| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 干贝品质信息 | 第14-16页 |
| 1.2.1 感官评价 | 第14-15页 |
| 1.2.2 理化评价 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 高光谱成像技术在水产品水分含量检测方面的研究 | 第17-20页 |
| 1.3.2 水分含量检测模型维护方法研究 | 第20页 |
| 1.4 研究目的和内容 | 第20-22页 |
| 1.5 技术路线 | 第22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 实验材料与方法 | 第23-33页 |
| 2.1 实验材料 | 第23页 |
| 2.2 高光谱成像系统 | 第23-27页 |
| 2.2.1 高光谱成像系统组成 | 第23-27页 |
| 2.2.2 高光谱图像黑白校正 | 第27页 |
| 2.3 光谱特征波长选择算法 | 第27-28页 |
| 2.4 化学计量学建模方法 | 第28-31页 |
| 2.4.1 偏最小二乘回归算法 | 第29页 |
| 2.4.2 最小二乘支持向量机算法 | 第29-31页 |
| 2.5 模型评价准则 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 海湾干贝样本集划分方法研究 | 第33-44页 |
| 3.1 概述 | 第33页 |
| 3.2 样品准备 | 第33-34页 |
| 3.3 高光谱图像采集 | 第34页 |
| 3.4 光谱数据提取 | 第34-35页 |
| 3.5 样本集划分方法 | 第35-37页 |
| 3.5.1 随机划分法(RS) | 第35-36页 |
| 3.5.2 Kennard-Stone法(KS) | 第36页 |
| 3.5.3 光谱-理化值共生距离法(SPXY) | 第36-37页 |
| 3.5.4 浓度梯度法(CG) | 第37页 |
| 3.6 建模分析 | 第37-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 海湾干贝水分含量检测及水分含量分布可视化研究 | 第44-58页 |
| 4.1 概述 | 第44页 |
| 4.2 样品准备 | 第44-45页 |
| 4.3 高光谱图像数据提取与分析 | 第45-46页 |
| 4.4 数据预处理算法 | 第46-47页 |
| 4.5 光谱曲线的定性分析 | 第47-48页 |
| 4.6 光谱数据建模分析 | 第48-55页 |
| 4.6.1 全波段光谱数据建模分析 | 第48-50页 |
| 4.6.2 特征波段光谱数据建模分析 | 第50-55页 |
| 4.7 干贝水分含量分布可视化 | 第55-57页 |
| 4.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 不同品种干贝的模型稳定性研究 | 第58-74页 |
| 5.1 概述 | 第58页 |
| 5.2 不同品种干贝样本差异分析 | 第58-62页 |
| 5.2.1 不同品种干贝样本含量变化差异分析 | 第59-61页 |
| 5.2.2 不同品种干贝样本光谱差异分析 | 第61-62页 |
| 5.3 基于VSWS-PDS方法的干贝水分含量高光谱模型维护 | 第62-70页 |
| 5.3.1 VSWS-PDS模型维护算法 | 第62-64页 |
| 5.3.2 更新主品种建模集的从品种样本个数优选 | 第64-67页 |
| 5.3.3 模型维护结果分析 | 第67-70页 |
| 5.4 基于光谱修正后的RC-PLSR模型维护 | 第70-73页 |
| 5.4.1 光谱数据修正方法 | 第70-71页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第71-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 研究总结 | 第74-75页 |
| 6.1.1 本文主要完成的工作 | 第74页 |
| 6.1.2 主要结论 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者简历 | 第82页 |