| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-12页 |
| ·蔬菜的定义、分类及营养价值 | 第9-10页 |
| ·研究的意义 | 第10-12页 |
| ·农药残留检测技术现状 | 第12-15页 |
| ·近红外光谱分析技术的发展及应用 | 第15-16页 |
| ·论文研究的内容 | 第16-17页 |
| 2 蔬菜农药残留分析的基本原理 | 第17-28页 |
| ·近红外光谱分析的理论基础 | 第17-18页 |
| ·数学基础 | 第18页 |
| ·物理基础 | 第18-19页 |
| ·化学基础 | 第19-20页 |
| ·近红外光谱仪器 | 第20-23页 |
| ·近红外光谱仪的系统构成 | 第20-21页 |
| ·近红外光谱分析流程 | 第21-23页 |
| ·近红外光谱分析仪器 | 第23-24页 |
| ·气相色谱法 | 第24-27页 |
| ·气相色谱法简介 | 第24-25页 |
| ·气相色谱仪工作原理 | 第25-26页 |
| ·火焰光度检测器原理 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 实验设计与NIR预处理方法 | 第28-37页 |
| ·实验设计 | 第28-29页 |
| ·样品制备实验方案 | 第28-29页 |
| ·样品选择方法 | 第29页 |
| ·实验仪器和设备 | 第29-33页 |
| ·近红外光谱采集实验系统 | 第31页 |
| ·敌敌畏溶液样品光谱数据的采集 | 第31-33页 |
| ·样品的检测与分析处理 | 第33-35页 |
| ·近红外光谱的预处理方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于NIR分析方法检测甲胺磷农药残留 | 第37-51页 |
| ·甲胺磷 | 第37页 |
| ·近红外校正模型的建立方法 | 第37-42页 |
| ·偏最小二乘法(PLS) | 第37-39页 |
| ·支持向量机(Suppo-Vector Machine) | 第39-41页 |
| ·连续投影算法 | 第41-42页 |
| ·近红外光谱校正模型的参数 | 第42-43页 |
| ·基于偏最小二乘法的甲胺磷农药校正模型 | 第43-47页 |
| ·模型建立流程 | 第43-44页 |
| ·波长区间的优化 | 第44页 |
| ·主成分数目的确定 | 第44-45页 |
| ·校正模型的建立 | 第45-47页 |
| ·甲胺磷近红外光谱结合连续投影算法分析 | 第47-50页 |
| ·连续投影算法工具箱结合样本光谱分析 | 第47-48页 |
| ·交叉验证方法 | 第48页 |
| ·连续投影算法运算结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 基于NIR分析检测蔬菜中敌敌畏农药残留 | 第51-60页 |
| ·敌敌畏 | 第51页 |
| ·基于偏最小二乘法的敌敌畏溶液校正模型 | 第51-54页 |
| ·模型建立流程 | 第51-52页 |
| ·校正模型的建立 | 第52-54页 |
| ·运用间隔偏最小二乘法(iPLS)对模型优化 | 第54-57页 |
| ·运用LIBSVM建模分析 | 第57页 |
| ·运用连续投影算法选择特征波长 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·研究结果 | 第60-61页 |
| ·基于近红外光谱技术检测蔬菜表面的甲胺磷残留 | 第60页 |
| ·基于近红外光谱技术检测蔬菜表面的敌敌畏残留 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |