小麦品质近红外光谱分析

小麦品质近红外光谱分析
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作者: , ,
2021-03
版次: 1
ISBN: 9787122381392
定价: 68.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 186页
字数: 227千字
分类: 自然科学
  • 小麦是我国*重要的粮食之一,如何快速地、有效地、无损地检测小麦中的各种化学成分,并对多项指标进行评价,一直是各国研究的问题。本书主要特色是基于化学计量学中的模型集群分析思想,通过不同统计学算法建模,克服一次性建模过拟合的各种问题,大大简化了小麦近红外光谱预测模型,提高了模型的预测精度。
      本书主要内容:小麦品质概述;小麦品质影响因素;近红外光谱技术研究现状、特点及其在作物品质分析中的应用等;近红外光谱系统的研制,包括样品光谱收集系统、光源系统、整机测试系统等;近红外光谱预处理方法;近红外光谱建模方法;近红外光谱的模型评价方法等;基于传统化学计量学算法的小麦品质的近红外光谱定量分析研究;基于模型集群分析思想的小麦品质的近红外光谱定量分析研究。
      本书主要面向红外物理学、化学计量学等相关专业的本科生、硕士生,也可为相关领域在读博士生提供建模新思路。 第1章小麦品质及近红外光谱分析技术概述/ 001

    1.1小麦品质概述/ 001

    1.1.1水分/ 001

    1.1.2蛋白质/ 002

    1.1.3淀粉/ 004

    1.2小麦品质的影响因素分析/ 005

    1.2.1气候条件对小麦品质的影响/ 005

    1.2.2土壤条件对小麦品质的影响/ 009

    1.3近红外光谱分析技术概述/ 011

    1.3.1近红外光谱分析技术发展的回顾/ 013

    1.3.2近红外光谱分析技术特点/ 015

    1.3.3近红外光谱分析技术在作物品质分析中的应用/ 020

    第2章近红外光谱测试系统及分析方法研究/ 031

    2.1现有的近红外光谱分析仪器/ 031

    2.2自制的样品光谱收集系统/ 035

    2.2.1积分球耦合结构/ 035

    2.2.2光纤耦合结构/ 036

    2.3自制的近红外光源系统/ 037

    2.4自制的近红外光谱漫反射及漫透射测试系统/ 039

    2.5近红外光谱预处理方法/ 042

    2.5.1平均光谱/ 042

    2.5.2平滑算法/ 042

    2.5.3求导/ 043

    2.5.4小波变换滤波/ 044

    2.5.5多元散射校正/ 047

    2.5.6标准正态变换/ 048

    2.5.7正交投影方法/ 048

    2.6近红外光谱的建模方法/ 049

    2.6.1偏最小二乘法/ 049

    2.6.2支持向量机/ 050

    2.7近红外光谱的模型评价方法/ 051

    2.8近红外光谱的预处理和建模软件介绍/ 053

    第3章基于一次性建模的小麦水分的近红外光谱定量分析/ 056

    3.1近红外光谱定量分析步骤/ 056

    3.2小波变换/ 059

    3.2.1理论定义/ 061

    3.2.2离散小波变换/ 062

    3.2.3Mallat算法/ 062

    3.2.4常用的小波函数/ 063

    3.3小麦水分的近红外光谱特征提取及建模方法/ 067

    3.3.1小麦样品的近红外光谱采集及水分分布/ 068

    3.3.2小麦样品的近红外光谱特征提取方法/ 068

    3.3.3小麦样品的近红外光谱建模/ 071

    第4章基于一次性建模的小麦蛋白质的近红外光谱定量分析/ 078

    4.1小麦样品的近红外光谱采集及蛋白质分布/ 078

    4.2近红外光谱变量选择方法/ 079

    4.2.1目前常用的变量选择方法/ 079

    4.2.2无信息变量消除算法/ 079

    4.2.3连续投影算法/ 080

    4.2.4无信息变量消除算法结合连续投影算法/ 081

    4.2.5特征投影图方法/ 081

    4.3近红外光谱不同变量选择方法的建模结果分析/ 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结果分析/ 103

