| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-16页 |
| 2 基于PCA的小麦籽粒硬度的无损检测机理研究 | 第16-28页 |
| 2.1 近红外高光谱图像采集系统 | 第16-18页 |
| 2.1.1 样本图像采集 | 第17页 |
| 2.1.2 样本实际硬度测定 | 第17-18页 |
| 2.2 近红外高光谱图像的预处理及分析 | 第18-27页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第18-21页 |
| 2.2.2 基于PCA的图像分析 | 第21-26页 |
| 2.2.3 基于PLS-DA的麦粒硬度分类验证 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于人工蜂群优化算法的小麦籽粒硬度的波长选择 | 第28-36页 |
| 3.1 人工蜂群优化算法的基本原理 | 第28-31页 |
| 3.1.1 ABC算法的特点分析 | 第28页 |
| 3.1.2 ABC算法的具体实现步骤 | 第28-29页 |
| 3.1.3 ABC算法的结果分析 | 第29-31页 |
| 3.2 基于混沌-人工蜂群优化算法的高光谱波长优选 | 第31-35页 |
| 3.2.1 混沌搜索的基本思想 | 第31页 |
| 3.2.2 混沌-人工蜂群优化算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 波长优选结果及结论分析 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于RBF-ELM的小麦籽粒硬度预测模型 | 第36-50页 |
| 4.1 基于极限学习机的小麦籽粒硬度预测 | 第36-41页 |
| 4.1.1 极限学习机的基本原理 | 第36-39页 |
| 4.1.2 ELM算法实现 | 第39-41页 |
| 4.2 基于RBF-ELM的小麦籽粒硬度预测模型 | 第41-46页 |
| 4.2.1 核函数 | 第42页 |
| 4.2.2 RBF-ELM算法实现 | 第42-46页 |
| 4.3 小麦籽粒硬度的预测结果及分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 论文的主要工作 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及取得的成果 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |