| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1. 前言 | 第9页 |
| 2. 文献综述 | 第9-19页 |
| ·净能的实测 | 第9-11页 |
| ·维持净能测定 | 第10页 |
| ·沉积净能测定 | 第10-11页 |
| ·净能的预测 | 第11-19页 |
| ·利用化学成分建立预测模型 | 第11-15页 |
| ·化学成分建立预测模型研究进展 | 第11-12页 |
| ·化学成分建立预测模型的预测因子 | 第12-13页 |
| ·饲料分类建立预测方程 | 第13-14页 |
| ·化学成分建立预测模型的样本数量 | 第14-15页 |
| ·利用近红外光谱建立预测模型 | 第15-19页 |
| ·近红外光谱技术预测有效能的原理 | 第15-16页 |
| ·近红外光谱建模的影响因素 | 第16-19页 |
| (1) 样品粒度大小 | 第16-17页 |
| (2) 样品水分含量以及分布状态 | 第17-18页 |
| (3) 样品色泽 | 第18-19页 |
| 3. 存在的问题及本研究的目的和意义 | 第19页 |
| ·存在的问题 | 第19页 |
| ·本研究的目的 | 第19页 |
| ·本研究的意义 | 第19页 |
| 4. 材料与方法 | 第19-26页 |
| ·菜粕和棉粕净能(NE)的测定 | 第19-24页 |
| ·0～21日龄艾维茵肉鸡的维持净能(NEm)测定 | 第19-22页 |
| ·试验设计和试验动物 | 第19-20页 |
| ·试验日粮 | 第20-21页 |
| ·测定指标及方法 | 第21页 |
| ·饲养管理 | 第21-22页 |
| ·数据统计分析 | 第22页 |
| ·菜粕和棉粕沉积净能(NEp)测定 | 第22-24页 |
| ·试验材料 | 第22页 |
| ·试验设计与试验动物 | 第22页 |
| ·试验日粮 | 第22-24页 |
| ·测定指标及方法 | 第24页 |
| ·饲养管理 | 第24页 |
| ·数据统计分析 | 第24页 |
| ·化学成分和AME结合化学成分建立样品的净能预测模型 | 第24-25页 |
| ·样品制备和分析 | 第24页 |
| ·统计方法 | 第24-25页 |
| ·菜粕和棉粕红外光谱(FNIRS)净能预测模型的建立 | 第25-26页 |
| ·实验材料与设计 | 第25页 |
| ·近红外光谱仪 | 第25页 |
| ·样品近红外光谱的扫描 | 第25页 |
| ·模型的建立 | 第25页 |
| ·定标模型的检验 | 第25-26页 |
| 5. 试验结果 | 第26-39页 |
| ·1-21日龄艾维茵肉鸡的维持净能需要量 | 第26-27页 |
| ·菜粕和棉粕的化学成分含量、AME和NE值 | 第27-30页 |
| ·菜粕和棉粕及两种样品合并的化学成分、AME结合化学成分净能预测模型 | 第30-37页 |
| ·菜粕和棉粕化学成分和AME对其NE的一元回归方程 | 第30-31页 |
| ·菜粕和棉粕化学成分和AME对其NE的多元回归方程 | 第31-37页 |
| ·菜粕和棉粕及两种样品合并的近红外光谱(FNIRS)净能预测模型 | 第37-39页 |
| ·菜粕和棉粕校正集、验证集的净能 | 第37页 |
| ·模型参数 | 第37-38页 |
| ·模型的检验 | 第38-39页 |
| 6. 讨论 | 第39-43页 |
| ·菜粕和棉粕净能值 | 第39-40页 |
| ·菜粕和棉粕及两种样品合并的化学成分、AME结合化学成分净能预测模型 | 第40-42页 |
| ·菜粕和棉粕及两种样品合并的近红外光谱(FNIRS)净能预测模型 | 第42-43页 |
| 7. 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
