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| 編輯推薦： |
、首次提出了将特征投影图方法应用于小麦蛋白质近红外光谱建模，提高了模型稳定性及预测精度；
2、首次利用异常样本诊断与样本分类方法对小麦样品库进行分类，并基于模型集群分析思想，采用变量组合集群分析法、自加权变量组合集群分析法、蒙特卡罗变量组合集群分析法、变量组合集群分析迭代保留信息变量法等建立小麦水分和蛋白质的近红外光谱预测模型，更大程度提高了模型稳定性及预测精度；
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| 內容簡介： |
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。
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。
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| 目錄：
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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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| 內容試閱：
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近红外光谱分析技术是一种快速无损的现代分析技术，经过近半个世纪的发展，该技术已经稳步进入发展平台期。以近红外光谱分析技术为主的过程分析技术为世界各国的工业信息化与自动化深度融合起到了关键作用，该技术的成熟标志着农业食品检测技术迈向高品质分析阶段。
小麦是世界上很多国家的主要粮食产物，小麦作为一种广泛种植的谷类作物，富含淀粉、水分、蛋白质、脂肪、矿物质以及一些人体所需的微量元素，具有很好的营养价值，研究快速无损检测小麦品质的方法和技术，对于粮食检验、贸易和食品加工等方面都具有重要意义。
本书共分为六章，分别从小麦品质概述、近红外光谱测试系统及分析方法、基于一次性建模的小麦品质近红外光谱定量分析和基于模型集群分析思想的小麦品质近红外光谱定量分析等几个方面，对小麦品质的近红外光谱分析技术进行了阐述，期望本书能够对从事小麦品质近红外光谱分析技术研究的人员有一定的参考价值。
本书第1章由宦克为、韩雪艳、刘小溪编写；第2章由宦克为、刘小溪编写；第3章由宦克为、韩雪艳编写；第4章由宦克为、刘小溪编写；第5章由宦克为、韩雪艳编写；第6章由宦克为、刘小溪编写。本书能顺利出版，感谢长春理工大学孙大明、赵环及化学工业出版社各位编辑的辛勤付出。
愿本书的出版能够为促进我国小麦品质近红外光谱分析技术的发展尽绵薄之力。
著者
2020年10月
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