| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 高光谱散射图像特征提取方法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 面粉品质属性 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 高光谱散射技术基本原理及实验方案设计 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 高光谱散射图像采集 | 第15-18页 |
| 2.2.1 基于稳态空间分辨的高光谱散射技术 | 第15-17页 |
| 2.2.2 高光谱散射图像采集系统 | 第17-18页 |
| 2.3 面粉堆密度及颗粒度大小的测量 | 第18-20页 |
| 2.3.1 实验样本 | 第18-19页 |
| 2.3.2 堆密度及颗粒度大小 | 第19-20页 |
| 2.4 预测及分类模型的构建 | 第20-23页 |
| 2.4.1 堆密度的预测模型 | 第20-22页 |
| 2.4.2 颗粒度大小的分类模型 | 第22-23页 |
| 2.5 样本集划分及模型性能评价 | 第23-25页 |
| 2.5.1 样本划分 | 第23页 |
| 2.5.2 预测精度及三大指标(R,RMSE,RPD) | 第23-24页 |
| 2.5.3 分类识别精度及假阳/阴性率 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于均值光谱法的面粉堆密度预测及颗粒度大小分类 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 高光谱均值特征提取及校正 | 第26页 |
| 3.3 可见/短波近红外光谱采集及处理 | 第26-27页 |
| 3.3.1 可见/短波近红外光谱采集 | 第26-27页 |
| 3.3.2 可见/短波近红外光谱校正以及预处理 | 第27页 |
| 3.4 结果分析 | 第27-33页 |
| 3.4.1 堆密度及颗粒度大小分析 | 第27-28页 |
| 3.4.2 光谱分析 | 第28-30页 |
| 3.4.3 基于PLS的堆密度预测 | 第30-32页 |
| 3.4.4 基于PLSDA的颗粒度大小分类 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于小波变换-Volterra系数法的面粉堆密度预测及颗粒度大小分类 | 第34-45页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 小波变换-Volterra系数特征提取算法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 小波变换 | 第34-36页 |
| 4.2.2 Volterra模型 | 第36-37页 |
| 4.2.3 基于小波变换-Volterra系数的特征提取方法 | 第37-38页 |
| 4.3 建模结果分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 光谱分析 | 第38-40页 |
| 4.3.2 基于PLS的堆密度预测 | 第40-41页 |
| 4.3.3 基于PLSDA的颗粒度大小分类 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于光谱和NMF图像信息相融合的面粉堆密度预测及颗粒度大小分类 | 第45-56页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 特征提取算法 | 第45-50页 |
| 5.2.1 非负矩阵分解 | 第45-48页 |
| 5.2.2 广义高斯分布 | 第48-49页 |
| 5.2.3 四参数洛伦兹分布 | 第49-50页 |
| 5.3 数据融合 | 第50页 |
| 5.4 结果分析 | 第50-55页 |
| 5.4.1 光谱分析 | 第50-52页 |
| 5.4.2 基于PLS的堆密度预测 | 第52-53页 |
| 5.4.3 基于PLSDA的颗粒度大小分类 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 主要结论与展望 | 第56-59页 |
| 主要结论 | 第56-57页 |
| 展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
