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小麥品質(zhì)近紅外光譜分析

小麥品質(zhì)近紅外光譜分析

定 價(jià):¥68.00

作 者: 宦克為,韓雪艷,劉小溪 著
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787122381392 出版時(shí)間: 2021-03-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 186 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  小麥?zhǔn)俏覈?guó)最重要的糧食之一,如何快速地、有效地、無(wú)損地檢測(cè)小麥中的各種化學(xué)成分,并對(duì)多項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),一直是各國(guó)研究的問(wèn)題。本書主要特色是基于化學(xué)計(jì)量學(xué)中的模型集群分析思想,通過(guò)不同統(tǒng)計(jì)學(xué)算法建模,克服一次性建模過(guò)擬合的各種問(wèn)題,大大簡(jiǎn)化了小麥近紅外光譜預(yù)測(cè)模型,提高了模型的預(yù)測(cè)精度。 本書主要內(nèi)容:小麥品質(zhì)概述;小麥品質(zhì)影響因素;近紅外光譜技術(shù)研究現(xiàn)狀、特點(diǎn)及其在作物品質(zhì)分析中的應(yīng)用等;近紅外光譜系統(tǒng)的研制,包括樣品光譜收集系統(tǒng)、光源系統(tǒng)、整機(jī)測(cè)試系統(tǒng)等;近紅外光譜預(yù)處理方法;近紅外光譜建模方法;近紅外光譜的模型評(píng)價(jià)方法等;基于傳統(tǒng)化學(xué)計(jì)量學(xué)算法的小麥品質(zhì)的近紅外光譜定量分析研究;基于模型集群分析思想的小麥品質(zhì)的近紅外光譜定量分析研究。 本書主要面向紅外物理學(xué)、化學(xué)計(jì)量學(xué)等相關(guān)專業(yè)的本科生、碩士生,也可為相關(guān)領(lǐng)域在讀博士生提供建模新思路。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《小麥品質(zhì)近紅外光譜分析》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章小麥品質(zhì)及近紅外光譜分析技術(shù)概述/ 001
1.1小麥品質(zhì)概述/ 001
1.1.1水分/ 001
1.1.2蛋白質(zhì)/ 002
1.1.3淀粉/ 004
1.2小麥品質(zhì)的影響因素分析/ 005
1.2.1氣候條件對(duì)小麥品質(zhì)的影響/ 005
1.2.2土壤條件對(duì)小麥品質(zhì)的影響/ 009
1.3近紅外光譜分析技術(shù)概述/ 011
1.3.1近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展的回顧/ 013
1.3.2近紅外光譜分析技術(shù)特點(diǎn)/ 015
1.3.3近紅外光譜分析技術(shù)在作物品質(zhì)分析中的應(yīng)用/ 020

第2章近紅外光譜測(cè)試系統(tǒng)及分析方法研究/ 031
2.1現(xiàn)有的近紅外光譜分析儀器/ 031
2.2自制的樣品光譜收集系統(tǒng)/ 035
2.2.1積分球耦合結(jié)構(gòu)/ 035
2.2.2光纖耦合結(jié)構(gòu)/ 036
2.3自制的近紅外光源系統(tǒng)/ 037
2.4自制的近紅外光譜漫反射及漫透射測(cè)試系統(tǒng)/ 039
2.5近紅外光譜預(yù)處理方法/ 042
2.5.1平均光譜/ 042
2.5.2平滑算法/ 042
2.5.3求導(dǎo)/ 043
2.5.4小波變換濾波/ 044
2.5.5多元散射校正/ 047
2.5.6標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換/ 048
2.5.7正交投影方法/ 048
2.6近紅外光譜的建模方法/ 049
2.6.1偏最小二乘法/ 049
2.6.2支持向量機(jī)/ 050
2.7近紅外光譜的模型評(píng)價(jià)方法/ 051
2.8近紅外光譜的預(yù)處理和建模軟件介紹/ 053

第3章基于一次性建模的小麥水分的近紅外光譜定量分析/ 056
3.1近紅外光譜定量分析步驟/ 056
3.2小波變換/ 059
3.2.1理論定義/ 061
3.2.2離散小波變換/ 062
3.2.3Mallat算法/ 062
3.2.4常用的小波函數(shù)/ 063
3.3小麥水分的近紅外光譜特征提取及建模方法/ 067
3.3.1小麥樣品的近紅外光譜采集及水分分布/ 068
3.3.2小麥樣品的近紅外光譜特征提取方法/ 068
3.3.3小麥樣品的近紅外光譜建模/ 071

第4章基于一次性建模的小麥蛋白質(zhì)的近紅外光譜定量分析/ 078
4.1小麥樣品的近紅外光譜采集及蛋白質(zhì)分布/ 078
4.2近紅外光譜變量選擇方法/ 079
4.2.1目前常用的變量選擇方法/ 079
4.2.2無(wú)信息變量消除算法/ 079
4.2.3連續(xù)投影算法/ 080
4.2.4無(wú)信息變量消除算法結(jié)合連續(xù)投影算法/ 081
4.2.5特征投影圖方法/ 081
4.3近紅外光譜不同變量選擇方法的建模結(jié)果分析/ 086
4.3.1SVM模型/ 086
4.3.2CWT-SVM模型/ 087
4.3.3CWT-MSC-SVM模型/ 091
4.3.4CWT-MSC-UVE-SVM模型/ 092
4.3.5CWT-MSC-SPA-SVM模型/ 094
4.3.6CWT-MSC-UVE-SPA-SVM模型/ 096
4.3.7CWT-LPG-SVM模型/ 097
4.3.8CWT-MSC-LPG-SVM模型/ 100
4.3.9不同建模方法的建模結(jié)果分析/ 103

第5章基于模型集群分析思想的小麥水分近紅外光譜定量分析/ 105
5.1模型集群分析建模思路的產(chǎn)生/ 106
5.2蒙特卡羅采樣技術(shù)/ 109
5.2.1刀切法/ 109
5.2.2自助法/ 110
5.2.3蒙特卡羅采樣/ 110
5.3模型集群分析建模的主要思路/ 111
5.4小麥樣品水分?jǐn)?shù)據(jù)的異常樣本診斷與樣本分類/ 112
5.4.1異常樣本診斷/ 113
5.4.2樣本分類/ 115
5.5基于引導(dǎo)軟閾值方法的特征變量提取方法/ 115
5.6基于變量組合集群分析及改進(jìn)與混合方法的特征變量提取方法/ 119
5.6.1基于VCPA的特征變量提取方法/ 119
5.6.2基于AWVCPA的特征變量提取方法/ 121
5.6.3基于MC-VCPA的特征變量提取方法/ 124
5.6.4基于VCPA-IRIV的特征變量提取方法/ 125
5.6.5變量組合集群分析及改進(jìn)與混合方法的特征變量提取結(jié)果分析/ 128
5.7基于其他方法的特征變量提取方法/ 130
5.7.1基于CARS的特征變量提取方法/ 130
5.7.2基于IRIV的特征變量提取方法/ 133
5.7.3CARS與IRIV的特征變量提取結(jié)果分析/ 135
5.8基于模型集群分析方法的小麥水分建模方法研究/ 137
5.8.1不同模型集群方法的小麥水分建模結(jié)果/ 137
5.8.2不同建模方法的建模結(jié)果分析/ 141

第6章基于模型集群分析思想的小麥蛋白質(zhì)的近紅外光譜定量分析/ 143
6.1基于模型集群分析思想的變量選擇方法/ 143
6.2基于模型集群分析思想的建模策略/ 143
6.3基于模型集群分析方法的小麥蛋白質(zhì)建模方法研究/ 145
6.3.1WTP-RF-PLS模型/ 146
6.3.2WTP-MC-UVE-PLS模型/ 149
6.3.3WTP-CARS-PLS模型/ 153
6.3.4WTP-IRIV-PLS模型/ 156
6.3.5WTP-VCPA-PLS模型/ 159
6.3.6WTP-AWVCPA-PLS模型/ 162
6.3.7WTP-MC-VCPA-PLS模型/ 167
6.3.8不同建模方法的建模結(jié)果分析/ 174

參考文獻(xiàn)/ 177

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