    第5章基于模型集群分析思想的小麦水分近红外光谱定量分析/ 105

    5.1模型集群分析建模思路的产生/ 106

    5.2蒙特卡罗采样技术/ 109

    5.2.1刀切法/ 109

    5.2.2自助法/ 110

    5.2.3蒙特卡罗采样/ 110

    5.3模型集群分析建模的主要思路/ 111

    5.4小麦样品水分数据的异常样本诊断与样本分类/ 112

    5.4.1异常样本诊断/ 113

    5.4.2样本分类/ 115

    5.5基于引导软阈值方法的特征变量提取方法/ 115

    5.6基于变量组合集群分析及改进与混合方法的特征变量提取方法/ 119

    5.6.1基于VCPA的特征变量提取方法/ 119

    5.6.2基于AWVCPA的特征变量提取方法/ 121

    5.6.3基于MC-VCPA的特征变量提取方法/ 124

    5.6.4基于VCPA-IRIV的特征变量提取方法/ 125

    5.6.5变量组合集群分析及改进与混合方法的特征变量提取结果分析/ 128

    5.7基于其他方法的特征变量提取方法/ 130

    5.7.1基于CARS的特征变量提取方法/ 130

    5.7.2基于IRIV的特征变量提取方法/ 133

    5.7.3CARS与IRIV的特征变量提取结果分析/ 135

    5.8基于模型集群分析方法的小麦水分建模方法研究/ 137

    5.8.1不同模型集群方法的小麦水分建模结果/ 137

    5.8.2不同建模方法的建模结果分析/ 141

    第6章基于模型集群分析思想的小麦蛋白质的近红外光谱定量分析/ 143

    6.1基于模型集群分析思想的变量选择方法/ 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麦蛋白质建模方法研究/ 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结果分析/ 174

    参考文献/ 177

     
  • 内容简介:
    小麦是我国*重要的粮食之一,如何快速地、有效地、无损地检测小麦中的各种化学成分,并对多项指标进行评价,一直是各国研究的问题。本书主要特色是基于化学计量学中的模型集群分析思想,通过不同统计学算法建模,克服一次性建模过拟合的各种问题,大大简化了小麦近红外光谱预测模型,提高了模型的预测精度。
      本书主要内容:小麦品质概述;小麦品质影响因素;近红外光谱技术研究现状、特点及其在作物品质分析中的应用等;近红外光谱系统的研制,包括样品光谱收集系统、光源系统、整机测试系统等;近红外光谱预处理方法;近红外光谱建模方法;近红外光谱的模型评价方法等;基于传统化学计量学算法的小麦品质的近红外光谱定量分析研究;基于模型集群分析思想的小麦品质的近红外光谱定量分析研究。
      本书主要面向红外物理学、化学计量学等相关专业的本科生、硕士生,也可为相关领域在读博士生提供建模新思路。
  • 目录:
    第1章小麦品质及近红外光谱分析技术概述/ 001

