| 摘要 | 第10-11页 |
| 英文摘要 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 高光谱成像技术在农产品品质检测中的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 马铃薯品质无损检测方法的研究进展 | 第16-17页 |
| 1.3.1 国外研究进展 | 第16-17页 |
| 1.3.2 国内研究进展 | 第17页 |
| 1.4 研究目标与内容 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 样品制备与数据采集 | 第19-26页 |
| 2.1 样品获取与制备 | 第19页 |
| 2.2 淀粉含量测定方法 | 第19-20页 |
| 2.3 高光谱成像系统 | 第20-23页 |
| 2.4 高光谱图像数据采集 | 第23-25页 |
| 2.4.1 高光谱图像数据采集方法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 光谱数据提取 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 光谱数据处理技术与方法 | 第26-37页 |
| 3.1 光谱分析基本步骤 | 第26-27页 |
| 3.1.1 校正 | 第26-27页 |
| 3.1.2 预测 | 第27页 |
| 3.2 样本集划分方法 | 第27-28页 |
| 3.2.1 随机法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Kennard-Stone法 | 第28页 |
| 3.2.3 双向算法 | 第28页 |
| 3.2.4 含量梯度法 | 第28页 |
| 3.3 光谱数据预处理方法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 平滑处理 | 第29页 |
| 3.3.2 导数法 | 第29页 |
| 3.3.3 基线校正 | 第29-30页 |
| 3.3.4 多元散射校正 | 第30页 |
| 3.3.5 标准正态变换 | 第30页 |
| 3.3.6 去趋势变换处理 | 第30-31页 |
| 3.3.7 正交信号校正 | 第31页 |
| 3.4 定量校正方法 | 第31-33页 |
| 3.4.1 多元线性回归 | 第31-32页 |
| 3.4.2 主成分回归 | 第32页 |
| 3.4.3 偏最小二乘回归 | 第32页 |
| 3.4.4 支持向量机 | 第32-33页 |
| 3.4.5 主成分数的确定 | 第33页 |
| 3.5 特征波长提取方法 | 第33-35页 |
| 3.5.1 竞争性自适应重加权算法 | 第33页 |
| 3.5.2 连续投影算法 | 第33-34页 |
| 3.5.3 遗传算法 | 第34页 |
| 3.5.4 无信息变量消除法 | 第34页 |
| 3.5.5 随机蛙跳算法 | 第34页 |
| 3.5.6 间隔随机蛙跳算法 | 第34-35页 |
| 3.6 模型性能的评价 | 第35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 淀粉含量高光谱定量研究 | 第37-42页 |
| 4.1 样本集的划分 | 第37页 |
| 4.2 淀粉含量高光谱定量分析 | 第37-40页 |
| 4.2.1 主成分回归建模 | 第37-38页 |
| 4.2.2 偏最小二乘回归建模 | 第38-39页 |
| 4.2.3 支持向量机回归建模 | 第39-40页 |
| 4.2.4 不同建模方法比较 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 5 高光谱定量分析的特征波长选择方法 | 第42-52页 |
| 5.1 基于遗传算法的高光谱特征波长选择 | 第42-44页 |
| 5.2 基于无信息消除变量的高光谱特征波长选择 | 第44-45页 |
| 5.3 基于竞争性自适应重加权算法的高光谱特征波长选择 | 第45-47页 |
| 5.4 基于连续投影算法的高光谱特征波长选取 | 第47-48页 |
| 5.5 基于随机蛙跳算法的高光谱特征波长选取 | 第48-49页 |
| 5.6 基于间隔随机蛙跳算法的高光谱特征波长选择 | 第49-50页 |
| 5.7 各方法的高光谱特征波长选取结果对比 | 第50-51页 |
| 5.8 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 结论与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 主要结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |