| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 高光谱成像技术及其在水果内部检测中的应用现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 高光谱成像技术概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 葡萄内部品质检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 试验材料、仪器与方法 | 第17-29页 |
| 2.1 试验材料 | 第17页 |
| 2.2 高光谱图像的获取 | 第17-19页 |
| 2.2.1 高光谱图像采集系统 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据采集软件平台 | 第18页 |
| 2.2.3 高光谱图像的采集 | 第18页 |
| 2.2.4 光谱数据的提取 | 第18-19页 |
| 2.3 葡萄内部品质理化分析方法 | 第19-20页 |
| 2.3.1 可溶性固形物的测定方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 总酸的测定方法 | 第20页 |
| 2.4 光谱数据处理分析方法 | 第20-28页 |
| 2.4.1 异常样本剔除方法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 样本集划分方法选择 | 第21-22页 |
| 2.4.3 光谱数据预处理方法 | 第22-24页 |
| 2.4.4 光谱特征波长选择方法 | 第24-25页 |
| 2.4.5 光谱数据分析及建模方法 | 第25-26页 |
| 2.4.6 模型的评价标准 | 第26-27页 |
| 2.4.7 光谱图像处理软件介绍 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 葡萄可溶性固形物的预测建模及特征波长的选择 | 第29-40页 |
| 3.1 葡萄可溶性固形物的理化结果分析 | 第29页 |
| 3.2 异常样本剔除 | 第29-32页 |
| 3.2.1 Dixon检验法剔除异常样本 | 第30页 |
| 3.2.2 杠杆值与学生残差检验法剔除异常样本 | 第30-32页 |
| 3.3 葡萄可溶性固形物样本集划分方法选择 | 第32页 |
| 3.4 葡萄可溶性固形物预测模型的建立与分析 | 第32-36页 |
| 3.4.1 PLS建模与分析 | 第33-34页 |
| 3.4.2 SMLR建模与分析 | 第34页 |
| 3.4.3 PCR建模与分析 | 第34-35页 |
| 3.4.4 可溶性固形物不同模型结果对比分析 | 第35-36页 |
| 3.5 葡萄可溶性固形物特征波长的提取与建模分析 | 第36-39页 |
| 3.5.1 GA特征波长提取及建模分析 | 第36-37页 |
| 3.5.2 SPA特征波长提取及建模分析 | 第37-38页 |
| 3.5.3 不同特征波长提取建模结果对比分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小节 | 第39-40页 |
| 第四章 葡萄总酸的预测建模及特征波长的选择 | 第40-51页 |
| 4.1 葡萄总酸的理化结果分析 | 第40页 |
| 4.2 异常样本剔除 | 第40-43页 |
| 4.2.1 Dixon检验法剔除异常样本 | 第41页 |
| 4.2.2 杠杆值与学生残差检验法剔除异常样本 | 第41-43页 |
| 4.3 葡萄总酸样本集划分方法选择 | 第43页 |
| 4.4 葡萄总酸预测模型的建立与分析 | 第43-47页 |
| 4.4.1 PLS建模与分析 | 第44页 |
| 4.4.2 SMLR建模与分析 | 第44-45页 |
| 4.4.3 PCR建模与分析 | 第45-46页 |
| 4.4.4 总酸不同模型结果对比分析 | 第46-47页 |
| 4.5 葡萄总酸特征波长选择与建模分析 | 第47-50页 |
| 4.5.1 GA特征波长提取及建模分析 | 第47-48页 |
| 4.5.2 SPA特征波长提取及建模分析 | 第48-49页 |
| 4.5.3 不同特征波长提取建模结果对比分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58-59页 |
| 附件 | 第59页 |