基于近红外光谱的马铃薯品种鉴别及干物质含量检测方法研究

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基于近红外光谱的马铃薯品种鉴别及干物质含量检测方法研究

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基于近红外光谱的马铃薯品种鉴别及干物质含量检测方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章绪论	第10-18页
· 研究的目的和意义	第10页
· 光谱分析技术的方法及比较	第10-13页
· 荧光分析技术	第11页
· 近红外光谱分析技术	第11-12页
· 拉曼光谱分析技术	第12页
· 高光谱成像技术	第12-13页
· 近红外光谱分析技术的研究现状	第13-16页
· 国外研究现状	第13-14页
· 国内研究进展	第14-16页
· 研究内容和方法	第16-18页
· 研究内容	第16-17页
· 技术路线	第17-18页
第二章近红外光谱研究方案及数据处理方法	第18-40页
· 近红外光谱分析技术概述	第18-25页
· 近红外光谱分析技术的发展	第18页
· 近红外光谱分析技术的原理	第18-19页
· 近红外光谱常规测量形式	第19-21页
· 近红外光谱分析流程	第21-23页
· 近红外光谱及光谱分析技术的特点	第23-24页
· 近红外定标模型的评价指标	第24-25页
· 近红外光谱仪的类型	第25-28页
· 滤光片型	第25页
· 傅里叶变换型	第25-27页
· 光栅扫描型	第27页
· 声光可调滤光型	第27-28页
· 光谱预处理方法简介	第28-34页
· 数据增强算法	第29-30页
· 平滑算法	第30-32页
· 导数	第32页
· 光散射校正	第32-33页
· 傅里叶变换	第33页
· 预处理方法的新进展	第33-34页
· 建模方法	第34-38页
· 主成分分析	第34-35页
· 偏最小二乘法	第35-36页
· 人工神经网络	第36-38页
· 本章小结	第38-40页
第三章基于近红外光谱技术的马铃薯品种快速鉴别	第40-48页
· 马铃薯品种鉴别的研究流程	第40-41页
· 材料与方法	第41-45页
· 仪器设备与应用软件	第41-42页
· 样品来源	第42页
· 光谱的获取	第42页
· 光谱平均化处理	第42-44页
· 光谱预处理	第44页
· 偏最小二乘与人工神经网络	第44-45页
· 结果与讨论	第45-47页
· 马铃薯的可见-近红外反射光谱	第45页
· 偏最小二乘对马铃薯品种的聚类分析	第45-46页
· 基于BP神经网络马铃薯品种鉴别模型的建立	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
第四章基于短波近红外光谱的马铃薯干物质含量检测	第48-56页
· 材料与方法	第48-51页
· 研究流程	第48-49页
· 仪器设备与软件应用	第49页
· 样品处理	第49页
· 光谱获取	第49-50页
· 马铃薯干物质含量测量	第50-51页
· 光谱预处理方法	第51页
· 偏最小二乘回归法	第51页
· 结果与讨论	第51-55页
· 马铃薯切片样本光谱图预处理	第51-52页
· 切片样本干物质含量模型建立及检验	第52-53页
· 完整马铃薯样本光谱图预处理	第53-54页
· 完整样本干物质含量模型建立及检验	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章结论与展望	第56-57页
· 研究的结论	第56页
· 展望	第56-57页
参考文献	第57-62页
致谢	第62-63页
个人简历	第63页

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