近红外光谱法建立欧美杨木质素和戊聚糖含量数学模型



近红外光谱法建立欧美杨木质素和戊聚糖含量数学模型

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近红外光谱法建立欧美杨木质素和戊聚糖含量数学模型

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
· 绪论	第9-24页
· 引言	第9页
· 近红外光谱分析技术简介	第9-15页
· 背景起源	第9-11页
· 基本原理	第11页
· 主要步骤	第11-12页
· 技术特点	第12-13页
· 主要应用	第13-15页
· 常用光谱预处理方法	第15-17页
· 数据标准化	第16页
· 微分	第16页
· 多元散射校正	第16-17页
· 常用建立数学模型方法	第17-22页
· 多元线性回归	第17页
· 主成分回归	第17-18页
· 偏最小二乘回归	第18-20页
· 基于迭代算法的偏最小二乘回归	第20-22页
· 研究目的、意义和内容	第22-24页
· 研究目的	第22-23页
· 研究意义	第23页
· 研究内容	第23-24页
· 欧美杨化学组成的研究	第24-27页
· 实验材料	第24页
· 欧美杨化学组成含量的测定	第24-25页
· 欧美杨样品的近红外光谱采集	第25-27页
· 近红外光谱法建立欧美杨木质素含量数学模型	第27-34页
· 建模软件	第27页
· 数学模型的评价指标	第27-28页
· 数据分组	第28-29页
· 模型建立	第29-30页
· 模型的优化	第30页
· 结果与分析	第30-32页
· 多模型方法与偏最小二乘回归方法的比较	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
· 近红外光谱法建立欧美杨戊聚糖含量数学模型	第34-40页
· 建模软件	第34页
· 数据分组	第34-35页
· 模型建立	第35页
· 模型优化	第35-36页
· 结果与分析	第36-37页
· 多模型方法与幂函数变换方法的结合	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
· 结论和建议	第40-42页
· 论文主要结论	第40页
· 论文的创新之处	第40-41页
· 值得进一步研究的问题	第41-42页
参考文献	第42-49页
个人简介	第49-51页
导师简介	第51-53页
获得成果目录	第53-55页
致谢	第55-57页
附录A	第57-61页
附录B	第61-66页
附录C	第66-70 页

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