| 内容提要 | 第1-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·近红外光谱技术研究简述 | 第10-11页 |
| ·近红外光谱的分析原理 | 第10-11页 |
| ·近红外光谱发展历史 | 第11页 |
| ·白囊耙齿菌的研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第12页 |
| ·主要研究内容、目标和研究流程 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·研究流程 | 第13-14页 |
| ·本研究的重难点 | 第14-15页 |
| ·立题的背景和研究意义 | 第15-16页 |
| 第二章 白囊耙齿菌菌丝体样品的收集及多糖含量的测定 | 第16-22页 |
| ·材料与仪器 | 第16-17页 |
| ·实验仪器 | 第16页 |
| ·材料和试剂 | 第16-17页 |
| ·菌种与培养基 | 第17页 |
| ·实验方法 | 第17-18页 |
| ·白囊耙齿菌培养方法 | 第17页 |
| ·制备白囊耙齿菌菌丝体样品 | 第17-18页 |
| ·菌丝体中多糖的含量测定 | 第18页 |
| ·结果与讨论 | 第18-20页 |
| ·菌丝体中还原糖的测定 | 第18页 |
| ·菌丝体中总糖含量的测定 | 第18-20页 |
| ·不同样品中多糖含量的测定 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 近红外光谱技术结合PLS 对白囊耙齿菌菌丝体中的多糖含量的测定 | 第22-36页 |
| ·材料与仪器 | 第22页 |
| ·实验仪器 | 第22页 |
| ·实验应用所需软件 | 第22页 |
| ·实验方法 | 第22-25页 |
| ·白囊耙齿菌菌丝体近红外光谱的采集 | 第22页 |
| ·蒙特卡罗偏最小二乘方法识别异常样品 | 第22-23页 |
| ·选择蒙特卡罗偏最小二乘法校正集样品数 | 第23-24页 |
| ·选择 PLS 模型的光谱预处理方法、波长变量和隐变量数 | 第24-25页 |
| ·最优 PLS 模型的建立 | 第25页 |
| ·结果与讨论 | 第25-35页 |
| ·样品近红外光谱的采集 | 第25页 |
| ·异常样品的识别 | 第25-26页 |
| ·校正集样品数的选择 | 第26-27页 |
| ·选择 PLS 模型光谱预处理方法、波长变量和隐变量数 | 第27-34页 |
| ·最优 PLS 模型的建立 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 近红外光谱技术结合 RBFNN 对白囊耙齿菌菌丝体中的多糖含量的测定 | 第36-42页 |
| ·材料与仪器 | 第36页 |
| ·实验仪器 | 第36页 |
| ·实验应用所需软件 | 第36页 |
| ·实验方法 | 第36-38页 |
| ·采集菌丝体的近红外光谱 | 第36页 |
| ·识别异常样本及校正集的选择 | 第36页 |
| ·近红外光谱的预处理 | 第36页 |
| ·主成分得分的计算 | 第36-37页 |
| ·RBFNN 模型相关系数的选择及最优模型的建立 | 第37-38页 |
| ·最优 PLS 模型和最优 RBFNN 模型的比较 | 第38页 |
| ·结果与讨论 | 第38-41页 |
| ·光谱主成分分析 | 第38页 |
| ·建立白囊耙齿菌菌丝体中多糖含量的 RBFNN 定量分析数学校正模型 | 第38-40页 |
| ·最优PLS 模型和最优RBFNN 模型的比较 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 全文总结和后期展望 | 第42-44页 |
| ·实验主要结论 | 第42页 |
| ·本文创新之处 | 第42-43页 |
| ·后续工作建议 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 摘要 | 第48-49页 |
| ABSTRACT | 第49-50页 |
