大豆秸秆木质素和纤维素含量与近红外光谱相关性模型研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·作物秸秆检测研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第13-16页 |
| 2 近红外光谱分析技术概述 | 第16-20页 |
| ·光谱分析原理与采集 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱技术原理 | 第16页 |
| ·近红外光谱采集 | 第16-17页 |
| ·近红外光谱分析流程以及验证标准 | 第17-19页 |
| ·近红外光谱分析流程 | 第17-18页 |
| ·近红外光谱模型验证标准 | 第18-19页 |
| ·近红外光谱分析特点及应用 | 第19-20页 |
| 3 样本的采集与分析处理 | 第20-26页 |
| ·样品采集及光谱测量 | 第20-22页 |
| ·样品采集制备及标定 | 第20-21页 |
| ·光谱采集 | 第21-22页 |
| ·样品代表性及相关性分析 | 第22-25页 |
| ·样品正态分析 | 第22-24页 |
| ·多重相关性分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 光谱预处理与分析 | 第26-45页 |
| ·剔除异常样本 | 第26-32页 |
| ·马氏距离 | 第27-28页 |
| ·3D视图分析 | 第28-29页 |
| ·霍特林T方 | 第29-31页 |
| ·剔除异常样本对比验证 | 第31-32页 |
| ·样品集的划分 | 第32-33页 |
| ·光谱的去噪处理 | 第33-44页 |
| ·基线校正 | 第34页 |
| ·正交信号校正 | 第34-35页 |
| ·光散射校正 | 第35-39页 |
| ·常规去噪方法 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 模型的建立与优化 | 第45-58页 |
| ·偏最小二乘回归算法与特点 | 第45-48页 |
| ·偏最小二乘回归算法 | 第45-47页 |
| ·偏最小二乘法的应用与特点 | 第47-48页 |
| ·建立PLS预测模型 | 第48-52页 |
| ·支持向量机的算法与特点 | 第52-55页 |
| ·支持向量机回归的算法 | 第52-54页 |
| ·支持向量机回归的应用与特点 | 第54-55页 |
| ·建立SVR预测模型 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
