | 第50-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59页 |
