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基于高光谱成像技术的鲜枣分级技术的研究

摘要第1-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·研究背景第10-11页
   ·高光谱成像技术的原理第11页
   ·国内发展现状第11-13页
   ·国内外研究存在的问题第13页
   ·论文的主要研究内容及方法第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 实验材料、实验设备及研究方法第15-29页
   ·实验材料及实验设计第15-17页
     ·实验材料第15页
     ·实验设计第15-17页
   ·实验设备第17-18页
     ·高光谱成像系统硬件平台第17-18页
     ·高光谱成像系统的软件平台第18页
     ·糖度仪第18页
   ·实验分析方法第18-20页
   ·实验数据处理方法第20-28页
     ·预处理方法第20-21页
     ·光谱特征提取方法第21-22页
     ·建模方法第22-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 高光谱成像技术的定性分析第29-65页
   ·光谱预处理第29-31页
     ·光谱信息第29-30页
     ·光谱预处理第30-31页
   ·全波段光谱建模分类第31-36页
     ·全波长DPLS模型分类结果第31-32页
     ·全波长PCR模型分类结果第32-33页
     ·全波长逐步判别模型分类结果第33-35页
     ·全波长LS-SVM模型分类结果第35-36页
     ·小结第36页
   ·特征波长建模分类第36-42页
     ·提取特征波长第36-37页
     ·特征波长DPLS模型分类结果第37-38页
     ·特征波长PCR模型分类结果第38-39页
     ·特征波长逐步判别模型分类结果第39-41页
     ·特征波长LS-SVM模型分类结果第41-42页
     ·小结第42页
   ·近似系数建模分类第42-49页
     ·提取近似系数第42-44页
     ·近似系数DPLS模型分类结果第44-45页
     ·近似系数PCR模型分类结果第45-46页
     ·近似系数逐步判别模型分类结果第46-47页
     ·近似系数LS-SVM模型分类结果第47-49页
     ·小结第49页
   ·特征系数建模分类第49-55页
     ·提取特征系数第49-50页
     ·特征系数DPLS模型分类结果第50-51页
     ·特征系数PCR模型分类结果第51-52页
     ·特征系数逐步判别模型分类结果第52-54页
     ·特征系数LS-SVM模型分类结果第54-55页
     ·小结第55页
   ·主成分建模分类第55-63页
     ·提取主成分第55-56页
     ·主成分DPLS分类结果第56-57页
     ·主成分PCR模型分类结果第57-58页
     ·主成分逐步判别模型分类结果第58-60页
     ·主成分LS-SVM分类结果第60-61页
     ·主成分BPNN模型分类结果第61-63页
     ·小结第63页
   ·本章小结第63-65页
第四章 高光谱成像技术的定量分析第65-78页
   ·光谱预处理第65-68页
     ·原始光谱图第65页
     ·全光谱PLS建模第65-67页
     ·光谱预处理第67-68页
   ·全波段光谱建模分析第68-69页
   ·特征波长建模分析第69-72页
     ·用连续投影法提取特征波长第69-70页
     ·特征波长建模分析第70-72页
   ·近似系数建模分析第72-73页
     ·提取近似系数第72页
     ·近似系数建模分析第72-73页
   ·特征系数建模分析第73-76页
     ·提取特征系数第73-74页
     ·特征系数建模分析第74-76页
   ·本章小结第76-78页
第五章 高光谱图像技术的分类检测第78-88页
   ·预处理第78-79页
   ·用光谱角度填图算法检测分类第79页
   ·MNF端元参考波谱分类第79-83页
     ·MNF端元参考波谱第79-81页
     ·MNF波谱分类结果第81-83页
     ·小结第83页
   ·PPI端元参考波谱分类第83-87页
     ·PPI端元参考波谱第83-84页
     ·PPI波谱分类结果第84-86页
     ·小结第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第六章 结论与展望第88-90页
   ·主要研究结论第88-89页
   ·主要创新点第89页
   ·进一步研究设想第89-90页
参考文献第90-92页
Abstract第92-94页
致谢第94页

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