基于近紅外光譜的小麥品質(zhì)參數(shù)快速檢測(cè)

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3、貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。＾：學(xué)位論文作者簽名：或ｉ吁簽字曰期少＾１年月＾曰學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解中國計(jì)量學(xué)院有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)中國計(jì)量學(xué)院可Ｗ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)、、匯編供查閱和借據(jù)庫進(jìn)行檢索，并采用影印縮印或掃描等復(fù)制手段保存ｊ閱。（保密的學(xué)位論。同意學(xué)校向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論義作者簽名：導(dǎo)師簽名：■＾：典ｉ月曰簽字口期；壬［焊月曰簽字曰期脖ｆStudyonrapiddetectionofwheatparame

4、tersbynearinfraredspectroscopyByLiqunLaiADissertationSubmittedtoChinaJiliangUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofOpticalEngineeringChinaJiliangUniversityMarch,2015中圖分類號(hào)S512.1,S123學(xué)校代碼10356UDC624密級(jí)公開碩士學(xué)位論文MASTERDISSERTATION基于近紅外光譜的小麥品質(zhì)參數(shù)快速檢測(cè)Studyonrapiddetectionofwheatp

5、arametersbynearinfraredspectroscopy作者賴立群導(dǎo)師陳華才研究員申請(qǐng)學(xué)位工學(xué)碩士培養(yǎng)單位中國計(jì)量學(xué)院學(xué)科專業(yè)光工程研究方向二〇一五年三月致謝時(shí)光荏苒，歲月如梭，三年的量院生活又將結(jié)束，算起來在計(jì)量已經(jīng)生活快七年了，這些年，尤其是這三年的科研和學(xué)習(xí)，不僅讓我在學(xué)業(yè)上有所進(jìn)步，更讓我學(xué)會(huì)了如何做學(xué)問，如何做人。經(jīng)過半年的努力撰寫，在論文完成之際，我要對(duì)所有指導(dǎo)我、幫助我和關(guān)心我的人表示感謝。首先要感謝我的導(dǎo)師陳華才老師，在讀研期間，老師不僅為我提供了良好的學(xué)習(xí)條件，更經(jīng)常親自指導(dǎo)科研和學(xué)習(xí)，并在生活中給予鼓勵(lì)。本論文也是在老師的指導(dǎo)下完成的，在論文的選題、實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)

6、分析、撰寫和答辯等各個(gè)階段，老師都悉心指導(dǎo)，給我的論文提供各種建議。在此，本人向陳老師表達(dá)真摯的感激之情，祝老師身體健康、工作順心。其次要感謝賽博南樓214實(shí)驗(yàn)室的朱周洪老師，朱老師在本人讀研期間不斷指導(dǎo)我學(xué)習(xí)，在項(xiàng)目制作和實(shí)踐實(shí)習(xí)的環(huán)節(jié)給予了我很大的幫助，在此表示誠摯的感謝。感謝我的同學(xué)和朋友們，感謝吳海嘯在完成項(xiàng)目中給予的幫助，感謝209實(shí)驗(yàn)室的師兄弟們?cè)谄綍r(shí)的相互幫助。最后，感謝敬愛的父母在對(duì)我讀研的支持與鼓勵(lì)，你們永遠(yuǎn)是我心靈的港灣，是我堅(jiān)強(qiáng)的后盾。謹(jǐn)以此文獻(xiàn)給諸位，祝大家身心健康，幸?？鞓?！賴立群2015年3月基于近紅外光譜的小麥品質(zhì)參數(shù)的快速檢測(cè)摘要：為了實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥品質(zhì)參數(shù)的快速檢

7、測(cè)，本文提出了基于近紅外光譜結(jié)合定量算法建立數(shù)學(xué)模型，以全國各地的160份小麥顆粒和小麥面粉為對(duì)象，采集其漫反射吸收光譜，并以國標(biāo)法檢測(cè)得到小麥的蛋白質(zhì)含量、水分值和面筋值作為參考值，將所得樣品均勻劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，對(duì)所建模型進(jìn)行定標(biāo)驗(yàn)證，并使用最佳模型檢測(cè)小麥其它成分，具體研究內(nèi)容和結(jié)果如下：1、以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，結(jié)合不同的優(yōu)化算法建立數(shù)學(xué)模型通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析方法，結(jié)合小波算法、去趨