| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·近红外光谱技术的简述 | 第8-9页 |
| ·近红外光谱技术原理与技术在土壤有机碳含量测定中的可行性 | 第8-9页 |
| ·土壤样品近红外光谱的预处理方法及其作用 | 第9页 |
| ·近红外光谱预测模型的预测及传递问题 | 第9页 |
| ·近红外光谱技术在土壤上的应用 | 第9-13页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第13-16页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-16页 |
| 2 基于PLS与PCR线性建模方法及模型优化 | 第16-30页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·PLS与PCR算法的优缺点 | 第16页 |
| ·偏最小二乘法的原理 | 第16页 |
| ·实验原理与土壤样品数据的获取 | 第16-18页 |
| ·漫反射光谱测定原理 | 第16-17页 |
| ·土壤样品的采集与制备及近红外光谱采集 | 第17页 |
| ·土壤有机碳含量的测定 | 第17-18页 |
| ·模型评价 | 第18-19页 |
| ·结果与讨论 | 第19-29页 |
| ·土壤样品近红外原始光谱 | 第19-20页 |
| ·土壤样品得分图与残余方差图的分析 | 第20-22页 |
| ·基于全波段光谱的预测模型 | 第22-26页 |
| ·基于优选谱区的预测模型 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于BP神经网络的土壤有机碳含量近红外模型优化 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·BP神经网络在近红外光谱数据分析中的实现 | 第30-32页 |
| ·BP神经网络的简述 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络对近红外光谱数据的分析流程 | 第31-32页 |
| ·结果与讨论 | 第32-36页 |
| ·主成分分析法压缩土壤近红外光谱数据 | 第32-33页 |
| ·基于BP神经网络的土壤有机碳含量的预测结果 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于SVR非线性建模方法及优化 | 第38-49页 |
| ·支持向量机(SVR)在近红外光谱数据分析中的实现 | 第38-40页 |
| ·SVR神经网络简述 | 第38-39页 |
| ·模型建立 | 第39-40页 |
| ·MATLAB实现 | 第40-48页 |
| ·根据模型假设选定自变量和因变量 | 第40页 |
| ·数据预处理 | 第40-42页 |
| ·参数选择 | 第42-45页 |
| ·训练及回归预测 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
