摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-12页 |
缩略词表 | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第14-32页 |
·研究的目的和意义 | 第14-17页 |
·近红外光谱技术及化学计量学方法简介 | 第17-22页 |
·近红外光谱技术简介 | 第17页 |
·化学计量学方法简介 | 第17-22页 |
·非常规蛋白饲料特性及表征方法相关国内外研究现状 | 第22-28页 |
·酒糟组成含量 | 第22-23页 |
·DDGS组成及分析方法研究 | 第23-25页 |
·肉骨粉分析方法研究 | 第25-28页 |
·研究内容及研究思路 | 第28-32页 |
·研究内容 | 第28-30页 |
·研究思路框图 | 第30-32页 |
第二章 酒糟成分含量特性及其近红外光谱快速表征 | 第32-42页 |
摘要 | 第32页 |
·引言 | 第32-33页 |
·材料和方法 | 第33-34页 |
·样本及制备 | 第33-34页 |
·试验方法 | 第34页 |
·结果与讨论 | 第34-40页 |
·酒糟成分含量化学分析 | 第34-37页 |
·酒糟成分含量NIRS分析 | 第37-40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第三章 基于不同变量选择方法的DDGS蛋自含量近红外光谱表征 | 第42-54页 |
摘要 | 第42页 |
·引言 | 第42-43页 |
·材料和方法 | 第43-46页 |
·样本及制备 | 第43-44页 |
·蛋白含量分析与光谱数据采集 | 第44页 |
·后向变量偏最小二乘算法简介 | 第44-45页 |
·遗传算法简介 | 第45-46页 |
·模型建立与评价 | 第46页 |
·结果与讨论 | 第46-52页 |
·DDGS样本分集结果 | 第46-47页 |
·DDGS样本NIRS光谱 | 第47-48页 |
·全光谱变量模型 | 第48页 |
·后向变量选择偏最小二乘模型 | 第48-49页 |
·遗传算法模型 | 第49-51页 |
·不同NIRS模型分析结果比较 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-54页 |
第四章 不同地理来源DDGS的近红外光谱溯源方法研究 | 第54-72页 |
摘要 | 第54页 |
·引言 | 第54-55页 |
·材料和方法 | 第55-60页 |
·样本及制备 | 第55-56页 |
·试验设计 | 第56页 |
·化学成分分析 | 第56-57页 |
·NIRS分析 | 第57-60页 |
·结果与讨论 | 第60-71页 |
·DDGS化学成分含量 | 第60-61页 |
·不同地理来源DDGS的MRS分析 | 第61-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
第五章 基于SOFM的不同种属动物源性蛋白饲料原料氨基酸组成特性表征 | 第72-84页 |
摘要 | 第72页 |
·引言 | 第72-73页 |
·材料和方法 | 第73-74页 |
·样本及制备 | 第73页 |
·化学成分的测定 | 第73-74页 |
·数据分析 | 第74页 |
·结果与讨论 | 第74-83页 |
·水分、粗灰分、粗脂肪和粗蛋白含量分析 | 第74-75页 |
·氨基酸含量分析 | 第75-77页 |
·PCA分析 | 第77-78页 |
·自组织特征映射分析 | 第78-83页 |
·本章小结 | 第83-84页 |
第六章 基于多模型共识策略的不同种属肉骨粉显微近红外光谱表征 | 第84-100页 |
摘要 | 第84页 |
·引言 | 第84-85页 |
·材料和方法 | 第85-90页 |
·样本及制备 | 第85-86页 |
·显微近红外图像扫描与颗粒光谱获取 | 第86页 |
·主要化学计量学方法 | 第86-88页 |
·判别模型建立 | 第88-89页 |
·多模型共识策略 | 第89-90页 |
·结果与讨论 | 第90-98页 |
·不同种属肉骨粉样本的化学成分含量分析 | 第90-91页 |
·不同种属肉骨粉沉淀颗粒显微近红外光谱及主成分分析 | 第91-92页 |
·KNN分析模型 | 第92-93页 |
·PLSLDA分析模型 | 第93-94页 |
·SVMDA分析模型 | 第94-95页 |
·XYF分析模型 | 第95-96页 |
·多模型共识分析结果 | 第96-98页 |
·本章小结 | 第98-100页 |
第七章 结论与进一步研究设想 | 第100-102页 |
·结论 | 第100页 |
·创新之处 | 第100-101页 |
·进一步研究设想 | 第101-102页 |
参考文献 | 第102-118页 |
致谢 | 第118-120页 |
附录 | 第120-126页 |
作者简介 | 第126-127页 |