摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-11页 |
第1章 绪论 | 第11-22页 |
·茶叶品质分析 | 第11页 |
·现代近红外光谱分析技术 | 第11-13页 |
·多元校正 | 第13-14页 |
·支持向量机 | 第14-15页 |
·推进 | 第15-16页 |
·本论文的立题思想和主要研究内容 | 第16-18页 |
参考文献 | 第18-22页 |
第2章 基于镱为内标的近红外光谱结合推进最小二乘-支持向量回归的茶叶品质的定量分析研究 | 第22-40页 |
·前言 | 第22-23页 |
·材料与方法 | 第23-26页 |
·样品准备 | 第23-24页 |
·近红外光谱获得 | 第24页 |
·基于镱为内标的样品量归一化 | 第24页 |
·最小二乘-支持向量回归 | 第24-25页 |
·推进最小二乘-支持向量回归 | 第25-26页 |
·结果与讨论 | 第26-37页 |
·近红外光谱特征 | 第26-29页 |
·茶多酚 | 第29-33页 |
·总游离氨基酸 | 第33-37页 |
·结论 | 第37-38页 |
参考文献 | 第38-40页 |
第3章 近红外光谱结合推进偏最小二乘-判别分析用于茶叶品牌识别分析 | 第40-53页 |
·前言 | 第40-41页 |
·理论 | 第41-43页 |
·推进偏最小二乘-判别分析 | 第41-43页 |
·实验 | 第43-44页 |
·样品预处理 | 第43页 |
·采集近红外光谱数据 | 第43-44页 |
·结果与讨论 | 第44-49页 |
·结论 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-53页 |
第4章 结论与展望 | 第53-54页 |
攻读硕士学位期间发表及待发表的学术论文 | 第54-55页 |
致谢 | 第55页 |