| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 0 前言 | 第10-18页 |
| ·近红外光谱分析技术 | 第10-12页 |
| ·近红外光谱分析技术的发展历程 | 第10-11页 |
| ·近红外光谱分析技术的原理及应用 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第12-16页 |
| ·近红外快速检测在水产品领域的应用 | 第12-13页 |
| ·实现近红外快速检测水产品的优点及难点 | 第13-15页 |
| ·化学计量学的应用 | 第15-16页 |
| ·本课题的研究目的和意义 | 第16-18页 |
| 1. 近红外光谱分析模型的建立及其评价标准 | 第18-31页 |
| ·近红外光谱分析模型的建立 | 第18-25页 |
| ·样品的收集 | 第19页 |
| ·多元线性模型的建立 | 第19-20页 |
| ·模型的决定系数 | 第20-23页 |
| ·参数的假设检验 | 第23-24页 |
| ·两中不同定量结果的检验 | 第24-25页 |
| ·采用验证集合对模型的评价 | 第25-29页 |
| ·均方根误差 | 第26-27页 |
| ·估计标准误差(Standard Error of Estimate) | 第27-28页 |
| ·相对分析误差(Ratio of Standard deviation to SEP，RPD) | 第28-29页 |
| ·模型的扩充及传递 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 2. 养殖大黄鱼的近红快速检测研究 | 第31-55页 |
| ·序言 | 第31页 |
| ·养殖大黄鱼脂肪含量近红外检测模型的建立 | 第31-49页 |
| ·实验材料 | 第31页 |
| ·光谱采集 | 第31-33页 |
| ·大黄鱼脂肪含量化学测定 | 第33-34页 |
| ·光谱数据的前处理 | 第34-47页 |
| ·光谱数据的优化选择 | 第47-49页 |
| ·养殖大黄鱼鲜度K 值近红外检测模型的建立 | 第49-53页 |
| ·实验材料 | 第49页 |
| ·光谱采集 | 第49-50页 |
| ·大黄鱼鲜度K 值的测定 | 第50-52页 |
| ·光谱数据的预处理与波长选择 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 3. 红娘鱼糜制品中淀粉含量的近红外快速分析研究 | 第55-65页 |
| ·红娘鱼鱼糜制品的制作 | 第56-57页 |
| ·原料与设备 | 第56页 |
| ·制作方法 | 第56-57页 |
| ·鱼糜制品的近红外光谱吸收 | 第57页 |
| ·鱼糜制品中淀粉含量近红外快速检测模型的建立 | 第57-62页 |
| ·光谱预处理 | 第58-60页 |
| ·遗传算法优化波长及模型建立 | 第60-62页 |
| ·鱼糜制品中鱼肉成分的近红外快速检测 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 4 近红外快速检测模型建立过程中各种算法的实现 | 第65-80页 |
| ·偏最小二乘法原理计算法 | 第65-70页 |
| ·PLS 基本原理 | 第65-68页 |
| ·PLS 回归分析算法 | 第68-69页 |
| ·PLS 模型的精度控制 | 第69-70页 |
| ·基于遗传算法的波长优化选择 | 第70-72页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第70-71页 |
| ·传算法的基本操作 | 第71-72页 |
| ·不同算法的MATLAB 语言实现 | 第72-79页 |
| ·偏最小二乘算法 | 第73-75页 |
| ·遗传算法MATLAB 编码 | 第75-78页 |
| ·Fourier 变换及小波变换MATLAB 源代码 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