    1.1小麦品质概述/ 001

    1.1.1水分/ 001

    1.1.2蛋白质/ 002

    1.1.3淀粉/ 004

    1.2小麦品质的影响因素分析/ 005

    1.2.1气候条件对小麦品质的影响/ 005

    1.2.2土壤条件对小麦品质的影响/ 009

    1.3近红外光谱分析技术概述/ 011

    1.3.1近红外光谱分析技术发展的回顾/ 013

    1.3.2近红外光谱分析技术特点/ 015

    1.3.3近红外光谱分析技术在作物品质分析中的应用/ 020

    第2章近红外光谱测试系统及分析方法研究/ 031

    2.1现有的近红外光谱分析仪器/ 031

    2.2自制的样品光谱收集系统/ 035

    2.2.1积分球耦合结构/ 035

    2.2.2光纤耦合结构/ 036

    2.3自制的近红外光源系统/ 037

    2.4自制的近红外光谱漫反射及漫透射测试系统/ 039

    2.5近红外光谱预处理方法/ 042

    2.5.1平均光谱/ 042

    2.5.2平滑算法/ 042

    2.5.3求导/ 043

    2.5.4小波变换滤波/ 044

    2.5.5多元散射校正/ 047

    2.5.6标准正态变换/ 048

    2.5.7正交投影方法/ 048

    2.6近红外光谱的建模方法/ 049

    2.6.1偏最小二乘法/ 049

    2.6.2支持向量机/ 050

    2.7近红外光谱的模型评价方法/ 051

    2.8近红外光谱的预处理和建模软件介绍/ 053

    第3章基于一次性建模的小麦水分的近红外光谱定量分析/ 056

    3.1近红外光谱定量分析步骤/ 056

    3.2小波变换/ 059

    3.2.1理论定义/ 061

    3.2.2离散小波变换/ 062

    3.2.3Mallat算法/ 062

    3.2.4常用的小波函数/ 063

    3.3小麦水分的近红外光谱特征提取及建模方法/ 067

    3.3.1小麦样品的近红外光谱采集及水分分布/ 068

    3.3.2小麦样品的近红外光谱特征提取方法/ 068

    3.3.3小麦样品的近红外光谱建模/ 071

    第4章基于一次性建模的小麦蛋白质的近红外光谱定量分析/ 078

    4.1小麦样品的近红外光谱采集及蛋白质分布/ 078

    4.2近红外光谱变量选择方法/ 079

    4.2.1目前常用的变量选择方法/ 079

    4.2.2无信息变量消除算法/ 079

    4.2.3连续投影算法/ 080

    4.2.4无信息变量消除算法结合连续投影算法/ 081

    4.2.5特征投影图方法/ 081

    4.3近红外光谱不同变量选择方法的建模结果分析/ 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结果分析/ 103

    第5章基于模型集群分析思想的小麦水分近红外光谱定量分析/ 105

    5.1模型集群分析建模思路的产生/ 106

    5.2蒙特卡罗采样技术/ 109

    5.2.1刀切法/ 109

    5.2.2自助法/ 110

    5.2.3蒙特卡罗采样/ 110

    5.3模型集群分析建模的主要思路/ 111

    5.4小麦样品水分数据的异常样本诊断与样本分类/ 112

    5.4.1异常样本诊断/ 113

    5.4.2样本分类/ 115

    5.5基于引导软阈值方法的特征变量提取方法/ 115

    5.6基于变量组合集群分析及改进与混合方法的特征变量提取方法/ 119

    5.6.1基于VCPA的特征变量提取方法/ 119

    5.6.2基于AWVCPA的特征变量提取方法/ 121

    5.6.3基于MC-VCPA的特征变量提取方法/ 124

    5.6.4基于VCPA-IRIV的特征变量提取方法/ 125

    5.6.5变量组合集群分析及改进与混合方法的特征变量提取结果分析/ 128

    5.7基于其他方法的特征变量提取方法/ 130

    5.7.1基于CARS的特征变量提取方法/ 130

    5.7.2基于IRIV的特征变量提取方法/ 133

    5.7.3CARS与IRIV的特征变量提取结果分析/ 135

    5.8基于模型集群分析方法的小麦水分建模方法研究/ 137

    5.8.1不同模型集群方法的小麦水分建模结果/ 137

    5.8.2不同建模方法的建模结果分析/ 141

    第6章基于模型集群分析思想的小麦蛋白质的近红外光谱定量分析/ 143

    6.1基于模型集群分析思想的变量选择方法/ 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麦蛋白质建模方法研究/ 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结果分析/ 174

    参考文献/ 177

     
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