大豆秸秆成分近红外光谱分析快速检测方法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| 英文摘要 | 第10-11页 |
| 1 前言 | 第12-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 可再生能源发展现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 作物秸秆现有的检测方法及其改进 | 第15-16页 |
| 1.2.3 近红外快速检测方法在秸秆检测中的应用 | 第16-18页 |
| 1.3 近红外光谱分析技术简介 | 第18-24页 |
| 1.3.1 原理及光谱特征 | 第18-19页 |
| 1.3.2 近红外光谱采集 | 第19-21页 |
| 1.3.3 分析流程 | 第21-22页 |
| 1.3.4 近红外光谱分析评价指标 | 第22-23页 |
| 1.3.5 近红外光谱分析技术特点及应用 | 第23-24页 |
| 1.4 本文研究内容及技术路线 | 第24-27页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第25-27页 |
| 2 大豆秸秆半纤维素近红外检测 | 第27-67页 |
| 2.1 样品采集标定及光谱测量 | 第27-31页 |
| 2.1.1 样品采集制备及标定 | 第27-30页 |
| 2.1.2 光谱采集 | 第30-31页 |
| 2.2 样品分析 | 第31-33页 |
| 2.2.1 样品采集制备及标定 | 第31-32页 |
| 2.2.2 多重相关性分析 | 第32-33页 |
| 2.3 预处理分析方法 | 第33-59页 |
| 2.3.1 异常样本剔除 | 第33-39页 |
| 2.3.2 样品集的划分 | 第39-40页 |
| 2.3.3 光谱去噪处理 | 第40-50页 |
| 2.3.4 特征波长选择 | 第50-59页 |
| 2.4 定量分析模型 | 第59-66页 |
| 2.4.1 偏最小二乘回归 | 第59-61页 |
| 2.4.2 BP神经网络 | 第61-66页 |
| 2.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 3 大豆秸秆木质素近红外检测 | 第67-86页 |
| 3.1 样品采集标定及光谱测量 | 第67页 |
| 3.1.1 样品采集制备及标定 | 第67页 |
| 3.1.2 光谱测量 | 第67页 |
| 3.2 样品分析 | 第67-69页 |
| 3.2.1 样品正态分析 | 第67-68页 |
| 3.2.2 多重相关性分析 | 第68-69页 |
| 3.3 预处理分析方法 | 第69-81页 |
| 3.3.1 异常样本剔除 | 第69-72页 |
| 3.3.2 样本集的划分 | 第72-73页 |
| 3.3.3 光谱去噪处理 | 第73-75页 |
| 3.3.4 特征波长选择 | 第75-81页 |
| 3.4 定量分析模型建立 | 第81-85页 |
| 3.4.1 偏最小二乘回归 | 第81页 |
| 3.4.2 支持向量机回归 | 第81-85页 |
| 3.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 4 大豆秸秆纤维素近红外检测 | 第86-98页 |
| 4.1 样品采集标定及光谱测量 | 第86页 |
| 4.1.1 样品采集制备及标定 | 第86页 |
| 4.1.2 光谱测量 | 第86页 |
| 4.2 样品分析 | 第86-88页 |
| 4.2.1 样品正态分析 | 第86-87页 |
| 4.2.2 多重相关性分析 | 第87-88页 |
| 4.3 预处理分析方法 | 第88-96页 |
| 4.3.1 异常样本剔除 | 第88-91页 |
| 4.3.2 样品集的划分 | 第91-92页 |
| 4.3.3 光谱去噪处理 | 第92页 |
| 4.3.4 特征波长选择 | 第92-96页 |
| 4.4 定量分析模型建立 | 第96-97页 |
| 4.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 5 结论 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-110页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第110页 |
