大豆油脂酸价近红外光谱特征波长优选
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及目的意义 | 第12页 |
| 1.2 近红外光谱分析技术介绍 | 第12-14页 |
| 1.2.1 近红外光谱分析技术的发展历程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 近红外光谱产生原理 | 第13-14页 |
| 1.2.3 近红外光谱分析技术的应用 | 第14页 |
| 1.3 近红外光谱在油脂检测领域的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 2 油脂酸价近红外光谱数据采集及预处理 | 第18-26页 |
| 2.1 近红外光谱分析流程 | 第18-24页 |
| 2.1.1 样品的制备与化学值测定 | 第18-19页 |
| 2.1.2 光谱数据的采集 | 第19-20页 |
| 2.1.3 异常样品剔除 | 第20-22页 |
| 2.1.4 校正集样品的选择 | 第22-23页 |
| 2.1.5 校正模型的建立方法 | 第23-24页 |
| 2.2 近红外模型的评价指标 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 油脂酸价近红外光谱特征波段选择 | 第26-33页 |
| 3.1 近红外光谱特征波段选择概述 | 第26页 |
| 3.2 基于iPLS的油脂酸价特征波段选择 | 第26-29页 |
| 3.2.1 iPLS算法原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 iPLS算法实现 | 第27-29页 |
| 3.3 基于SiPLS的油脂酸价特征波段选择 | 第29-30页 |
| 3.3.1 SiPLS算法原理 | 第29页 |
| 3.3.2 SiPLS算法实现 | 第29-30页 |
| 3.4 基于BiPLS的油脂酸价特征波段选择 | 第30-32页 |
| 3.4.1 BiPLS算法原理 | 第30页 |
| 3.4.2 BiPLS算法实现 | 第30-32页 |
| 3.5 不同波段选择方法的预测结果 | 第32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 油脂酸价近红外光谱特征波长变量优选 | 第33-48页 |
| 4.1 基于遗传算法的油脂酸价特征波长变量优选 | 第33-41页 |
| 4.1.1 GA的运行过程 | 第33-34页 |
| 4.1.2 GA的基本操作 | 第34-36页 |
| 4.1.3 GA特征波长变量优选实现 | 第36页 |
| 4.1.4 GA选择结果 | 第36-41页 |
| 4.2 基于连续投影算法的特征波长变量优选 | 第41-44页 |
| 4.2.1 SPA方法原理 | 第41-42页 |
| 4.2.2 SPA特征波长变量优选实现 | 第42-44页 |
| 4.3 GA与SPA选择结果融合 | 第44-46页 |
| 4.4 预测模型验证 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
